Analytics tradisional dan Lanjutan untuk Data Besar - dummies

Apa urusan Anda sekarang dengan semua data dalam segala bentuknya? Data besar memerlukan banyak pendekatan analisis, tradisional atau lanjutan, tergantung pada masalah yang dipecahkan. Beberapa analisis akan menggunakan gudang data tradisional, sementara analisis lainnya akan memanfaatkan analisis prediktif lanjutan. Mengelola data besar secara holistik memerlukan banyak pendekatan yang berbeda untuk membantu bisnis agar berhasil merencanakan masa depan.

Setelah perusahaan memilah-milah sejumlah besar data yang ada, seringkali pragmatis mengambil subkumpulan data yang menunjukkan pola dan memasukkannya ke dalam data. formulir yang tersedia untuk bisnis. Gudang dan gudang ini menyediakan kompresi, partisi bertingkat, dan arsitektur pemrosesan paralel secara besar-besaran.

Analisis data besar

Kemampuan untuk mengelola dan menganalisis petabyte data memungkinkan perusahaan menangani kumpulan informasi yang dapat berdampak pada bisnis. Ini memerlukan mesin analisis yang bisa mengelola data yang sangat terdistribusi ini dan memberikan hasil yang bisa dioptimalkan untuk memecahkan masalah bisnis. Analytics bisa menjadi sangat kompleks dengan data yang besar.

Misalnya, beberapa organisasi menggunakan model prediktif yang menyusun data terstruktur dan tidak terstruktur untuk memprediksi kecurangan. Analisis media sosial, analisis teks, dan jenis analisis baru sedang digunakan oleh organisasi yang ingin mendapatkan wawasan tentang data besar.

Laporan dan visualisasi data yang besar

Organisasi selalu mengandalkan kemampuan untuk membuat laporan untuk memberi mereka pemahaman tentang data yang diceritakan kepada mereka tentang segala hal mulai dari angka penjualan bulanan sampai proyeksi pertumbuhan. Data besar mengubah cara data dikelola dan digunakan.

Jika sebuah perusahaan dapat mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data yang cukup, ia dapat menggunakan alat generasi baru untuk membantu manajemen benar-benar memahami dampak dari bagaimana elemen data ini menawarkan konteks berdasarkan masalah bisnis yang ditangani. Pelaporan dan visualisasi data menjadi alat untuk melihat konteks bagaimana data dikaitkan dan dampak dari hubungan tersebut di masa depan.

Aplikasi data besar

Secara tradisional, bisnis mengharapkan data akan digunakan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang harus dilakukan dan kapan melakukannya. Data sering diintegrasikan sebagai bidang ke dalam aplikasi bisnis tujuan umum. Dengan munculnya data besar, ini berubah.Kini, pengembangan aplikasi sedang dirancang khusus untuk memanfaatkan karakteristik unik dari data besar.

Beberapa aplikasi yang muncul ada di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, manajemen manufaktur, manajemen lalu lintas, dan sebagainya. Apa semua aplikasi data besar ini memiliki kesamaan? Mereka mengandalkan volume besar, kecepatan, dan variasi data untuk mengubah perilaku pasar.

Dalam perawatan kesehatan, aplikasi data yang besar mungkin dapat memantau bayi prematur untuk menentukan kapan data menunjukkan kapan diperlukan intervensi. Di bidang manufaktur, aplikasi data yang besar dapat digunakan untuk mencegah agar mesin tidak dimatikan selama proses produksi berlangsung. Aplikasi pengelolaan lalu lintas data yang besar dapat mengurangi jumlah kemacetan di jalan raya kota yang sibuk untuk mengurangi kecelakaan, menghemat bahan bakar, dan mengurangi polusi.