Analitik tradisional dan Lanjutan untuk Big Data - dummies

Apakah perniagaan anda sekarang lakukan dengan semua data dalam semua bentuknya? Data besar memerlukan banyak pendekatan yang berbeza untuk analisis, tradisional atau maju, bergantung kepada masalah yang diselesaikan. Sesetengah analisis akan menggunakan gudang data tradisional, sementara analisis lain akan mengambil kesempatan daripada analisis ramalan lanjutan. Menguruskan data besar secara holistik memerlukan banyak pendekatan yang berbeza untuk membantu perniagaan berjaya merancang masa depan.

Gudang data analisis dan data data untuk data besar

Selepas sebuah syarikat dengan jumlah data yang besar, sering pragmatik untuk mengambil subset data yang mendedahkan corak dan memasukkannya ke dalam satu bentuk yang tersedia untuk perniagaan. Gudang dan batu ini menyediakan pemampatan, pembahagian bertingkat, dan seni bina pemprosesan secara besar-besaran.

Analisis data besar

Keupayaan untuk mengurus dan menganalisis petabytes data membolehkan syarikat menangani cluster maklumat yang boleh memberi impak kepada perniagaan. Ini memerlukan enjin analitis yang boleh mengurus data yang diedarkan ini dan memberikan hasil yang boleh dioptimumkan untuk menyelesaikan masalah perniagaan. Analisis boleh menjadi agak rumit dengan data besar.

Sebagai contoh, sesetengah organisasi menggunakan model ramalan yang pasangan berstruktur dan tidak berstruktur bersama untuk meramalkan penipuan. Analisis media sosial, analisis teks, dan jenis analitik baru sedang digunakan oleh organisasi yang ingin mendapatkan maklumat tentang data besar.

Laporan dan visualisasi data besar

Organisasi selalu bergantung pada kemampuan untuk membuat laporan untuk memberi mereka pemahaman tentang data yang memberitahu mereka tentang segala sesuatu dari angka jualan bulanan kepada unjuran pertumbuhan. Data besar mengubah cara data diuruskan dan digunakan.

Jika sebuah syarikat boleh mengumpul, mengurus, dan menganalisis data yang cukup, ia boleh menggunakan alat-alat generasi baru untuk membantu pengurusan yang benar-benar memahami kesan bagaimana elemen-elemen data ini menawarkan konteks berdasarkan masalah perniagaan yang ditangani. Pelaporan dan visualisasi data menjadi alat untuk melihat konteks bagaimana data berkaitan dan kesan hubungan tersebut pada masa akan datang.

Aplikasi data yang besar

Secara tradisinya, perniagaan menjangkakan bahawa data akan digunakan untuk menjawab soalan mengenai apa yang perlu dilakukan dan bila untuk melakukannya. Data sering diintegrasikan sebagai bidang ke dalam aplikasi perniagaan tujuan umum. Dengan munculnya data besar, ini berubah.Sekarang, pembangunan aplikasi sedang dirancang khusus untuk memanfaatkan ciri unik data besar.

Beberapa aplikasi yang muncul dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, pengurusan pembuatan, pengurusan lalu lintas, dan sebagainya. Apakah semua aplikasi data besar mempunyai persamaan? Mereka bergantung pada jumlah besar, halaju, dan jenis data untuk mengubah tingkah laku pasaran.

Dalam penjagaan kesihatan, aplikasi data besar mungkin dapat memantau bayi pramatang untuk menentukan kapan data menunjukkan apabila campur tangan diperlukan. Dalam pembuatan, aplikasi data besar boleh digunakan untuk menghalang mesin daripada mematikan semasa pengeluaran. Aplikasi pengurusan trafik data yang besar boleh mengurangkan jumlah kesesakan lalu lintas di lebuh raya bandar yang sibuk untuk mengurangkan kemalangan, menjimatkan bahan api, dan mengurangkan pencemaran.