Classes de grandes analyses de données
Des outils et des techniques d'analyse existantes seront très utiles pour donner un sens de grands volumes de données. Les algorithmes qui font partie de ces outils, cependant, doivent être en mesure de travailler avec de grandes quantités de potentiellement en temps réel et des données disparates. Une infrastructure compétente doit être en place à l'appui. Et, les vendeurs fournissant des outils d'analyse devront aussi veiller à ce que leurs algorithmes fonctionnent à travers des implémentations distribués. En raison de ces complexités, il est prévu une nouvelle classe d'outils à émerger pour aider à faire sens de grands volumes de données.
Voici trois classes d'outils dans cette couche d'une architecture de référence. Ils peuvent être utilisés indépendamment ou collectivement par les décideurs pour aider à orienter l'entreprise. Les trois classes d'outils sont les suivantes:
Reporting et tableaux de bord: Ces outils fournissent une représentation "user-friendly" de l'information provenant de diverses sources. Bien que l'un des piliers dans le monde traditionnel de données, ce domaine est encore en évolution pour les grandes données. Certains de ces outils qui sont utilisés sont traditionnels qui peuvent désormais accéder aux nouveaux types de bases de données NoSQL collectivement appelés (Not Only SQL).
Visualisation: Ces outils sont la prochaine étape dans l'évolution des rapports. La sortie a tendance à être hautement interactive et dynamique dans la nature. Une autre distinction importante entre les rapports et la sortie est visualisé l'animation. Les utilisateurs professionnels peuvent observer les changements dans les données en utilisant une variété de différentes techniques de visualisation, y compris des cartes mentales, des cartes de chaleur, des infographies et des schémas de raccordement.
Souvent, les rapports et la visualisation se produisent à la fin de l'activité de l'entreprise. Bien que les données peuvent être importées dans un autre outil pour plus de calcul ou d'un examen, ceci est l'étape finale.
Analytics et d'analyse avancées: Ces outils atteignent dans l'entrepôt de données et traitent les données pour la consommation humaine. Des analyses avancées devraient expliquer des tendances ou des événements qui sont transformatrice, unique, ou révolutionnaire à la pratique d'entreprise existant. L'analyse prédictive et d'analyse de sentiment sont de bons exemples de cette science.
-
Comment analyser les données de grandes pour obtenir des résultats -
Intégrer les grandes données avec l'entrepôt de données traditionnelle - Outils pour la visualisation des données Choisir
- La visualisation des données: pourquoi l'intelligence d'affaires est important
- R sur Hadoop et la langue de r
- Big analyse de données fournisseurs de solutions
Assurer le succès lors de l'utilisation d'analyse prédictive Pensez à l'analyse prédictive comme une ampoule lumineuse alimentée par vos données. La lumière (aperçu) à partir de l'analyse prédictive peut permettre à votre stratégie, de rationaliser vos opérations, et d'améliorer votre ligne de…
Analyse des données Big et l'entrepôt de données Vous trouverez la valeur en apportant les capacités de l'entrepôt de données et de l'environnement de données grand ensemble. Vous devez créer un environnement hybride où les grandes données peuvent travailler main dans la main avec…
L'exploration de données pour l'entreposage de données À certains moments, l'exploration de données pour l'entreposage de données ne sont pas mélangés avec les autres formes de business intelligence. Ce manque d'intégration se produit pour deux raisons:Les utilisateurs professionnels ne disposent…
Les sources de données et des outils de business intelligence pour entrepôt de données luxe Vous ne serez pas eu la chance de trouver des environnements mono-source quand vous construisez un luxe d'entrepôt de données. Maintenant, vous avez un nouvel ensemble de problèmes que vous devez traiter, y compris celles figurant dans cette…
Les sources de données et des outils de business intelligence pour entrepôt de données suprême En raison de la vaste gamme de domaines dans un entrepôt de données suprême, il a de nombreuses sources de données. Les bonnes nouvelles: Parce que beaucoup de sources externes à votre propre environnement d'entreposage, vous n'êtes pas…
Cinq fournisseurs avec interrogation et de rapports produits pour l'entreposage de données Il ya plusieurs vendeurs qui fournissent interrogation et de reporting des outils que vous pourriez envisager d'utiliser avec votre entrepôt de données. Voici cinq qui sont à considérer.Business Objects (SAP)Business Objects, maintenant une…
Couche 3 de la grosse pile de données: l'organisation des services et des outils de données L'organisation des services de données et des outils, couche 3 de la grosse pile de données, la capture, valider et assembler différents éléments de données dans de grandes collections contextuellement pertinents. Parce que Big Data est…
Couche 4 de la grande pile de données: les entrepôts de données analytiques L'entrepôt de données, couche 4 de la grande pile de données, et de son compagnon de l'entrepôt de données, ont longtemps été les principales techniques que les organisations utilisent pour optimiser les données pour aider les décideurs.…
Modifier les produits de business intelligence pour gérer le Big Data Les produits traditionnels de business intelligence sont pas vraiment conçus pour traiter les données volumineuses, ils peuvent nécessiter une certaine modification. Ils ont été conçus pour fonctionner avec des données hautement structurées,…
L'évolution des modèles de déploiement dans l'ère Big Data Avec l'avènement de grands volumes de données, les modèles de déploiement pour la gestion des données sont en train de changer. L'entrepôt de données traditionnelle est généralement mis en œuvre sur un seul grand système au sein du centre…
L'avenir des entrepôts de données à l'époque grand de données Le marché de l'entrepôt de données a en effet commencé à changer et à évoluer avec l'avènement de grands volumes de données. Dans le passé, il était tout simplement pas rentable pour les entreprises de stocker la quantité massive de…
Définition de gros volumes de données: le volume, la vitesse, et la variété Big données permet aux entreprises de stocker, gérer et manipuler de grandes quantités de données disparates à la bonne vitesse et au bon moment. Pour gagner les bonnes idées, Big Data est généralement décomposé par trois…
Gardez grandes analyses de données en perspective Big données commence à avoir un impact important sur la stratégie d'entreprise. En raison de l'importance croissante de gros volumes de données, en gardant l'analyse de données en perspective est une bonne pratique commerciale. Les entreprises…
Tableaux de bord et rapports Excel: la table de pivot Une table de pivot dans Excel vous permet de passer moins de temps à l'entretien de vos tableaux de bord et des rapports et plus de temps à faire d'autres choses utiles. Aucune utilité dans l'ensemble de l'Excel vous permet d'atteindre ce modèle…