Innehåll
Presenterat av: Bloor Group
F:
Hur har big data påverkat det traditionella analysflödet?
A:
Utövandet av affärsanalys eller andra analysprocesser varierar mycket och bör bedömas från fall till fall. Det finns emellertid några allmänna sätt att använda stora datauppsättningar har förändrat hur professionella närmar sig analysprojekt.
Det viktigaste sättet att big data har påverkat analysen är förmodligen på det sätt som datalagrar analyseras. Innan big data analyserades datalagren vanligtvis på en linjär, en-för-en-bas. Innan datorer gjordes detta för hand. Sedan gjorde Excel-kalkylark och andra verktyg effektivare linjär analys av analys. Till exempel skulle ett kalkylblad tabellera olika kunder och deras köpshistorik, och användare skulle bygga rapporter om genomsnittliga inköp, gå rad för rad och ta hänsyn till varje post. Detta var den rådande metoden att göra analys tills big data kom på scenen.
I big data-världen görs analysen vanligtvis genom omfattande algoritmer och mönster sortering. Det görs i allmänhet inte för hand eftersom det skulle ta för lång tid och kräva för många resurser. De strukturella verktygen som följer med big data innebär också att analys inte behöver göras för hand. Det finns en ny användning av något som kallas heuristik eller sannolikhetsarbete som möjliggör mycket mer effektiv analys baserad på mönsterigenkänning och andra strategier som ersätter processen för traditionell statistisk analys.
För detta ändamål investerar moderna företag snabbt i alla typer av hårdvara och mjukvaruverktyg för att använda dessa mer sofistikerade metoder för data mining. Big data har enormt påverkat de sätt vi analyserar nästan vad som helst, från ett vetenskapsprojekt till en affärsprocess. Enkelt uttryckt hanterar programverktygen data och sorterar dem med automatisering och något som närmar sig konstgjord intelligens.