Dina kunder skapar mycket data varje dag. Dessa tekniker samlar in och analyserar data för ditt företag varje gång kunder läser din e-post, använder din mobilapp, taggar dig på sociala medier, kommer in i din butik, gör ett onlineköp, pratar med en kundtjänst eller frågar en virtuell assistent. om dig. Det är helt enkelt dina kunder. Anställda, leveranskedjor, marknadsföringsinitiativ, ekonomiavdelningar och andra skapar alla mycket data varje dag. Big data hänvisar till en enorm mängd data och datauppsättningar som kan hittas i en mängd olika format och från en mängd olika källor. Många företag har insett fördelarna med att samla in så mycket data som möjligt.
Men att samla in och lagra enorma data är inte tillräckligt; du måste också använda den. Organisationer kan använda stordataanalys för att omvandla terabyte data till användbara insikter, tack vare ständigt utvecklande teknologier.
Innehållsförteckning
Processen att identifiera trender, mönster och korrelationer i stora mängder rådata för att fatta datainformerade beslut kallas big data analytics. Dessa procedurer använder välkända statistiska analysmetoder, såsom klustring och regression, och tillämpar dem på större datamängder med moderna verktyg. Sedan början av 2000-talet, när mjukvara och hårdvara gjorde det möjligt för företag att hantera enorma volymer ostrukturerad data, har big data varit ett modeord. Sedan dess har ny teknik lagt till ännu mer till de enorma mängderna data som är tillgängliga för företag, från Amazon till mobiltelefoner. Tidiga innovationsinitiativ som Hadoop, Spark och NoSQL-databaser etablerades för att lagra och hantera big data som ett resultat av explosionen av data.
Dataexperter arbetar fortfarande på hur man kan kombinera de enorma volymerna av komplicerad data som genereras av sensorer, nätverk, transaktioner, smarta enheter, onlinetrafik och andra källor. Redan nu används nya tekniker som maskininlärning med big data-analysmetoder för att identifiera och skala mer komplexa insikter.
Hur big data-analys fungerar
Big data analytics är processen att samla in, bearbeta, rensa och analysera enorma datamängder för att hjälpa företag att operationalisera sin data.
1. Samla in data Varje organisations datainsamling ser annorlunda ut. Organisationer kan nu samla in både strukturerad och ostrukturerad data från en rad källor, allt från molnlagring till mobila applikationer till IoT-sensorer i butik och mer, tack vare dagens teknologier. En del data kommer att lagras i datalager, där den kommer att vara tillgänglig för affärsinformationsverktyg och lösningar. En datasjö kan användas för att lagra ostrukturerad eller rådata som är för mångsidig eller komplex för ett lager att hantera.
This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.
Strictly Necessary Cookies
Strictly Necessary Cookie should be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings.
If you disable this cookie, we will not be able to save your preferences. This means that every time you visit this website you will need to enable or disable cookies again.
