Lielo informācijas izpētē atklātās analītiskās spožuma taktika

II. Kas ir lielo informācijas pētījums?

III. Kāpēc Big Data Analytics ir būtiska?

IV. Big Data Analytics dažas lieliskas priekšrocības

V. Lielo informācijas pētījuma izaicinājumi

VI. Pareizais veids, kā izpildīt lielo informācijas analīzi

VII. Lielo informācijas pētījuma rīki un lietišķās zinātnes

VIII. Big Data Analytics ceļš uz priekšu

IX.

Parasti problēmas

Kalpot kā	Lielie informācija	Zināšanu izpēte	Zināšanu zinātne	Mašīnmācība	Statistika
Skaļums	Ārkārtīgi lielas informācijas kopas	Izpētiet lielas informācijas kopas	Apstrādājiet un analizējiet lielas informācijas kopas	Veidojiet un apmāciet modeļus lielās informācijas kopās	Analizējiet datus
Ātrums	Informācija notiek ģenerēti un savākti lielā ātrumā	Izpētiet straumēšanas datus	Apstrādājiet un analizējiet straumēšanas datus	Veidojiet un apmāciet modeļus pie informācijas straumēšanas	Analizējiet straumēšanas datus
Šķirne	Informācija nāk vairākos formātos un struktūrās	Izpētiet strukturētus un nestrukturētus datus	Apstrādājiet un analizējiet strukturētus un nestrukturētus datus	Veidojiet un apmāciet modeļus pie strukturētiem un nestrukturētiem datiem	Analizējiet strukturētus un nestrukturētus datus
Taisnība	Informācija parasti ir neprecīzi par to, ja nepilnīgi	Rīkojieties ceļu neprecīziem par to, ja nepilnīgiem datiem	Rīkojieties ceļu neprecīziem par to, ja nepilnīgiem datiem	Rīkojieties ceļu neprecīziem par to, ja nepilnīgiem datiem	Rīkojieties ceļu neprecīziem par to, ja nepilnīgiem datiem
Cena	Datus var arī maksimāli izmantot, cenšoties radītu ieskatu un pieņemtu lēmumus	Atrodiet vērtību datos	Pieņemiet lēmumus, pamatojoties uz zināšanām	Izveidojiet vērtīgus modeļus	Pieņemiet apzinātus lēmumus

II. Kas ir lielo informācijas pētījums?

Lielo informācijas pētījums ir lielu un sarežģītu informācijas kopu izmantošanas metode, cenšoties gūtu ieskatu uzņēmumā par to, ja organizācijā. Pārbaudot lielos datus, korporācijas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, dot stimulu savu darbību un radīt jaunus produktus un pakalpojumus.

Lielo informācijas pētījums ir relatīvi jauna priekšmets, taču kā veids, kā pēkšņi ceļas, ņemot vērā arvien kaudz uzņēmumu asi apzinās lielo informācijas vērtību. Varētu arī maksimāli izmantot vairākas dažādas lielo informācijas pētījuma taktika, un katrai no tām ir savas stiprās un vājās aspekti.

Dažas no visizplatītākajām lielo informācijas pētījuma metodēm ir:

• Zināšanu ieguve
• Mašīnmācība
• Statistiskā pētījums
• Dabiskās valodas saskarsme ar

Ceļu šīs taktika, korporācijas var arī gūt ieskatu dažādās tēmās, tostarp pircēju uzvedībā, preču veiktspējā un tirgus tendencēs.

Lielo informācijas pētījums parasti ir enerģisks ierīce firmām, taču tas ir ļoti svarīgi paturēt prātā, ka lielie informācija vairs ne visos laikos ir atbilde. Dažos gadījumos parasti ir lētāk un efektīvāk maksimāli izmantot tradicionālās informācijas pētījuma taktika.

Iepriekš iniciēt lielo informācijas pētījuma projektu, tas ir ļoti svarīgi maigi iedomāties lielo informācijas pētījuma cena un ieguvumus, cenšoties noteiktu, par to, ja tas var būt īstais atbilde jūsu organizācijai.

III. Kāpēc lielo informācijas pētījums ir būtiska?

Lielo informācijas pētījums ir būtiska vairāku iemeslu pateicoties. Sākumā, lielie informācija var arī atbalstīt firmām izlemt jaunas varbūtības un vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Pārbaudot lielu informācijas apjomu, korporācijas var arī gūt ieskatu attiecībā uz saviem patroniem, konkurentiem un tirgiem. Tāpēc šo informāciju var arī maksimāli izmantot jaunu preču un pakalpojumu izstrādei, ienākšanai jaunos tirgos un esošās uzņēmējdarbības pastiprināšanai.

