今天公司不得不面对大量数据增加巨大的飞跃。数据管理成为业务的关键,从存储为决策相关信息处理和推导,生OB欧宝娱乐体育大数据。
大数据是什么?
大数据相关的大量数据无法轻易结构化和查询使用标准的关系数据库技术。数据大小通常范围从几十个字节到很多pb在单个数据集,除了常用的软件工具来捕获的能力,组织、管理和过程在一个可接受的时间。
大数据也用来描述指数增长,可用性和使用的结构化和非结构化信息。它被认为是高容量、高速度、高品种信息资产需要新形式的处理,使改进的决策,洞察发现和流程优化。阅读更多关于大数据和数据结构在下面。
大数据的维度
大数据的特点是关键的几个方面在处理他们的挑战。这些都是:
- 体积。随着时间的推移积累数据来源像交易一样,社交媒体,收集传感器数据。
- 品种。在所有类型的数据格式,文本文档,meter-collected数据、视频、音频、数据库等等。
- 速度。数据生成和速度有多快,它必须被处理以满足需求。
- 可变性。不一致的数据流与周期性或不规则的山峰,事件驱动或受到社会媒体的影响。
- 的复杂性。大量数据来自多个来源,需要联系,匹配、清洗和转换系统。
大数据的主要挑战
1。大数据的技能短缺:缺乏熟练的数据科学家和管理人员,尤其是那些有能力预测分析应用到大数据。这需要一个分析和数据科学能力,需要软件开发和IT系统管理技能。
2。无组织的系统使用大数据:有大量的公司仍然使用完全不同的系统来收集数据,不是管理日志数据,或者使用过时的工具和电子表格在管理他们的数据,没有集中的信息综合方法。
3所示。增加新的数据来源的数据量:直到最近,传统数据能力能够应对数据集的速度增长。但是随着社交网络的兴起,实时消费行为,流动性,传感器网络和其他新数据产生的来源,组织的数据容量开始溢出。
4所示。从大数据推导相关的见解:必须将数据转化为重要的见解是有用的。决策和执行基于有关客户的发现趋势或其他揭露市场状况通常提供更好的收入和利润的结果。
先进的对大数据的分析
与越来越多的挑战在大数据,分析产生更好的数据来支持组织管理。
大数据分析的过程检查大量的各种各样的数据,以发现隐藏的模式,未知的相关性和其他有用的信息。它依赖的同时应用统计、计算机编程和操作研究量化性能。
先进的分析是一个分组分析技术用于预测未来的结果。这是获得一个最优的过程和现实的决定基于现有数据。它包括:
预测分析——数据挖掘的分支关心未来可能性的预测和趋势。
模拟进行假设分析通过建立预测模型,捕捉不同变量之间的交互。
优化寻找另一种最符合成本效益或最高可以达到的性能在给定的约束条件下,通过最大化期望的因素和减少不受欢迎的。
大数据分析可以用软件工具常用的高级分析学科的一部分。这些都是:
- 大数据的信息管理。更全面的数据管理和数据治理方法提供了一个战略和解决方案更有效地管理和使用大数据。
- 大数据的实时流。分析大容量实时数据集的帮助下卡夫卡mirrormaker它允许集群的复制,从而使他们可以在不同的目标点。所有数据指标的帮助下可以追溯到卡夫卡监测将提高大数据的实时处理,让它可以最终使用。
- 高性能视觉分析。在短短几秒内探索海量的数据为进一步分析快速识别机会,和援助的决定,将创建组织收益。
- 灵活的部署模型。带来的选择,分析数以十亿美元计的变量,和部署解决方案最适合组织的需求,例如,在云中,在专用的高性能分析设备或在你现有的IT基础设施
大数据的价值
大数据分析的主要目标是帮助企业创建更精确的模型的商业环境,整个业务应用,来帮助决策。OB欧宝娱乐体育大数据的影响取决于组织的识别的最终价值生成更高质量的见解,使更好的决策,利益,和收入和利润。
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