Big Data Renesanse Atgriešanās uz analītikas amatniecības

Lielo informācijas renesanse: analītisko risinājumu izstrādes mākslas atdzīvināšana

Lielie informācija ir termins, ko izmanto, tā aprakstītu milzīgo informācijas apjomu, kas notiek ģenerēts katru dienu. Šīs zināšanas nāk no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, tostarp sociālajiem medijiem, tiešsaistes darījumiem un sensoriem. Lielie informācija nepārtraukti ir nestrukturēti, kas nozīmē, ka, ka šie nešķiet esam sakārtoti kā veids, kā, tā tos varētu būt vienkāršiem nolūkiem pētīt.

Neatkarīgi no izaicinājumiem, kas saistīti izmantojot lielajiem datiem, šie varētu būt lolots noderīgs resurss firmām. Lielos datus var papildus maksimāli izmantot, tā noteiktu novirzes, veiktu prognozes un uzlabotu izvēļu pieņemšanu. Alternatīvi, tā absolūti izmantotu lielo informācijas potenciālu, firmām ir vajag būt prasmēm un rīkiem, tā tos veiksmīgi analizētu.

Lielo informācijas analītisko risinājumu izstrādes humanitārās zinātnes paliek būt sākuma stadijā. Alternatīvi ir vairākas jaunas veidi, kuras var papildus maksimāli izmantot, tā izprastu lielos datus. Šīs veidi pievieno mašīnmācīšanos, mākslīgo intelektu un dabiskās valodas apstrādi.

Big Data Renaissance ir kustība, kas ir veltīta lielo informācijas analītisko risinājumu izstrādes mākslas attīstībai. Šī kustība ir vērsta pie jaunu metožu un rīku izstrādi lielo informācijas analīzei, papildus pie uzņēmumu izglītošanu attiecībā uz lielo informācijas potenciālu.

Lielo informācijas renesanse paliek būt agrīnā stadijā, taču tai ir iespēja modificēt uzņēmumu kustības šķirņu. Radot lielos datus pieejamākus un mazāk grūti analizējamus, Big Data Renaissance var papildus atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, dot stimulu savu darbību un radīt jaunas izredzes.

Priekšmets	Ietver
Lielie informācija	Skaļums Ātrums Šķirne Taisnība Cena
Informācijas zinātne	Algoritmi Mašīnmācība Statistika Informācijas ieguve Vizualizācija
Analytics	Aprakstošs Diagnostikas Paredzams Preskriptīvs
Rūpniecības inteliģence	Ziņošana Zināšanu paneļi Rādītāju kartes Signāli Analytics
Informācijas vizualizācija	Diagrammas Grafiki Kartes Izkliedes diagrammas Karstuma kartes

II. Lielo informācijas pētījums

Lielo informācijas pētījums ir vērtības iegūšanas metode no lielām informācijas kopām. Tas pievieno dažādas veidi, kā piemērs, informācijas ieguvi, mašīnmācīšanos un statistisko analīzi. Lielo informācijas analīzi var papildus maksimāli izmantot, tā uzlabotu komerciāla izvēļu pieņemšanu, identificētu jaunas izredzes un risinātu sarežģītas jautājumi.

Ceļu lielo informācijas analīzi ir saistītas vairākas jautājumi, kā piemērs, informācijas daudzums, informācijas ātrums un informācijas diezgan daudz. Alternatīvi lielo informācijas analīzei varētu arī būt dažādas priekšrocības, kā piemērs, uzlabota izvēļu pieņemšana, palielināta inovācija un samazinātas cena.

Lielo informācijas pētījums ir pēkšņi augoša disciplīna, un iezīme vairākas jaunas lietišķās zinātnes, kas atvieglo lielu informācijas kopu analīzi. Šīs lietišķās zinātnes pievieno mākoņdatošanu, Hadoop un NoSQL informācijas bāzes.

Lielo informācijas pētījums ir enerģisks ierīce, ko var papildus maksimāli izmantot, tā uzlabotu uzņēmumu darbību un atrisinātu sarežģītas jautājumi. Cenšoties padomi, kā informācijas daudzums turpina pieaugt, lielo informācijas pētījums kļūs arvien svarīgāka.

III. Lielo informācijas atbildes

Lielo informācijas atbildes ir tehnoloģiju, procesu un prakses skaits, ko izmanto, tā pārvaldītu un analizētu lielu informācijas apjomu. Tie atbildes var papildus atbalstīt organizācijām dot stimulu izvēļu pieņemšanu, pamanīt jaunas izredzes un apgriezt cena.