Otrkārt, lielo informācijas pētījums var arī atbalstīt firmām apgriezt cena. Identificējot un novēršot neefektivitāti, korporācijas var arī ietaupīt attiecībā uz visu, sākot no operācijām un par spīti visam ceļu mārketingu. Lielo informācijas pētījums var papildus atbalstīt firmām pamanīt krāpšanu un zādzību, kas varbūt bet kaudz apgriezt cena.

Treškārt, lielo informācijas pētījums var arī atbalstīt firmām dot stimulu riska pārvaldību. Pārbaudot vēsturiskos datus, korporācijas var arī pamanīt riskus un noteikt metodes šo risku mazināšanai. Tas iespējams varētu atbalstīt firmām izvairīties no no dārgām kļūdām un piedāvāt aizsardzību savu peļņu.

Pēdējoreiz, lielo informācijas pētījums var arī atbalstīt firmām pielāgoties noteikumus. Pārbaudot datus, korporācijas var arī izlemt jomas, kurās šie neatbilst noteikumiem. Tāpēc šo informāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties izstrādātu metodes atbilstības pastiprināšanai.

Pēdējoreiz, lielo informācijas pētījums ir būtiska vairāku iemeslu pateicoties. Tas iespējams varētu atbalstīt firmām apzināt jaunas varbūtības, vienkārši pieņemt labākus lēmumus, apgriezt cena, dot stimulu riska pārvaldību un pielāgoties noteikumus. Lai kā var uzņēmumu apkopoto informācijas daudzums turpina pieaugt, lielo informācijas pētījums kļūs arvien svarīgāka.

IV. Big Data Analytics dažas lieliskas priekšrocības

Lielo informācijas pētījums firmām var arī piedāvāt dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta pircēju lepnums
• Samazinātas cena
• Uzlabota konkurences labā lieta

Apkopojot un inspekcijas lielus informācijas apjomus, korporācijas var arī gūt ieskatu attiecībā uz saviem patroniem, produktiem un darbībām. Tāpēc šo informāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu pircēju apkalpošanu, samazinātu mērogu cena un palielinātu peļņu.

Kā piemērs, veikals var arī maksimāli izmantot lielo informācijas analīzi, cenšoties visur visā izsekotu pircēju pirkumiem. Šo informāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties noteiktu pircēju uzvedības novirzes, ko tāpēc var arī maksimāli izmantot, cenšoties izstrādātu mērķtiecīgas reklāmas kampaņas. Veikals var papildus maksimāli izmantot lielo informācijas analīzi, cenšoties identificētu produktus, kas nepārdodas tieši laikā, un veiktu krājumu izmaiņas.

Lielo informācijas pētījums var papildus atbalstīt firmām pamanīt un minimizēt riskus. Kā piemērs, finanšu iestāde var arī maksimāli izmantot lielo informācijas analīzi, cenšoties identificētu klientus, kuriem ir pārmērīgs kredītu saistību nepildīšanas iespēja. Tāpēc šo informāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties novērstu šo pircēju saistību nepildīšanu, kā piemērs, nodrošinot viņiem ekonomiskā konsultācijas par to, ja pārliecinoties viņiem izdevīgākus aizdevuma nosacījumus.

Būtībā lielo informācijas pētījums firmām var arī piedāvāt dažādas priekšrocības, tostarp uzlabotu izvēļu pieņemšanu, palielinātu pircēju apmierinātību, samazinātas cena un palielinātas konkurences dažas lieliskas priekšrocības. Apkopojot un inspekcijas lielus informācijas apjomus, korporācijas var arī gūt ieskatu attiecībā uz saviem patroniem, produktiem un darbībām. Tāpēc šo informāciju var arī maksimāli izmantot, cenšoties pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu pircēju apkalpošanu, samazinātu mērogu cena un palielinātu peļņu.

V. Lielo informācijas pētījuma izaicinājumi

Izmantojot lielo informācijas analīzi ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp:

• Zināšanu daudzums: ģenerēto informācijas daudzums paplašinās eksponenciāli, un parasti ir grūts regulēt un uzglabāt šos datus.
• Zināšanu ātrums: palielināsies papildus informācijas ģenerēšanas ātrums, un tas iespējams varētu radīt nepatikšanas informācijas savlaicīgu apstrādi un analīzi.
• Zināšanu diezgan daudz: ģenerētie informācija nāk no pārāk daudzveidīgiem avotiem, un parasti ir grūts apvienot un izmeklēt datus no pārāk daudzveidīgiem avotiem.
• Zināšanu ticamība: ģenerēto informācijas standarts var arī mainīties, un parasti ir grūts pamanīt un aizvest prom neprecīzus par to, ja nepilnīgus datus.

