Turinys:
Šiame duomenų sprogimo amžiuje organizacijos renka ir kaupia duomenis vis sparčiau. Tačiau paprasčiausias duomenų rinkimas jūsų organizacijai neturi jokios verslo vertės. Šių didelių duomenų analizė ir vizualizavimas paverčia šią duomenų masę vertinga statistika. Ši realiojo laiko įžvalga gali būti labai vertinga jūsų organizacijai, tačiau ji turi ir privalumų, ir trūkumų.
Kas yra „Big Data“ ir kuo jis skiriasi nuo realiojo laiko „Big Data Analytics“?
Prieš judėdami toliau, aptarkime didelius duomenis - kas tai yra? Tradiciškai duomenys buvo saugomi daug lengviau, nes jų buvo tiek mažiau. Dideli duomenys atsirado, kai atsirado poreikis saugoti duomenų rinkinius daug didesniais kiekiais. Tai ne tik duomenys ar duomenų rinkinys, bet ir priemonių, metodų, metodų ir schemų derinys.
Dideli duomenys gali būti gaunami iš beveik visko, kas generuoja duomenis, įskaitant paieškos variklius ir socialinę terpę, taip pat iš keleto mažiau akivaizdžių šaltinių, tokių kaip elektros tinklai ir transporto infrastruktūra. Šiuos duomenis galima suskirstyti į tris tipus: struktūrizuotus, pusiau struktūruotus ir nestruktūrizuotus.