Var atrast daudz diezgan daudz lielo informācijas atbildes, un katrs un katrs no šiem ir izstrādāts, tā apmierinātu īpašas vēlmes. Iespējams, vissvarīgākais visizplatītākajiem lielo informācijas risinājumiem ir:

• Informācijas noliktavas
• Informācijas ezeri
• Informācijas tirgus
• Hadoop
• Dzirkstele
• Strops
• Cūka
• Impala
• Kafka
• Taifūns

Šos risinājumus var papildus maksimāli izmantot, tā savāktu, uzglabātu, apstrādātu un analizētu datus no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, tostarp strukturētus datus, nestrukturētus datus un daļēji strukturētus datus. Ar lielo informācijas risinājumus, organizācijas no saviem datiem var papildus gūt ieskatu, ko citādā veidā nevarētu gūt.

Lielo informācijas risinājumus var papildus maksimāli izmantot, tā uzlabotu dažādas komerciāla ietver, tostarp:

• Pircēju apkalpošana
• Reklamēšana
• Reklamēšana
• Ķirurģiskas procedūras
• Cenu diapazons
• Cilvēkresursi

Ar lielo informācijas risinājumus, organizācijas var papildus vienkārši pieņemt labākus lēmumus, pamanīt jaunas izredzes un apgriezt cena. Cenšoties padomi, kā ģenerējamo informācijas daudzums turpina pieaugt, lielo informācijas atbildes kļūs arvien svarīgāki jebkura lieluma firmām.

IV. Informācijas zinātne

Informācijas zinātne ir studiju disciplīna, kas nodarbojas izmantojot informācijas vākšanu, apstrādi, analīzi un interpretāciju. Informācijas studenti izmanto dažādus rīkus un stratēģijas, tā gūtu ieskatu no datiem un izstrādātu modeļus, ko var papildus maksimāli izmantot, tā prognozētu turpmākos rezultātus. Informācijas zinātne ir pēkšņi augoša disciplīna, un kā veids, kā ir ieguvuši arvien svarīgāka daudzās dažādās nozarēs, kā piemērs, veselības aprūpē, finansēs un ražošanā.

Informācijas zinātniekiem visbiežāk ir spēcīga zināšanas matemātikā, statistikā un datorzinātnēs. Viņiem vajag būt papildus spēcīgām problēmu risināšanas prasmēm un spējai strādāt patstāvīgi. Informācijas studenti varētu būt ļoti pieprasīti, un viņi spēj iegūt algas līdz USD 150 000 katru gadu.

Šeit ir dažas no galvenajām prasmēm, kas nepieciešamas informācijas zinātniekiem:

• Matemātika
• Statistika
• Datorzinātne
• Problēmu risināšanas spējas
• Komunikācijas spējas

Informācijas zinātne ir izaicinoša disciplīna, taču kā veids, kā varētu arī būt briesmīgi atalgojoša disciplīna. Informācijas zinātniekiem ir potenciāls reāli ietekmēt pasauli, ar datus, tā atrisinātu reālās visā pasaulē jautājumi.

V. Informācijas pētījums

Informācijas pētījums ir metode, caur kuru no datiem iegūst ieskatu. Tas pievieno informācijas tīrīšanu, pārveidošanu un modelēšanu, tā noteiktu modeļus un novirzes. Informācijas analīzi var papildus maksimāli izmantot, tā uzlabotu komerciāla izvēļu pieņemšanu, noteiktu jaunas izredzes un risinātu jautājumi.

Ir liels skaits diezgan daudz informācijas pētījuma metožu, tostarp:

• Aprakstošā analītika: šāda veida pētījums apraksta līdz šim notikušo. To izmanto, tā identificētu novirzes un modeļus datos.
• Diagnostikas analītika: šāda veida analītika identificē problēmu galvenos cēloņus. To izmanto, tā noskaidrotu, kāpēc viena lieta noticis.
• Prognozējošā analītika: šāda veida analītika ietver, kas, iedomājams, notiks kādā brīdī. To izmanto, tā prognozētu nākotnes notikumus.
• Preskriptīvā analītika: šāda veida pētījums sniedz ieteikumus, padomi, kā dot stimulu rezultātus. To izmanto, tā pieņemtu lēmumus attiecībā uz to, padomi, kā vislabāk aizsniegt vēlamo vajadzības.

