Traditionell och avancerad Analytics för stora data - dummies

Vad gör ditt företag nu med all data i alla dess former? Stora data kräver många olika metoder för analys, traditionell eller avancerad, beroende på att problemet löses. Vissa analyser kommer att använda ett traditionellt datalager, medan andra analyser kommer att utnyttja avancerad predictive analytics. Hantering av stora data holistiskt kräver många olika metoder för att hjälpa verksamheten att framgångsrikt planera för framtiden.

Analytiska datalager och data mars för stora data

När ett företag sorterar igenom de enorma mängderna tillgängliga data är det ofta pragmatiskt att ta delmängden data som avslöjar mönster och lägger in det en form som är tillgänglig för verksamheten. Dessa lager och mars levererar komprimering, flernivåpartitionering och en massivt parallell bearbetningsarkitektur.

Stor dataanalys

Möjligheten att hantera och analysera dataöverföringar gör det möjligt för företag att hantera informationsklyftor som kan påverka verksamheten. Detta kräver analytiska motorer som kan hantera denna mycket distribuerade data och ge resultat som kan optimeras för att lösa ett företagsproblem. Analytics kan bli ganska komplex med stora data.

Exempelvis använder vissa organisationer prediktiva modeller som kopplar samman strukturerad och ostrukturerad data för att förutse bedrägerier. Sociala mediaanalyser, textanalyser och nya typer av analyser utnyttjas av organisationer som vill få insikt i stora data.

Rapporter och stor datavisualisering

Organisationer har alltid åberopat förmågan att skapa rapporter för att ge dem en förståelse för vad uppgifterna berättar för om allt från månadsvisa försäljningssiffror till tillväxtprognoser. Stora data ändrar hur data hanteras och används.

Om ett företag kan samla in, hantera och analysera noggrann data kan den använda en ny generation av verktyg för att hjälpa hanteringen verkligen förstå effekterna av hur dessa dataelement erbjuder kontext utifrån det affärsproblem som behandlas. Rapportering och datavisualisering blir verktyg för att titta på sammanhanget om hur data är relaterade och effekterna av dessa relationer i framtiden.

Stora dataprogram

Företaget förväntade sig traditionellt att data skulle användas för att svara på frågor om vad man ska göra och när man ska göra det. Data integrerades ofta som fält i allmänna affärsapplikationer. Med ankomsten av stora data förändras detta.Nu utvecklas applikationerna speciellt för att utnyttja de unika egenskaperna hos stora data.

Några av de nya applikationerna är inom områden som hälso- och sjukvård, tillverkningshantering, trafikhantering och så vidare. Vad har alla dessa stora dataprogram gemensamt? De är beroende av stora volymer, hastigheter och datasorter för att förändra beteendet hos en marknad.

I hälso- och sjukvården kan en stor dataprogram övervaka för tidiga spädbarn att bestämma när data indikerar när ingrepp behövs. I tillverkningen kan en stor dataapplikation användas för att förhindra att en maskin stängs av under en produktionsperiod. En stor datatrafikhanteringsapplikation kan minska antalet trafikstockningar på trafikerade stadsvägar för att minska olyckor, spara bränsle och minska föroreningar.