Šīs jautājumi var arī radīt nepatikšanas veiksmīgu lielo informācijas analītikas ieviešanu. Alternatīvi ir dažādība rīki un stratēģijas, ko var arī maksimāli izmantot, cenšoties risinātu šīs jautājumi.

Kā piemērs, informācijas noliktavas un informācijas ezerus var arī maksimāli izmantot, cenšoties uzglabātu un pārvaldītu lielu informācijas apjomu. Hadoop un Spark var arī maksimāli izmantot informācijas apstrādei lielā ātrumā. Mašīnmācīšanās algoritmus var arī maksimāli izmantot, cenšoties identificētu un noņemtu neprecīzus par to, ja nepilnīgus datus.

Risinot šīs jautājumi, korporācijas var arī efektīvi maksimāli izmantot lielo informācijas analīzi, cenšoties uzlabotu izvēļu pieņemšanu un sasniegtu savus rūpniecības mērķus.

VI. Pareizais veids, kā izpildīt lielo informācijas analīzi

Lielo informācijas analītikas ieviešanā ir jāveic vairākas kustības, tostarp:

• Zināšanu vākšana un sagatavošana
• Pareizo lielo informācijas rīku un tehnoloģiju skaits
• Lielo informācijas pētījuma platformas izveide un izvietošana
• Lielo informācijas pētījuma grupas izglītība un pārvaldība
• Lielo informācijas pētījuma platformas izsekošana un optimizēšana

Katra no šīm darbībām ir būtiska, cenšoties nodrošinātu, ka jūsu lielo informācijas pētījuma iniciatīva ir veiksmīga. Veicot šīs kustības, varat nodrošināt, ka apkopojat pareizos datus, izmantojat pareizos rīkus un veidojat platformu, kas varbūt uzlabot jūsu rūpniecības vēlmes.

Nekādā mērā tālāk ir sniegts sīkāks apskats attiecībā uz katru no soļiem, kas saistīti ceļu lielo informācijas analītikas ieviešanu.

Zināšanu vākšana un sagatavošana

Pirmais solis lielo informācijas analītikas ieviešanā ir salikt un organizēt datus, ko izmantosit. Tas ir progresīvs un laikietilpīgs metode, taču tas ir ļoti svarīgi pārliecināties, cenšoties informācija izceļas kā tīri, kā tam vajadzētu būt un tieši laikā strukturēti.

Ir dažādība diezgan daudz informācijas vākšanas formas, tostarp:

• Zināšanu iegūšana no iekšējām sistēmām
• Zināšanu iegūšana no ārējiem avotiem
• Zināšanu lietošana no lietiskā interneta (IoT)

Kad esat apkopojis datus, jums šie visticamāk, būs jāsagatavo analīzei. Tas iespējams varētu ielenkt informācijas tīrīšanu, ierakstu dublikātu noņemšanu un informācijas īstena formāta nodrošināšanu.

Pareizo lielo informācijas rīku un tehnoloģiju skaits

Tavs nākamais solis lielo informācijas analītikas ieviešanā ir izdarīt izvēli pareizos rīkus un lietišķās zinātnes. Ir lēts bezgalīgs lielo informācijas rīku un tehnoloģiju šķirne, šis ir iemesls tas ir ļoti svarīgi izdarīt izvēli tos, kas vislabāk atbilst jūsu vajadzībām.

Viens no visvairāk faktoriem, kas jums jāņem ņem vērā, izvēloties lielo informācijas rīkus un lietišķās zinātnes, ir šādā veidā:

• Jūsu lētais
• Jūsu tehniskās informācija
• Jūsu informācijas kopas lielums
• Jūsu pētījuma prasību sarežģītība

Kad esat izvēlējies pareizos lielo informācijas rīkus un lietišķās zinātnes, jums šie visticamāk, būs jāinstalē un jākonfigurē. Tas iespējams varētu ielenkt darbu ceļu trešās aspekti piegādātāju par to, ja iekšēju IT speciālistu komandu.

Lielo informācijas pētījuma platformas izveide un izvietošana

Kad esat apkopojis un sagatavojis savus datus un izvēlējies pareizos lielo informācijas rīkus un lietišķās zinātnes, jums visticamāk, būs jāizveido un jāizvieto lielo informācijas pētījuma platforma. Šī platforma nodrošinās infrastruktūru, kas nepieciešama jūsu informācijas glabāšanai, apstrādei un analīzei.