Informācijas pētījums ir enerģisks ierīce, ko var papildus maksimāli izmantot, tā uzlabotu uzņēmējdarbības veiktspēju. Iegūstot ieskatu no datiem, firmas var papildus vienkārši pieņemt labākus lēmumus, izlemt jaunas izredzes un apstrādāt jautājumi.

VI. Lielo informācijas dažas lieliskas priekšrocības

Lielajiem datiem firmām ir liels skaits ieguvumu, tostarp:

* Uzlabota izvēļu pieņemšana: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, sniedzot šiem pietiekami daudz datu attiecībā uz saviem patroniem, produktiem un konkurentiem.
* Paaugstināta iedarbība: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām izaugt efektīvākiem, automatizējot uzdevumus un procesus.
* Samazinātas cena: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām apgriezt cena, izdomājot jomas, kurās viņi spēj ietaupīt skaidru naudu.
* Palielināta inovācija: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām izpildīt jauninājumus, sniedzot šiem jaunu ieskatu savā biznesā un pieejams tirgū.
* Uzlabota pircēju zināšanas: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām dot stimulu pircēju pieredzi, pārliecinoties šiem personalizētus pakalpojumus un ieteikumus.

Lielo informācijas izaicinājumi

Ceļu lielajiem datiem ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp:

• Daudzums: lielas informācijas kopas nepārtraukti varētu būt ļoti lielas, kas varbūt radīt nepatikšanas to uzglabāšanu un apstrādi.
• Ātrums: lielie informācija nepārtraukti notiek ģenerēti pēkšņi, un tas droši vien varētu radīt nepatikšanas sekošanu līdzi.
• Šķirne: lielie informācija var atrast vairākos formātos, kas varbūt radīt nepatikšanas integrēšanu un analīzi.
• Pareizība: lielie informācija varētu būt neprecīzi par to, ja nepilnīgi, kas var izraisīt kļūdainiem secinājumiem.
• Cena: lielo informācijas saglabāšana, saskarsme ar un pētījums varētu būt dārga.

Neatkarīgi no šīm problēmām, lielie informācija var papildus nodrošināt papildus dažādas priekšrocības, kā piemērs:

• Uztvere: lielos datus var papildus maksimāli izmantot, tā gūtu ieskatu attiecībā uz pircēju uzvedību, tirgus tendencēm un citiem svarīgiem uzņēmējdarbības rādītājiem.
• Inovācija: lielos datus var papildus maksimāli izmantot jaunu preču un pakalpojumu izstrādei un esošo pastiprināšanai.
• Konkurētspēja: lielie informācija var papildus atbalstīt firmām pielipt priekšā konkurentiem, sniedzot šiem pilnīgāku priekšstatu attiecībā uz tirgu.

Tas ir ļoti svarīgi izsvērt lielo informācijas izaicinājumus un dažas lieliskas priekšrocības, iepriekš izlemjat, par to, ja tos maksimāli izmantot jūsu korporācijai. Ja no otras puses nolemjat vienkārši pieņemt lielos datus, tas ir ļoti svarīgi noskaidrot plānu, padomi, kā regulēt izmantojot šiem saistītos izaicinājumus.

Labākais veids, kā maksimāli izmantot lielos datus

Lielie informācija ir efektīvs noderīgs resurss, ko var papildus maksimāli izmantot uzņēmējdarbības pastiprināšanai, labāku izvēļu pieņemšanai un inovāciju veicināšanai. Alternatīvi, tā absolūti realizētu lielo informācijas potenciālu, tas ir ļoti svarīgi zināt, kā tos veiksmīgi maksimāli izmantot.

Ir izvēle diezgan daudz lielo informācijas izmantošanas šķirņu veidi, taču iespējams, vissvarīgākais visizplatītākajiem ir:

