Tradisjonell og avansert analyse for store data - dummies

Hva gjør din virksomhet nå med alle dataene i alle sine former? Store data krever mange forskjellige tilnærminger til analyse, tradisjonelle eller avanserte, avhengig av at problemet løses. Noen analyser vil bruke et tradisjonelt datalager, mens andre analyser vil dra nytte av avansert predictive analytics. Å administrere store data holistisk krever mange forskjellige tilnærminger for å hjelpe virksomheten til å planlegge for framtiden.

Analytiske data warehouses og data mars for store data

Etter at et firma sorterer gjennom de enorme mengdene tilgjengelige data, er det ofte pragmatisk å ta delmengden av data som avslører mønstre og sette det inn et skjema som er tilgjengelig for virksomheten. Disse varehusene og mars gir komprimering, multilevel partisjonering og en massivt parallell prosessarkitektur.

Stor dataanalyse

Muligheten til å administrere og analysere dataabonnementer gjør det mulig for bedrifter å håndtere informasjonsklynger som kan påvirke virksomheten. Dette krever analytiske motorer som kan håndtere denne svært distribuerte data og gi resultater som kan optimaliseres for å løse et forretningsproblem. Analytics kan bli ganske komplisert med store data.

Noen organisasjoner bruker for eksempel prediktive modeller som kombinerer strukturerte og ustrukturerte data sammen for å forutsi svindel. Sosial mediaanalyse, tekstanalyse og nye typer analyser blir utnyttet av organisasjoner som ønsker å få innblikk i store data.

Rapporter og stor datavisualisering

Organisasjoner har alltid stått på evnen til å lage rapporter for å gi dem en forståelse av hva dataene forteller om alt fra månedlige salgstall til vekstfremskrivninger. Store data endrer måten dataene administreres og brukes på.

Hvis et selskap kan samle, administrere og analysere nok data, kan den bruke en ny generasjon verktøy for å hjelpe ledelsen til å forstå virkningen av hvordan disse dataelementene gir kontekst basert på forretningsproblemet som tas opp. Rapportering og datavisualisering blir verktøy for å se på sammenhengen mellom hvordan data er relatert og virkningen av disse relasjonene i fremtiden.

Store dataprogrammer

Tradisjonelt forventet virksomheten at dataene skulle brukes til å svare på spørsmål om hva de skal gjøre og når de skal gjøre det. Data ble ofte integrert som felt i generelle forretningsapplikasjoner. Med fremkomsten av store data, endrer dette.Nå utvikles applikasjoner spesielt for å utnytte de unike egenskapene til store data.

Noen av de nye applikasjonene er innen områder som helsevesen, produksjonsstyring, trafikkstyring og så videre. Hva har alle disse store dataprogrammene felles? De stole på store volumer, hastigheter og datasorter for å forandre oppførelsen til et marked.

I helsevesenet kan en stor dataprogrammer overvåke premature spedbarn for å bestemme når data indikerer når intervensjon er nødvendig. I industrien kan en stor datapå applikasjon brukes til å forhindre at maskinen slås av under produksjonsløp. Et stort datatrafikkadministrasjonsprogram kan redusere antall trafikkorker på travle byveier for å redusere ulykker, spare drivstoff og redusere forurensning.