Analytics tradicionais e avançadas para Big Data

O que a sua empresa agora fazer com todos os dados em todas as suas formas? Big data exige muitas abordagens diferentes para análise, tradicional ou avançado, dependendo do problema a ser resolvido. Algumas análises usará um data warehouse tradicional, enquanto outras análises irá tirar vantagem da análise preditiva avançados. Gerenciamento de dados de grandes requer holisticamente muitas abordagens diferentes para ajudar a empresa a planejar com sucesso para o futuro.

Analíticas de dados armazéns e data marts para big data

Depois de uma empresa classifica através das quantidades maciças de dados disponíveis, muitas vezes é pragmática para tomar o subconjunto de dados que revela padrões e colocá-lo em um formulário que está disponível para o negócio. Estes armazéns e marts fornecem compactação, particionamento de vários níveis, e uma arquitetura de processamento massivamente paralelo.

análise de dados grandes

A capacidade de gerenciar e analisar petabytes de dados permite que as empresas para lidar com os conjuntos de informações que poderiam ter um impacto sobre os negócios. Isso requer máquinas analíticas que podem gerenciar esses dados altamente distribuídos e fornecer resultados que podem ser otimizados para resolver um problema de negócio. Analytics pode ficar bastante complexo, com grandes dados.

Por exemplo, algumas organizações estão usando modelos preditivos que o casal estruturados e dados não estruturados juntos para prever a fraude. análise de mídia social, análise de texto, e novos tipos de análises estão sendo utilizados por organizações que procuram para obter insights sobre big data.

Relatórios e big data visualization

Organizações sempre contaram com a capacidade de criar relatórios para dar-lhes uma compreensão de que os dados lhes diz sobre tudo, desde os números de vendas mensais para projeções de crescimento. Big data altera a maneira que os dados são gerenciados e usados.

Se uma empresa pode coletar, gerenciar e analisar dados suficientes, ele pode usar uma nova geração de ferramentas para ajudar a gestão realmente entender o impacto de como estes elementos de dados oferecer contexto baseado no problema de negócio a ser abordado. Elaboração de relatórios e visualização de dados tornam-se ferramentas para olhar para o contexto de como os dados são relacionados e o impacto dessas relações no futuro.

aplicações de dados grandes

Tradicionalmente, a empresa espera que os dados seriam utilizados para responder a perguntas sobre o que fazer e quando fazê-lo. Os dados foram muitas vezes integradas como campos em aplicativos comerciais de uso geral. Com o advento do Big Data, isso está mudando. Agora, o desenvolvimento de aplicações estão sendo projetados especificamente para tirar partido das características únicas de big data.

Algumas das aplicações emergentes estão em áreas como a saúde, gestão de produção, gestão do tráfego, e assim por diante. O que todos esses aplicativos de dados grandes têm em comum? Eles dependem de grandes volumes, velocidades, e variedades de dados para transformar o comportamento de um mercado.

Na área da saúde, um aplicativo de dados grande pode ser capaz de monitorar prematuros para determinar quando os dados indica quando a intervenção é necessária. Na fabricação, um aplicativo de dados grande pode ser usado para impedir que uma máquina seja desligado durante uma corrida de produção. A aplicação de gestão de tráfego de dados grande pode reduzir o número de engarrafamentos em estradas movimentadas da cidade para diminuir os acidentes, economizar combustível e reduzir a poluição.