Die Big-Data-Paradox

Hier finden Sie eine Nuance über große Datenanalyse finden. Es ist wirklich zu klein Daten. Während dies für die gesamte Prämisse verwirrend und Zähler scheinen, ist kleine Daten das Produkt von großen Datenanalyse. Dies ist kein neues Konzept, noch ist es fremd Menschen, die für längere Zeit damit die Datenanalyse wurden. Der gesamte Arbeitsraum ist größer, aber die Antworten liegen irgendwo in der # 147-small # 148.

Traditionelle Datenanalyse begann mit Datenbanken mit Kundeninformationen gefüllt, Produktinformationen, Transaktionen, Telemetriedaten, und so weiter. Schon damals war zu viel Daten effizient analysieren verfügbar. Systeme, Netzwerke und Software hatte die Leistung oder Kapazität nicht den Maßstab zu adressieren. Als Industrie wurden die Mängel durch die Schaffung von kleineren Datensätzen gerichtet.

Diese kleineren Datensätzen waren noch ziemlich materiell, andere Mängel waren discovered- schnell die krasseste die Diskrepanz zwischen den Daten und dem Arbeitskontext war. Wenn Sie in der Kreditorenbuchhaltung gearbeitet, musste man bei einer großen Menge von nicht verwandten Daten zu suchen Ihre Arbeit zu tun. Auch hier reagierte die Industrie durch kleinere, kontextuell relevanten Datensätze zu schaffen - big noch kleiner zu klein.

Sie können dies als die Migration von Datenbanken zu Data Warehouse zu Data Marts zu erkennen. Mehr als oft nicht, wurde in einer Menge von Versuch und Irrtum resultierende auf willkürliche oder experimentellen Parameter gewählt werden die Daten für die Lager und die Marts. Die Unternehmen wurden die Perspektiven nicht immer sie benötigt werden oder waren möglich, weil die Kapazitätsverringerungen nicht auf rechnerische Tatsache beruhten.

Geben Sie große Datenmengen, mit all seinen Volumen, Geschwindigkeiten und Sorten, und das Problem bleibt oder vielleicht verschlechtert. Die Mängel der Infrastruktur wurden angesprochen und speichern und verarbeiten große Mengen an zusätzlichen Daten, aber neue Technologien wurden speziell große Daten verwalten zu helfen, benötigt.

Trotz der äußeren Erscheinung, das ist eine wunderbare Sache. Heute und in Zukunft werden die Unternehmen mehr Daten haben, als sie sich vorstellen können, und sie werden die Mittel haben, um sie zu erfassen und zu verwalten. Was ist notwendiger denn je ist die Fähigkeit, das zu analysieren Recht Daten rechtzeitig genug Mode, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen ergreifen.

Die Unternehmen werden immer noch die Datensätze schrumpfen in # 147 Bekämpfung trimmen, # 148- aber sie können so rechen tun. Sie verarbeiten die großen Daten und es in kleine Daten drehen, so dass es leichter zu verstehen. Es ist präziser und, weil sie von einem viel größeren Ausgangspunkt abgeleitet wurde, ist es kontextuell relevant ist.