El análisis de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos que contienen una variedad de tipos de datos, es decir, Big Data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y otra información comercial útil. Los hallazgos analíticos pueden conducir a una comercialización más efectiva de nuevas oportunidades de ingresos, un mejor servicio al cliente, una mayor eficiencia operativa, ventajas competitivas sobre organizaciones rivales y otros beneficios comerciales.
Visite este enlace-: Data Science, R, Mahout – Combo Course Training Classes Online | Data Science, R, Mahout: cursos combinados en línea El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones empresariales más informadas al permitir que DATA Scientist, los modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otros formas de datos que pueden ser desaprovechados por los programas convencionales de inteligencia empresarial (BI). Esto podría incluir los registros del servidor web y los datos de Internet Click Stream, el contenido de los medios sociales y la actividad de las redes sociales, el texto de los correos electrónicos de los clientes y las respuestas a las encuestas, los registros detallados de las llamadas de los teléfonos móviles y los datos de la máquina capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y sin estructurar de ese tipo, pero firmas consultoras como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de big data.
Los datos grandes se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, análisis de texto y el método estadístico. El software Mainstream BI y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Sin embargo, los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Almacén de datos tradicional basado en la Base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de big data que deben actualizarse con frecuencia o incluso de manera continua, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones móviles o de los oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar big data han recurrido a una clase más nueva de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas agrupados.
En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se utilizan como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación para los datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en una forma resumida que es más propicia para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una Toma de Datos de Hadoop que sirve como el repositorio central para las corrientes entrantes de Datos Brutos de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para el análisis en los almacenes de datos y las bases de datos analíticos, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujos y tecnologías Sql y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas. en Sql Los escollos potenciales que pueden hacer tropezar a las organizaciones con las iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades de análisis interno y el alto costo de contratar profesionales de análisis con experiencia. La cantidad de información que suele estar involucrada, y su variedad, también pueden causar problemas de gestión de datos, incluidos los problemas de calidad y coherencia de los datos. Además, la integración de los sistemas de Hadoop y los almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.
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Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estas perspectivas oportunas y significativas de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales efectivas que permiten las perspectivas.
La extrapolación de información valiosa a partir de cantidades muy grandes de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y las herramientas adecuadas.