Traditionelle und erweiterte Analysen für Big Data - Dummies

Was macht Ihr Unternehmen jetzt mit all den Daten in all seinen Formen? Big Data erfordert je nach dem zu lösenden Problem viele unterschiedliche Ansätze zur Analyse, traditionell oder fortgeschritten. Einige Analysen werden ein traditionelles Data Warehouse verwenden, während andere Analysen erweiterte Vorhersageanalysen nutzen werden. Big Data ganzheitlich zu managen erfordert viele verschiedene Ansätze, um dem Unternehmen zu helfen, erfolgreich für die Zukunft zu planen.

Analytische Data Warehouses und Data Marts für Big Data

Nachdem ein Unternehmen die enormen Datenmengen durchforstet hat, ist es oft pragmatisch, die Teilmenge der Daten zu nehmen, die Muster enthüllt und in ein Formular, das dem Unternehmen zur Verfügung steht. Diese Warehouses und Marts bieten Komprimierung, Multilevel-Partitionierung und eine massiv parallele Verarbeitungsarchitektur.

Big Data Analytics

Die Fähigkeit, Petabytes an Daten zu verwalten und zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, mit Informationsclustern umzugehen, die sich auf das Geschäft auswirken könnten. Dies erfordert Analyse-Engines, die diese hochverteilten Daten verwalten und Ergebnisse liefern können, die optimiert werden können, um ein Geschäftsproblem zu lösen. Analytics kann mit Big Data recht komplex werden.

Zum Beispiel verwenden einige Organisationen Vorhersagemodelle, die strukturierte und unstrukturierte Daten miteinander koppeln, um Betrug vorherzusagen. Social-Media-Analysen, Textanalysen und neue Arten der Analyse werden von Organisationen eingesetzt, die Einblick in Big Data erhalten möchten.

Berichte und Visualisierung von Big Data

Organisationen haben sich immer auf die Fähigkeit verlassen, Berichte zu erstellen, um ihnen zu vermitteln, was die Daten ihnen von monatlichen Verkaufszahlen bis hin zu Wachstumsprognosen erzählen. Big Data verändert die Art und Weise, wie Daten verwaltet und genutzt werden.

Wenn ein Unternehmen ausreichend Daten sammeln, verwalten und analysieren kann, kann es eine neue Generation von Tools verwenden, um dem Management zu helfen, die Auswirkungen dieser Kontextelemente auf das Geschäftsproblem zu verstehen. Berichterstellung und Datenvisualisierung werden zu Werkzeugen, um den Zusammenhang zwischen der Beziehung von Daten und den Auswirkungen dieser Beziehungen auf die Zukunft zu untersuchen.

Big-Data-Anwendungen

Traditionell erwartete das Unternehmen, dass Daten verwendet werden, um Fragen zu beantworten, was zu tun ist und wann es zu tun ist. Daten wurden häufig als Felder in allgemeine Geschäftsanwendungen integriert. Mit dem Aufkommen von Big Data ändert sich das.Jetzt wird die Entwicklung von Anwendungen speziell entwickelt, um die einzigartigen Eigenschaften von Big Data zu nutzen.

Einige der aufkommenden Anwendungen befinden sich in Bereichen wie Gesundheitswesen, Produktionsmanagement, Verkehrsmanagement und so weiter. Was haben all diese Big-Data-Anwendungen gemeinsam? Sie stützen sich auf große Mengen, Geschwindigkeiten und Daten, um das Verhalten eines Marktes zu verändern.

Im Gesundheitswesen kann eine Big-Data-Anwendung in der Lage sein, Frühgeborene zu überwachen, um festzustellen, wann Daten angeben, wann eine Intervention erforderlich ist. In der Fertigung kann eine Big-Data-Anwendung verwendet werden, um zu verhindern, dass eine Maschine während eines Produktionslaufs herunterfährt. Eine große Datenverkehrsverwaltungsanwendung kann die Anzahl der Staus auf belebten Stadtautobahnen reduzieren, um Unfälle zu reduzieren, Treibstoff zu sparen und die Umweltverschmutzung zu verringern.