• Paredzamā analītika: lielus datus var papildus maksimāli izmantot, tā prognozētu nākotnes notikumus, kā piemērs, pircēju atteikšanos par to, ja preču pieprasījumu. Šo informāciju var papildus maksimāli izmantot, tā pieņemtu labākus lēmumus attiecībā uz resursu piešķiršanu un uzņēmējdarbības veiktspējas uzlabošanu.
• Preskriptīva analītika: lielos datus var papildus maksimāli izmantot, tā ieteiktu konkrētas kustības, ko var papildus izpildīt, tā uzlabotu uzņēmējdarbības rezultātus. Šo informāciju var papildus maksimāli izmantot, tā vadītu izvēļu pieņemšanu un veicinātu izgudrojumi.
• Aprakstošā analītika: lielos datus var papildus maksimāli izmantot, tā aprakstītu pagātnes notikumus un novirzes. Šo informāciju var papildus maksimāli izmantot, tā izprastu uzņēmuma darbību un noteiktu jomas, kurās ir nepieciešami uzlabojumi.
• Vizualizācija: lielos datus var papildus maksimāli izmantot, tā izveidotu vizualizācijas, kas palīdz piedāvāt ieskatus un padara datus mazāk grūti saprotamus. Šo informāciju var papildus maksimāli izmantot, tā iesaistītu ieinteresētās persona un virzītu rīcību.

Veiksmīgi ar lielos datus, firmas var papildus dabūt konkurences dažas lieliskas priekšrocības un dot stimulu savu peļņu. Alternatīvi tas ir ļoti svarīgi paturēt prātā, ka lielie informācija nešķiet esam sudraba lode. Tas var būt viegli ierīce, ko var papildus maksimāli izmantot komerciāla kustības pastiprināšanai. Kā veids, kā absolūti izmantotu lielo informācijas potenciālu, tas ir ļoti svarīgi acīmredzami aptvert uzņēmējdarbības problēmu, kuru mēģināt atšķetināt, un izdarīt izvēli darbam piemērotus lielo informācijas rīkus un stratēģijas.

IX. Lielo informācijas ceļš uz priekšu

Lielo informācijas ceļš uz priekšu ir gaiša. Cenšoties padomi, kā notiek ģenerēts arvien pietiekami daudz informācijas, vēlme pēc instrumentiem un metodēm to analīzei ir nemainīgs pieaugt. Lielie informācija jau notiek izmantoti, tā atrisinātu dažādas jautājumi, sākot no veselības aprūpes uzlabošanas līdz noziedzības apkarošanai. Kādreiz lielajiem datiem, iespējams, iespējams, būs bet svarīgāka darbs mūsu dzīvē.

Vairs ir norādīti pāris šķirņu veidi, padomi, kā lielie informācija, iespējams, tiks izmantoti kādā brīdī.

• Lielie informācija tiks izmantoti veselības aprūpes pastiprināšanai. Pārbaudot pacientu datus, doktori varēs augstāk diagnosticēt slimības un noteikt jaunas ārstēšanas veidi.
• Lielie informācija tiks izmantoti noziedzības apkarošanai. Pārbaudot noziedzības datus, policija varēs augstāk prognozēt un apturēt noziegumus.
• Lielie informācija tiks izmantoti transporta pastiprināšanai. Pārbaudot satiksmes datus, transporta plānotāji varēs noteikt efektīvākus maršrutus un grafikus.
• Lielie informācija tiks izmantoti jaunu preču un pakalpojumu radīšanai. Pārbaudot pircēju datus, firmas varēs noteikt produktus un pakalpojumus, kas der no viņu pircēju vajadzībām.

Lielo informācijas ceļš uz priekšu ir iespēju pilna. Cenšoties padomi, kā notiek ģenerēts arvien pietiekami daudz informācijas, lielo informācijas iespēja mūsu dzīves pastiprināšanai ir nemainīgs pieaugt.

Šeit ir 3 nepārtraukti uzdotie problēmas attiecībā uz lielajiem datiem un risinājumi pie šiem.

1. problēma: kas ir lielie informācija?

Risinājums: Lielie informācija ir termins, ko lieto, tā aprakstītu lielo informācijas apjomu, ko ģenerē firmas, organizācijas un privātpersonas. Šīs zināšanas varētu būt strukturēti par to, ja nestrukturēti, un cilvēki varētu būt no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, kā piemērs, sociālajiem medijiem, mobilajām ierīcēm un sensoriem.

2. problēma. Kādas ir lielo informācijas dažas lieliskas priekšrocības?

Risinājums. Lielo informācijas izmantošanai ir liels skaits ieguvumu, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Augstāks pircēju uztvere
• Uzlabota kustības iedarbība
• Jaunu preču un pakalpojumu izstrāde

3. problēma. Kādas ir lielo informācijas jautājumi?

Risinājums: izmantojot lielajiem datiem ir saistītas papildus dažas jautājumi, tostarp:

• Informācijas standarts
• Informācijas pārvaldība
• Informācijas stabilitāte
• Informācijas mērogojamība