Google Analytics tradițional și avansat pentru date mari

Ce face acum afacerea dvs. cu toate datele în toate formele sale? Datele mari necesită multe abordări diferite de analiză, tradiționale sau avansate, în funcție de problema care trebuie rezolvată. Unele analize vor utiliza un depozit de date tradițional, în timp ce alte analize vor beneficia de avantajele analizei predictive avansate. Gestionarea datelor de ansamblu necesită multe abordări diferite pentru a ajuta întreprinderea să planifice cu succes pentru viitor.

Depozite de date analitice și date mart pentru date mari

După ce o companie sortează prin cantitățile masive de date disponibile, este adesea pragmatic să se ia subsetul de date care dezvăluie modelele și să le pună în un formular disponibil pentru companie. Aceste depozite și mlaștini asigură comprimarea, partiționarea pe mai multe niveluri și o arhitectură de procesare masiv paralelă.

Analiza datelor de mare

Capacitatea de a gestiona și analiza date petabytes de date permite companiilor să se ocupe de grupuri de informații care ar putea avea un impact asupra afacerii. Acest lucru necesită motoare analitice care pot gestiona aceste date foarte distribuite și pot oferi rezultate care pot fi optimizate pentru a rezolva o problemă de afaceri. Analiza poate deveni destul de complexă, cu date mari.

De exemplu, unele organizații folosesc modele predictive care cuplează date structurate și nestructurate împreună pentru a prezice frauda. Analiștii social media, analizele de text și noile tipuri de analize sunt utilizate de organizații care caută să obțină o imagine asupra datelor importante.

Rapoartele și o vizualizare mare a datelor

Organizațiile s-au bazat întotdeauna pe capacitatea de a crea rapoarte pentru a le oferi o înțelegere a ceea ce le oferă datele despre totul, de la cifrele de vânzări lunare până la previziunile de creștere. Datele mari modifică modul în care sunt gestionate și utilizate datele.

Dacă o companie poate colecta, gestiona și analiza suficiente date, poate utiliza o nouă generație de instrumente pentru a ajuta managementul să înțeleagă cu adevărat impactul modului în care aceste elemente de date oferă context bazat pe problema afacerii abordate. Raportarea și vizualizarea datelor devin instrumente pentru a privi contextul în care sunt legate datele și impactul acestor relații asupra viitorului.

Aplicații mari de date

În mod tradițional, firmele se așteptau ca datele să fie folosite pentru a răspunde la întrebări despre ce să facă și când să o facă. Datele au fost adesea integrate ca domenii în aplicații de afaceri cu scop general. Odată cu apariția unor date mari, acest lucru se schimbă.Acum, dezvoltarea de aplicații este proiectată special pentru a profita de caracteristicile unice ale datelor mari.

Unele dintre aplicațiile în curs de dezvoltare sunt în domenii cum ar fi asistența medicală, managementul fabricării, gestionarea traficului și așa mai departe. Ce au în comun toate aceste aplicații de date mari? Ele se bazează pe volume imense, viteze și varietăți de date pentru a transforma comportamentul unei piețe.

În domeniul asistenței medicale, o aplicație mare de date ar putea fi capabilă să monitorizeze sugarii prematuri pentru a determina când datele indică când este necesară intervenția. În producție, o aplicație mare de date poate fi utilizată pentru a preveni oprirea unei mașini în timpul unei runde de producție. O aplicație de gestionare a traficului de date mare poate reduce numărul de blocaje pe autostrăzile urbane ocupate pentru a reduce accidentele, a economisi combustibil și a reduce poluarea.