Ir dažādība diezgan daudz formas, kā var noskaidrot lielu informācijas pētījuma platformu, taču visizplatītākā iegūt piekļuvi ir mākoņa platformas lietošana. Mākoņplatformas nodrošina dažādas priekšrocības, tostarp mērogojamību, elastību un cenu efektivitāti.

Kad esat izveidojis savu lielo informācijas pētījuma platformu, jums kā veids, kā visticamāk, būs jāizvieto ražošanā. Tas apzīmē, ka ir jāpārliecinās, par to, ja platforma ir pieejama jūsu lietotājiem un par to, ja kā veids, kā ir tādā stāvoklī risināt jūsu apstrādāto informācijas apjomu.

Lielo informācijas pētījuma grupas izglītība un pārvaldība

Tavs nākamais solis lielo informācijas analītikas ieviešanā ir jūsu lielo informācijas analītikas grupas izglītība un pārvaldība. Šī personāls visticamāk, būs atbildīga attiecībā uz lielo informācijas pētījuma platformas izmantošanu, cenšoties gūtu ieskatu no jūsu datiem.

Jums būs nepieciešams nodrošināt, ka jūsu komandai ir nepieciešamās talanti un zināšanas darbam ceļu lielajiem datiem. Jums visticamāk, būs papildus jānodrošina komandai nepieciešamie aktīvi, cenšoties gūtu panākumus, kā piemērs, izglītība, rīki un palīdzība.

Lielo informācijas pētījuma platformas izsekošana un optimizēšana

Fināls solis lielo informācijas analītikas ieviešanā ir jūsu lielo informācijas pētījuma platformas izsekošana un optimizēšana. Tas pievieno jūsu platformas veiktspējas izsekošanu un vēlmes varbūt pielāgojumus.

Jums būs nepieciešams uzraudzīt platformas veiktspējas jautājumi, kā piemērs, latentumu, kļūdas un dīkstāves. Jums visticamāk, būs papildus jāpārliecinās, ka jūsu platforma ir tādā stāvoklī risināt pieaugošo informācijas apjomu, ko apstrādāsit.

VII. Lielo informācijas pētījuma rīki un lietišķās zinātnes

Lielo informācijas analīzei ir lēts bezgalīgs rīku un tehnoloģiju šķirne. Šos rīkus var arī maksimāli izmantot lielu informācijas vākšanai, glabāšanai, apstrādei un analīzei. Viens no visvairāk populārākajiem lielo informācijas rīkiem un tehnoloģijām pievieno:

• Hadoop
• Dzirkstele
• Strops
• Cūka
• Mahout
• TensorFlow
• SAS
• Orākuls
• IBM

Šos rīkus un lietišķās zinātnes var arī maksimāli izmantot, cenšoties atrisinātu dažādas uzņēmējdarbības jautājumi, tostarp:

• Patērētāju pētījums
• Krāpšanas atmaskošana
• Piegādes ķēdes stūrēšana
• Riska stūrēšana
• Preču izstrāde

Lielo informācijas analīzei izmantoto rīku un tehnoloģiju skaits visticamāk, būs atkarīga no uzņēmuma īpašajām vajadzībām. Pārim firmām, cenšoties sasniegtu savus mērķus, parasti ir jāizmanto rīku un tehnoloģiju integrācija.

Big Data Analytics ceļš uz priekšu

Lielo informācijas analītikas ceļš uz priekšu ir gaiša. Neatlaidīgi pieaugt informācijas apjomam, firmām visticamāk, būs jāatrod formas, kā var tos maksimāli izmantot savā labā. Lielo informācijas pētījums var arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, dot stimulu savu darbību un radīt jaunus produktus un pakalpojumus.

Šeit ir dažas no galvenajām tendencēm, kas veido lielo informācijas analītikas nākotni.

• Mākslīgā intelekta (AI) kāpums
• Mākoņdatošanas paplašināšanās
• Pieaugošā atvērtā pirmkoda programmatūras lietošana
• Jaunu informācijas avotu rašanās
• Nepieciešamība pēc lielākas informācijas pratības

AI uzstājas arvien nozīmīgāku lomu lielo informācijas analīzē. AI algoritmus var arī maksimāli izmantot, cenšoties palīdzētu firmām atklāt informācijas modeļus, izpildīt prognozes un automatizēt uzdevumus. Mākoņdatošanas paplašināšanās papildus padara lielo informācijas analīzi pieejamāku un pieejamāku jebkura lieluma firmām. Atvērtā pirmkoda instruments ir bet viena dusmas, kas palīdz demokratizēt lielo informācijas analīzi. Atvērtā pirmkoda programmatūras rīki atļauj firmām noskaidrot un izvietot lielu informācijas pētījuma risinājumus, netērējot milzīga skaidra nauda attiecībā uz dārgām programmatūras licencēm.

