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 capacitación de Hadoop Training y Big Data Online Certification | La variedad Intellipaat también puede 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.
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. Para obtener el máximo impacto en el negocio, este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas. Algunos de los beneficios comerciales potenciales de la implementación de una metodología efectiva de Big Data Insights incluyen:
- Perspectivas oportunas de las vastas cantidades de datos. Esto incluye aquellos que ya están almacenados en las bases de datos de la compañía, de fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos.
- Monitoreo en tiempo real y previsión de eventos que afectan el rendimiento del negocio o la operación
- Capacidad para encontrar, adquirir, extraer, manipular, analizar, conectar y visualizar datos con las herramientas de su elección (SAP HANA, SAP Sybase®, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del Sector Público por Palantir, Kapow®, Hadoop).
- Convergencia de la solución BDI para variedad con la velocidad de SAP HANA para velocidad
- La capacidad de Hadoop para volúmenes para administrar grandes cantidades de datos, dentro o fuera de la nube, con validación y verificación.
- Identificar información significativa que pueda mejorar la calidad de la decisión.
- Mitigar el riesgo optimizando las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente
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