Traditionelle und Advanced Analytics für Big Data

Was macht Ihr Unternehmen jetzt mit allen Daten in all seinen Formen zu tun? Big Daten erfordert viele verschiedene Ansätze zur Analyse, traditionelle oder Fortgeschrittene, je nach das Problem nicht gelöst. Einige Analysen wird ein traditionelles Data Warehouse nutzen, während andere Analysen die Vorteile der erweiterten Predictive Analytics stattfinden wird. Verwalten großer Daten erfordert holistically viele verschiedene Ansätze, um das Geschäft zu helfen, erfolgreich für die Zukunft zu planen.

Analytical Data Warehouse und Data Marts für große Datenmengen

Nachdem sich ein Unternehmen den massiven Datenmengen sortiert durch Verfügung, ist es oft pragmatische die Teilmenge der Daten zu nehmen, die Muster zeigt und in eine Form gebracht, die dem Unternehmen zur Verfügung steht. Diese Lager und Marts bieten Kompression, Multi-Level-Partitionierung und eine massiv parallele Verarbeitungsarchitektur.

Big Data Analytics

Die Fähigkeit, zu verwalten und zu analysieren Petabytes von Daten ermöglicht es Unternehmen, mit Clustern von Informationen zu bewältigen, die Auswirkungen auf das Geschäft haben könnte. Dies erfordert analytische Motoren, die diese stark verteilten Daten und liefern Ergebnisse verwalten können, die optimiert werden können, ein geschäftliches Problem zu lösen. Analytics können recht komplex mit großen Daten.

Zum Beispiel verwenden einige Organisationen Vorhersagemodelle, die paar strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen Betrug zu prognostizieren. Social Media Analytics, Textanalyse und neue Arten von Analysen werden von Organisationen genutzt suchen Einblick in große Daten zu gewinnen.

Berichte und große Datenvisualisierung

Organisationen haben immer auf die Fähigkeit verlassen, Berichte zu erstellen ihnen ein Verständnis davon zu geben, was die Daten sie über alles, von monatlichen Verkaufszahlen an den Prognosen des Wachstums erzählt. Big Daten ändert sich die Art und Weise, dass die Daten verwaltet und verwendet wird.

Wenn ein Unternehmen zu sammeln, zu verwalten und genug Daten zu analysieren, kann es eine neue Generation von Tools Management zu helfen, wirklich zu verstehen, die Auswirkungen, wie diese Datenelemente Kontext bieten basierend auf der Business-Problem angegangen. Reporting und Datenvisualisierungstools werden für im Zusammenhang mit der Suche, wie die Daten in Beziehung steht und die Auswirkungen dieser Beziehungen auf die Zukunft.

Große Datenanwendungen

Traditionell erwartet das Unternehmen, dass die Daten verwendet werden würde, Fragen zu beantworten, was es zu tun ist und wann zu tun ist. Die Daten wurden oft als Felder in Allzweck-Business-Anwendungen integriert. Mit dem Aufkommen von großen Datenmengen, ändert dies. Nun sind die Entwicklung von Anwendungen, die speziell die Vorteile der einzigartigen Eigenschaften von großen Daten zu ergreifen, zu werden.

Einige der neuen Anwendungen sind in Bereichen wie Gesundheitswesen, Produktions-Management, Verkehrsmanagement, und so weiter. Was haben alle diese großen Datenanwendungen gemeinsam haben? Sie verlassen sich auf große Mengen, Geschwindigkeiten und Sorten von Daten, die das Verhalten eines Markt zu transformieren.

Im Gesundheitswesen könnte eine große Daten Anwendung in der Lage sein Frühgeborenen zu überwachen, um zu bestimmen, wann Daten zeigen, dass ein Eingreifen erforderlich ist. In der Fertigung kann eine große Datenanwendung verwendet werden, um eine Maschine zu verhindern das Herunterfahren während eines Produktionslaufs. Ein großes Datenverkehrsmanagement-Anwendung kann die Anzahl der Staus auf stark befahrenen Stadtautobahnen zur Reduzierung von Unfällen zu verringern, Kraftstoff zu sparen und Verschmutzung zu reduzieren.