Pieaugošā jaunu informācijas avotu lietošana varētu arī būt galvenā dusmas lielo informācijas analīzē. Iepriekšējais korporācijas aprobežojās ceļu datiem, kas tika glabāti viņu pašu informācijas bāzēs. Šajā dienā firmām var atrast diezgan daudz informācijas resursi, tostarp sociālo mediju informācija, sensoru informācija un IoT informācija. Šos jaunos datus var arī maksimāli izmantot, cenšoties gūtu ieskatu pircēju uzvedībā, uzlabotu preču izstrādi un radītu jaunas rūpniecības varbūtības.

Pēdējoreiz, vēlme pēc lielākas informācijas pratības ir bet viena svarīga dusmas lielo informācijas analīzi. Lai kā var korporācijas ir ieguvuši arvien atkarīgāki no datiem, strādniekiem ir ieguvuši arvien svarīgākas talanti apzināties un maksimāli izmantot datus. Zināšanu pratība ir iespēja apzināties informācijas vērtību, uzdot jautājumus attiecībā uz datiem un maksimāli izmantot datus izvēļu pieņemšanai.

Lielo informācijas analītikas ceļš uz priekšu ir gaiša. Neatlaidīgi pieaugt informācijas apjomam, firmām visticamāk, būs jāatrod formas, kā var tos maksimāli izmantot savā labā. Lielo informācijas pētījums var arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, dot stimulu savu darbību un radīt jaunus produktus un pakalpojumus.

IX.

Lielo informācijas pētījums ir enerģisks ierīce, ko var arī maksimāli izmantot diezgan daudz rūpniecības problēmu risināšanai. Vācot, inspekcijas un interpretējot lielos datus, korporācijas var arī gūt ieskatu savos patroniem, operācijām un tirgos, kas varbūt atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus.

Alternatīvi lielo informācijas analītika nešķiet esam ar ārā problēmām. Masīvais ģenerēto informācijas daudzums parasti ir milzīgs, un lielo informācijas analīzei izmantotās lietišķās zinātnes parasti ir sarežģītas un dārgas. Firmām tas ir ļoti svarīgi maigi iedomāties lielo informācijas pētījuma dažas lieliskas priekšrocības un izaicinājumus, iepriekš investēt tajā.

Ja tas notiek darīts atbilstoši, lielo informācijas pētījums var arī pārliecināties firmām konkurences dažas lieliskas priekšrocības. Ceļu lielo informācijas analīzi, korporācijas var arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, dot stimulu savu darbību un radīt jaunus produktus un pakalpojumus.

Lielo informācijas analītika ir priekšmets, kas pēkšņi attīstās, un arvien notiek izstrādātas jaunas lietišķās zinātnes. Lai kā var šīs lietišķās zinātnes ir ieguvuši pieejamākas un pieejamākas, lielo informācijas pētījums kļūs bet jaudīgāka un vērtīgāka.

J: Kas ir lielie informācija?

A. Lielie informācija ir termins, ko lieto, cenšoties aprakstītu lielo informācijas apjomu, ko ģenerē korporācijas, organizācijas un privātpersonas. Šīs zināšanas var arī atgriezties no pārāk daudzveidīgiem avotiem, kā piemērs, sociālajiem medijiem, tiešsaistes darījumiem un sensoriem.

J: Kāpēc lielo informācijas pētījums ir būtiska?

A. Lielo informācijas pētījums ir būtiska, ņemot vērā kā veids, kā var arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Pārbaudot lielu informācijas apjomu, korporācijas var arī izlemt novirzes, modeļus un ieskatus, kas varbūt atbalstīt šiem dot stimulu savus produktus un pakalpojumus, koncentrēties uz reklāmas kampaņas un vienkārši pieņemt pārdomātākus lēmumus attiecībā uz savu uzņēmējdarbību.

J: Kādas ir lielo informācijas pētījuma dažas lieliskas priekšrocības?

Lielo informācijas pētījuma dažas lieliskas priekšrocības pievieno:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta pircēju lepnums
• Samazinātas cena
• Paaugstināta inovācija