Classi di Big Data Analytics - dummies

Gli strumenti e le tecniche di analisi esistenti saranno molto utili per dare un senso ai big data. Gli algoritmi che fanno parte di questi strumenti, tuttavia, devono essere in grado di lavorare con grandi quantità di dati potenzialmente in tempo reale e disparati. Per sostenere questo è necessario disporre di un'infrastruttura competente. Inoltre, i fornitori che forniscono strumenti di analisi dovranno anche assicurarsi che i loro algoritmi funzionino attraverso implementazioni distribuite. A causa di queste complessità, è previsto che emerga una nuova classe di strumenti per aiutare a dare un senso ai big data.

Ecco tre classi di strumenti in questo livello di un'architettura di riferimento. Possono essere usati indipendentemente o collettivamente dai decisori per aiutare a guidare l'azienda. Le tre classi di strumenti sono le seguenti:

• Reporting e dashboard: Questi strumenti forniscono un "user-friendly & rdquo; rappresentazione delle informazioni da varie fonti. Sebbene sia un pilastro nel mondo dei dati tradizionali, quest'area è ancora in evoluzione per i big data. Alcuni degli strumenti che vengono utilizzati sono quelli tradizionali che ora possono accedere ai nuovi tipi di database definiti collettivamente NoSQL (Non solo SQL).

• Visualizzazione: Questi strumenti sono il prossimo passo nell'evoluzione del reporting. L'output tende ad essere altamente interattivo e dinamico in natura. Un'altra importante distinzione tra report e output visualizzato è l'animazione. Gli utenti aziendali possono osservare i cambiamenti nei dati utilizzando una varietà di diverse tecniche di visualizzazione, tra cui mappe mentali, mappe di calore, infografica e diagrammi di connessione.

  Spesso, il reporting e la visualizzazione avvengono alla fine dell'attività aziendale. Sebbene i dati possano essere importati in un altro strumento per ulteriori calcoli o esami, questo è il passaggio finale.

• Analitica e analisi avanzate: Questi strumenti raggiungono il data warehouse e elaborano i dati per il consumo umano. L'analisi avanzata dovrebbe esplicare tendenze o eventi che sono trasformativi, unici o rivoluzionari rispetto alle pratiche commerciali esistenti. L'analisi predittiva e l'analisi dei sentimenti sono buoni esempi di questa scienza.