Содержание
Управление данными — это необходимый термин, который останавливает вторжение данных и обрабатывает их в интеллектуальных интерфейсах. Несколько новых методов и стратегий опробованы и протестированы, чтобы сделать это современной практикой, придавая последовательность и силу бизнесу и выводя его на новый уровень. Одно из самых выдающихся достижений в цифровую эпоху использует технологию больших данных для привнесения обновления в традиционные стратегии.
Итак, что вы знаете о технологии больших данных?
Конкретное указание: большие данные используются для определения огромного кластера данных, который имеет гигантские размеры и феноменально расширяется со временем. В целом, это означает большой кусок данных, который нелегко исследовать, хранить и преобразовывать с помощью обычных инструментов управления.
На самом деле технология больших данных — это используемое программное обеспечение, которое использует визуализацию данных, хранение данных, интеллектуальный анализ данных и обмен данными — общий термин, охватывающий данные или структуру данных, включая инструменты и методы, используемые для преобразования и исследования данных.
Категории технологий больших данных
Технологии больших данных можно разделить на две основные категории.
Технологии больших данных в эксплуатации
Операционные большие данные включают в себя данные, которые генерируются ежедневно, говорит Джастин, педагог, предлагающий онлайн-услуги сделать мою домашнюю работу по C++ услуги. Это касается социальных сетей, онлайн-транзакций или данных из любой конкретной организации. Вы можете думать об этом как о необработанных данных, которые используются для питания аналитической технологии больших данных. Некоторые из ключевых примеров такого рода технологии данных:
– Онлайн-книги билетов, например, авиабилетов, железнодорожных билетов, билетов в кино и других видов билетов.
– Интернет-магазины, в том числе платформы электронной коммерции, такие как Instagram, Facebook, WhatsApp и другие.
– Данные о сотрудниках любой транснациональной корпорации.
Аналитические технологии больших данных.
Это похоже на более продвинутую и инновационную версию технологий больших данных и является довольно сложной по сравнению с большими операционными данными. Аналитические большие данные — это то, где рассматривается реальная часть производительности данных, и именно этот анализ помогает принимать важные бизнес-решения операционных больших данных в режиме реального времени, комментирует Дейзи, ТФТХ ассоциированный.
Вот несколько примеров технологий анализа больших данных:
– Данные прогноза погоды
– Биржевой маркетинг
– Выполнение астрономической миссии, где каждая крупица информации имеет жизненно важное значение.
Лучшие технологии больших данных
Теперь давайте кратко рассмотрим некоторые технологии больших данных, используемые в отраслях информационных технологий.
Прогностическая аналитика
Это часть аналитики больших данных, и она помогает предсказывать будущее поведение пользователя прошлых данных. Эта аналитика работает с помощью инструментов, таких как статистическое моделирование, интеллектуальный анализ данных, несколько математических моделей и технология машинного обучения, все из которых помогают прогнозировать будущие события.
Предиктивная аналитика — это своего рода наука, которая выдает будущие интерфейсы с кропотливой точностью. С моделями и инструментами этой технологии любая компания может использовать как последние, так и предыдущие данные для понимания поведения и тенденций, которые могут возникнуть в определенное время.
Например, он используется для понимания взаимосвязи между различными параметрами тренда. Прогностическая аналитика предназначена для изучения риска или залога, предоставляемого определенной возможностью.
Нет баз данных SQL
База данных No SQL используется для эффективного и надежного управления данными в масштабируемом количестве узлов хранения. Эти базы данных сохраняют данные в виде документов JSON, таблиц реляционных баз данных или пар ключ-значение.
Инструменты обнаружения знаний
Это инструменты, которые позволяют компаниям добывать большие данные, включая как структурированные, так и неструктурированные данные, которые хранятся на разных СУБД, API, файловых системах или на аналогичной платформе. С помощью инструментов обнаружения знаний и поиска компании могут разделять и затем использовать информацию наилучшим образом.
Предписывающая аналитика
В рамках предписывающей аналитики вы предлагаете компаниям руководство о том, что они могут сделать для материализации требуемого результата. Например, это может быть уведомление компании с информацией о продукте, который, как ожидается, упадет. Соответственно, предписывающая аналитика может быть предложена для исследования различных факторов в ответ на эти происходящие изменения и дальнейшего прогнозирования наилучшего правдоподобного результата.
Объединяя описательную и прогностическую аналитику, сосредоточившись на полезных выводах из мониторинга данных и, следовательно, предлагая наилучшее возможное решение для повышения операционной эффективности, прибыли бизнеса и удовлетворенности клиентов.
Визуализация данных
Это позволяет приложению извлекать данные без внедрения технических ограничений, таких как география данных или форматы данных. Используемая Apache Hadoop и другими распределенными хранилищами данных для доступа к данным, сохраненным на разных платформах, в режиме, близком к реальному времени и в режиме реального времени, визуализация данных является одной из самых мощных технологий обработки данных.
