Video: Hadoop Processing Frameworks 2025
Eksisterende analyseverktøy og -teknikker vil være svært nyttige når det gjelder å gi mening om store data. Algoritmene som er en del av disse verktøyene, må imidlertid kunne arbeide med store mengder potensielt sanntids- og forskjellig data. En kompetent infrastruktur må være på plass for å støtte dette. Og leverandører som leverer analysverktøy, må også sørge for at deres algoritmer fungerer på tvers av distribuerte implementeringer. På grunn av disse kompleksitetene forventes en ny klasse verktøy å komme til å gi mening om store data.
Her er tre klasser av verktøy i dette laget av en referansearkitektur. De kan brukes uavhengig eller kollektivt av beslutningstakere for å styre virksomheten. De tre klassene med verktøy er som følger:
-
Rapportering og oversikter: Disse verktøyene gir en "brukervennlig & rdquo; representasjon av informasjonen fra ulike kilder. Selv om det er en støttespiller i den tradisjonelle datavirksomheten, er dette området fortsatt i utvikling for store data. Noen av verktøyene som brukes, er tradisjonelle som nå kan få tilgang til de nye typer databaser som kollektivt kalles NoSQL (Not Only SQL).
-
Visualisering: Disse verktøyene er neste trinn i utviklingen av rapportering. Utgangen har en tendens til å være svært interaktiv og dynamisk i naturen. Et annet viktig skille mellom rapporter og visualisert utgang er animasjon. Bedriftsbrukere kan se endringene i dataene ved hjelp av en rekke forskjellige visualiseringsteknikker, inkludert tankekart, varmekart, infographics og tilkoblingsdiagrammer.
Ofte skjer rapportering og visualisering ved slutten av forretningsaktiviteten. Selv om dataene kan importeres til et annet verktøy for videre beregning eller undersøkelse, er dette det siste trinnet.
-
Analytics og avansert analyse: Disse verktøyene kommer inn i datalageret og behandler dataene til konsum. Avansert analyse bør utpeke trender eller hendelser som er transformative, unike eller revolusjonerende til eksisterende forretningspraksis. Prediktiv analyse og sentimentanalyse er gode eksempler på denne vitenskapen.
