Analitica tradizionale e avanzata per i Big Data - manichini

Cosa fanno ora la tua azienda con tutti i dati in tutte le sue forme? I Big Data richiedono diversi approcci all'analisi, tradizionali o avanzati, a seconda del problema da risolvere. Alcune analisi utilizzeranno un data warehouse tradizionale, mentre altre analisi trarranno vantaggio dall'analisi predittiva avanzata. Gestire i big data in modo olistico richiede molti approcci diversi per aiutare l'azienda a pianificare con successo il futuro.

Magazzini di dati analitici e data mart per big data

Dopo che una società ordina le enormi quantità di dati disponibili, è spesso pragmatico prendere il sottoinsieme di dati che rivela i pattern e inserirli in un modulo disponibile per il business. Questi magazzini e mart forniscono compressione, partizionamento multilivello e un'architettura di elaborazione estremamente parallela.

Analisi dei big data

La capacità di gestire e analizzare petabyte di dati consente alle aziende di gestire cluster di informazioni che potrebbero avere un impatto sul business. Ciò richiede motori analitici in grado di gestire questi dati altamente distribuiti e fornire risultati che possono essere ottimizzati per risolvere un problema aziendale. L'analisi può diventare piuttosto complessa con i big data.

Ad esempio, alcune organizzazioni utilizzano modelli predittivi che accoppiano dati strutturati e non strutturati per prevedere la frode. Le analisi dei social media, l'analisi del testo e i nuovi tipi di analisi vengono utilizzati dalle organizzazioni che desiderano acquisire informazioni sui big data.

Report e visualizzazione di grandi quantità di dati

Le organizzazioni hanno sempre fatto affidamento sulla capacità di creare report per dare loro una comprensione di ciò che i dati dicono di tutto, dai dati di vendita mensili alle proiezioni di crescita. I big data cambiano il modo in cui i dati vengono gestiti e utilizzati.

Se un'azienda può raccogliere, gestire e analizzare un numero sufficiente di dati, può utilizzare una nuova generazione di strumenti per aiutare il management a capire veramente l'impatto di come questi elementi di dati offrono contesto in base al problema aziendale affrontato. Il reporting e la visualizzazione dei dati diventano strumenti per esaminare il contesto di come i dati sono correlati e l'impatto di tali relazioni sul futuro.

Applicazioni Big Data

Tradizionalmente, l'azienda si aspettava che i dati sarebbero stati usati per rispondere a domande su cosa fare e quando farlo. I dati sono stati spesso integrati come campi in applicazioni aziendali generiche. Con l'avvento dei big data, questo sta cambiando.Ora, lo sviluppo di applicazioni è stato progettato appositamente per sfruttare le caratteristiche uniche dei big data.

Alcune delle applicazioni emergenti sono in settori quali assistenza sanitaria, gestione della produzione, gestione del traffico e così via. Cosa hanno in comune tutte queste applicazioni di big data? Si basano su enormi volumi, velocità e varietà di dati per trasformare il comportamento di un mercato.

Nel settore sanitario, un'applicazione di big data potrebbe essere in grado di monitorare i neonati prematuri per determinare quando i dati indicano quando è necessario un intervento. Nel settore manifatturiero, è possibile utilizzare un'applicazione big data per impedire che una macchina si spenga durante una corsa di produzione. Un'applicazione di gestione del traffico dati di grandi dimensioni può ridurre il numero di ingorghi sulle autostrade urbane trafficate per ridurre gli incidenti, risparmiare carburante e ridurre l'inquinamento.