Büyük Veriler için Geleneksel ve Gelişmiş Analizler - mankenler

İşiniz şimdi tüm verilerle tüm formlarında ne yapıyor? Büyük veriler çözülmekte olan probleme bağlı olarak, geleneksel ya da ileri analiz için çok farklı yaklaşımlar gerektirir. Bazı analizlerde geleneksel veri ambarları kullanılırken, diğer analizler ileri kestirimci analitikten yararlanacaktır. Büyük verilerin bütünsel olarak yönetilmesi, işin geleceği başarıyla planlamasına yardımcı olmak için birçok farklı yaklaşım gerektirir.

Büyük veri için analitik veri ambarları ve veri martları

Bir şirket büyük miktarda veriyi topladıktan sonra, desenleri ortaya çıkaran verilerin alt kümesini almak ve bunu koymak için genellikle pragmatiktir Bu, işletmenin kullanabileceği bir form. Bu depolar ve marketler, sıkıştırma, çok seviyeli bölümleme ve geniş bir paralel işleme mimarisi sağlar.

Büyük veri analizi

Petabarca veriyi yönetme ve analiz etme olanağı, şirketlerin iş üzerinde etkili olabilecek bilgi yığınlarını ele almasını sağlar. Bu, yüksek düzeyde dağıtılmış veriyi yönetebilen ve bir iş problemini çözmek için optimize edilebilecek sonuçlar sağlayan analitik motorlar gerektirir. Analytics büyük verilerle oldukça karmaşık hale gelebilir.

Örneğin, bazı kuruluşlar dolandırıcılık tahmininde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri bir araya getiren tahmini modeller kullanmaktadır. Sosyal medya analizi, metin analizi ve yeni tür analizler büyük verilerle ilgili bilgi sahibi olmak isteyen kuruluşlar tarafından kullanılmaktadır.

Raporlar ve büyük veri görselleştirme

Kuruluşlar, her zaman verilerin aylık satış rakamlarından büyüme tahminlerine kadar her konuda söylediklerini anlamalarını sağlamak için raporlar oluşturma olanağına güvenmişlerdir. Büyük veriler, verilerin yönetilme ve kullanma biçimini değiştirir.

Bir şirket yeterli verileri toplayabilir, yönetebilir ve analiz edebilecekse, yönetimin bu veri öğelerinin ele alınan ticari soruna dayalı bağlamı nasıl sunduğunun etkisini gerçekten anlaması için yeni nesil araçlar kullanabilir. Raporlama ve veri görselleştirme, verilerin nasıl ve bu ilişkilerin geleceğe etkisinin bağlamına bakmak için araçlar haline gelir.

Büyük veri uygulamaları

İş, geleneksel olarak, verilerin ne yapılması gerektiğine ve ne zaman yapılacağına ilişkin soruları cevaplamak için kullanılabileceğini umuyordu. Veri genelde genel amaçlı iş uygulamalarına alanlar olarak entegre edildi. Büyük verilerin gelişiyle birlikte, bu değişiyor.Şimdi, uygulamaların geliştirilmesi, büyük verilerin benzersiz özelliklerinden yararlanmak için özel olarak tasarlandı.

Ortaya çıkmakta olan bazı uygulamalar, sağlık, imalat yönetimi, trafik yönetimi vb. Alanlardadır. Tüm bu büyük veri uygulamalarının ortak noktası nedir? Bir piyasa davranışını değiştirmek için büyük hacimler, hızlar ve çeşitli verilere güvenirler.

Sağlık alanında, büyük bir veri uygulaması, verilerin müdahale gerektiğinde ne zaman olduğunu belirlemek için prematüre bebekleri izleyebiliyor olabilir. İmalatta, bir makinenin bir üretim çalışması sırasında kapanmasını önlemek için büyük bir veri uygulaması kullanılabilir. Büyük bir veri trafiği yönetimi uygulaması, yoğun şehir karayollarındaki trafik sıkışıklığını azaltarak kazaları azaltmakta, yakıt tasarrufu yapmakta ve kirliliği azaltmaktadır.