Satura rādītājs:
Lai arī datu vākšana un analīze ir notikusi gadu desmitiem ilgi, pēdējos gados lielo datu analītika biznesa pasauli ir pārņēmusi negaisā. Tomēr tam ir zināmi ierobežojumi., mēs runāsim par izaicinājumiem lielajos datu analītikas uzņēmumos, kas tuvākajā nākotnē saskarsies.
Kā norāda nosaukums, lieli dati ir milzīgi apjoma un biznesa sarežģītības ziņā. Tam ir dažādi formāti, piemēram, strukturēti dati, daļēji strukturēti dati un nestrukturēti dati, kā arī no plaša datu avotu klāsta. Lielo datu analīze ir noderīga ātrai, praktiskai izpratnei. Tā kā lielo datu analīze ir balstīta uz dažādiem parametriem un dimensijām, tā nāk ar zināmiem izaicinājumiem, tostarp:
- Liela apjoma datu apstrāde ierobežotā laikā
- Datu tīrīšana un formatēšana, lai iegūtu vēlamo nozīmīgo izvadi
- Datu attēlošana vizuālā formātā
- Lietojumprogrammas pielāgošana
- Pareizas tehnoloģijas / rīku izvēle analīzei
Apstrāde ar milzīgu datu apjomu īsākā laikā
Liela apjoma datu apstrāde ierobežotā laikā ir nopietns izaicinājums, ņemot vērā faktu, ka katru dienu tiek izveidoti vairāk nekā 2, 5 kvintilonu baitu datu. Turklāt mēs pat nevaram nosaukt visus avotus, no kuriem dati tiek veidoti - datu avoti var būt sensori, sociālie mediji, uz darījumiem balstīti dati, šūnu dati vai jebkurš cits no neskaitāmiem avotiem.
