Analítica tradicional e avançada para dados grandes - manequins

O que o seu negócio agora faz com todos os dados em todos os seus formulários? Dados importantes exigem muitas abordagens diferentes para análises, tradicionais ou avançadas, dependendo do problema que está sendo resolvido. Algumas análises usarão um data warehouse tradicional, enquanto outras análises irão tirar proveito das análises preditivas avançadas. Gerenciando grandes dados de forma holística requer muitas abordagens diferentes para ajudar o negócio a planejar com sucesso o futuro.

Armazéns de dados analíticos e data marts para dados maiores

Depois que uma empresa classifica as enormes quantidades de dados disponíveis, é pragmático tomar o subconjunto de dados que revela padrões e colocá-lo em um formulário que está disponível para o negócio. Esses armazéns e marts fornecem compactação, particionamento multinível e uma arquitetura de processamento massivamente paralela.

Análise de dados grande

A capacidade de gerenciar e analisar petabytes de dados permite que as empresas lidem com clusters de informações que possam ter impacto no negócio. Isso requer mecanismos analíticos que possam gerenciar esses dados altamente distribuídos e fornecer resultados que possam ser otimizados para resolver um problema de negócios. O analítico pode ficar bastante complexo com grandes dados.

Por exemplo, algumas organizações estão usando modelos preditivos que compartilham dados estruturados e não estruturados para prever a fraude. Análises de mídia social, análise de texto e novos tipos de análise estão sendo utilizadas por organizações que buscam obter informações sobre dados importantes.

Relatórios e grande visualização de dados

As organizações sempre confiaram na capacidade de criar relatórios para dar-lhes uma compreensão do que os dados lhes dizem sobre tudo, desde números de vendas mensais até projeções de crescimento. Dados importantes alteram a forma como os dados são gerenciados e usados.

Se uma empresa pode coletar, gerenciar e analisar dados suficientes, pode usar uma nova geração de ferramentas para ajudar o gerenciamento a entender o impacto de como esses elementos de dados oferecem contexto com base no problema de negócios a serem abordados. O relatório e a visualização de dados se tornam ferramentas para analisar o contexto de como os dados estão relacionados e o impacto dessas relações no futuro.

Grandes aplicações de dados

Tradicionalmente, o negócio esperava que os dados fossem usados ​​para responder perguntas sobre o que fazer e quando fazê-lo. Os dados geralmente foram integrados como campos em aplicativos de negócios de propósito geral. Com o advento dos grandes dados, isso está mudando.Agora, o desenvolvimento de aplicativos está sendo projetado especificamente para aproveitar as características únicas dos grandes dados.

Algumas das aplicações emergentes estão em áreas como cuidados de saúde, gerenciamento de fabricação, gerenciamento de tráfego, e assim por diante. O que todos esses aplicativos de dados grandes têm em comum? Eles dependem de enormes volumes, velocidades e variedades de dados para transformar o comportamento de um mercado.

Nos cuidados de saúde, um grande aplicativo de dados pode ser capaz de monitorar crianças prematuras para determinar quando os dados indicam quando a intervenção é necessária. Na fabricação, um grande aplicativo de dados pode ser usado para evitar que uma máquina se desligue durante uma execução de produção. Um grande aplicativo de gerenciamento de tráfego de dados pode reduzir o número de engarrafamentos nas rodovias da cidade ocupada para diminuir os acidentes, economizar combustível e reduzir a poluição.