빅 데이터 용 전통적 고급 분석 - 인형

귀하의 비즈니스는 이제 모든 형태의 모든 데이터로 무엇을합니까? 대용량 데이터는 해결되는 문제에 따라 다양한 전통적 또는 고급 분석 방법을 필요로합니다. 일부 분석은 기존 데이터웨어 하우스를 사용하고 다른 분석은 고급 예측 분석을 활용합니다. 대용량 데이터를 전체적으로 관리하려면 비즈니스가 미래를 성공적으로 계획하는 데 도움이되는 다양한 접근 방식이 필요합니다.

대용량 데이터를 분석 할 수있는 데이터웨어 하우스 및 데이터 마트

대용량의 데이터를 사용할 수있게 된 후 패턴을 나타내는 데이터의 하위 집합을 가져 와서 비즈니스에서 사용할 수있는 양식 이러한웨어 하우스 및 마트는 압축, 다중 레벨 파티셔닝 및 대용량 병렬 처리 아키텍처를 제공합니다.

대용량 데이터 분석

예를 들어 일부 조직에서는 구조화 된 데이터와 비정형 데이터를 결합하여 사기를 예측하는 예측 모델을 사용하고 있습니다. 큰 데이터에 대한 통찰력을 얻으려는 조직에서는 소셜 미디어 분석, 텍스트 분석 및 새로운 종류의 분석을 활용하고 있습니다.

기업은 매월 판매량에서 성장 예측에 이르기까지 데이터에서 알 수있는 내용을 이해할 수 있도록 보고서를 작성하는 기능에 항상 의존해 왔습니다. 큰 데이터는 데이터가 관리되고 사용되는 방식을 변경합니다.

기업이 충분한 데이터를 수집, 관리 및 분석 할 수있는 경우 차세대 도구를 사용하여 관리가 비즈니스 문제를 기반으로 문맥을 제공하는 방식의 영향을 진정으로 이해할 수 있습니다. 보고 및 데이터 시각화는 데이터가 관련되는 방식 및 미래에 이러한 관계의 영향을 파악하는 도구가됩니다.

대용량 데이터 애플리케이션

전통적으로, 비즈니스는 데이터를 사용하여 수행 할 작업과 수행시기에 대한 질문에 대답 할 것으로 기대했습니다. 데이터는 종종 범용 비즈니스 응용 프로그램으로 필드로 통합되었습니다. 큰 데이터의 출현으로 이것이 변화하고 있습니다.이제 응용 프로그램 개발은 특히 빅 데이터의 고유 한 특성을 이용하도록 설계되었습니다.

새로운 애플리케이션 중 일부는 의료, 제조 관리, 교통 관리 등과 같은 영역에 있습니다. 이러한 모든 대형 데이터 응용 프로그램에는 공통점이 있습니까? 그들은 시장의 행동을 변화시키기 위해 방대한 양, 속도 및 다양한 데이터에 의존합니다. 의료 분야에서 대용량 데이터 응용 프로그램은 조기 유아를 모니터링하여 개입이 필요한 시점을 데이터가 나타내는 시점을 결정할 수 있습니다. 제조 과정에서 대량 데이터 응용 프로그램을 사용하여 생산 실행 중에 시스템이 종료되는 것을 방지 할 수 있습니다. 대용량 데이터 트래픽 관리 애플리케이션을 사용하면 번화 한 도시 고속도로에서 교통 사고를 줄여 사고를 줄이고 연료를 절약하며 오염을 줄일 수 있습니다.