Video: Intelligent Data Management: Wenn Big Data zu Huge Data wird. 2025
Bestehende Analysetools und -techniken werden sehr hilfreich sein, um Big Data zu verstehen. Die Algorithmen, die Teil dieser Tools sind, müssen jedoch in der Lage sein, mit großen Mengen potenzieller Echtzeit- und disparater Daten zu arbeiten. Eine kompetente Infrastruktur muss vorhanden sein, um dies zu unterstützen. Außerdem müssen Anbieter, die Analysetools bereitstellen, sicherstellen, dass ihre Algorithmen über verteilte Implementierungen hinweg funktionieren. Aufgrund dieser Komplexität wird erwartet, dass eine neue Klasse von Tools entsteht, die dazu beitragen, Big Data zu verstehen.
Hier sind drei Klassen von Werkzeugen in dieser Schicht einer Referenzarchitektur. Sie können unabhängig oder kollektiv von Entscheidungsträgern genutzt werden, um das Unternehmen zu steuern. Die drei Klassen von Tools lauten wie folgt:
-
Reporting und Dashboards: Diese Tools bieten eine "benutzerfreundliche & rdquo; Darstellung der Informationen aus verschiedenen Quellen. Obwohl dies ein wichtiger Bestandteil der traditionellen Datenwelt ist, entwickelt sich dieser Bereich immer noch für Big Data. Einige der Werkzeuge, die verwendet werden, sind traditionelle, die jetzt auf die neuen Arten von Datenbanken zugreifen können, die zusammen als NoSQL (nicht nur SQL) bezeichnet werden.
-
Visualisierung: Diese Werkzeuge sind der nächste Schritt in der Entwicklung des Berichtswesens. Die Ausgabe ist in der Regel sehr interaktiv und dynamisch. Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen Berichten und visualisierten Ausgaben ist die Animation. Geschäftsanwender können die Änderungen in den Daten mithilfe verschiedener Visualisierungstechniken beobachten, darunter Mindmaps, Heatmaps, Infografiken und Verbindungsdiagramme.
Oftmals erfolgt das Reporting und die Visualisierung am Ende der Geschäftstätigkeit. Obwohl die Daten in ein anderes Werkzeug zur weiteren Berechnung oder Untersuchung importiert werden können, ist dies der letzte Schritt.
-
Analytics und erweiterte Analysen: Diese Tools greifen in das Data Warehouse ein und verarbeiten die Daten für den menschlichen Verzehr. Erweiterte Analysen sollten Trends oder Ereignisse erläutern, die transformativ, einzigartig oder revolutionär für bestehende Geschäftspraktiken sind. Predictive Analytics und Sentiment Analytics sind gute Beispiele für diese Wissenschaft.
