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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: Cursos de Big Data en Intellipaat El objetivo principal de la analítica de Big Data es ayudar a las empresas a tomar decisiones empresariales más informadas al permitirles a los científicos de DATA, los modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analizar grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras 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.