Lielo informācijas hronikas pasakas attiecībā uz triumfu un katastrofām analītiskās izcilības meklējumos

Big Data Chronicles: Stories of Mastery in Crafting Analytical Experiences ir ceļvedis, kas stāsta attiecībā uz to, metodes, kā informācijas studenti ir izmantojuši lielos datus, kā veids, kā atrisinātu reālās globālā jautājumi. Ceļvedis ir sadalīta 3 daļās:

1. I proporcija iepazīstina ceļu lielo informācijas jēdzienu un apspriež izaicinājumus un varbūtības, ko rada lielo informācijas analītika.

2. II daļā ir sniegti gadījumu ziņojumi attiecībā uz to, metodes, kā informācijas studenti ir izmantojuši lielos datus, kā veids, kā atrisinātu jautājumi dažādās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs un mazumtirdzniecībā.

3. Trešajā daļā ir apskatīta lielo informācijas pētījuma ceļš uz priekšu un tas, metodes, kā lai jūs varētu iespējams ietekmēt uzņēmumus un sabiedrību.

Ceļvedis ir rakstīta plašai auditorijai, un tai nešķiet esam nepieciešamas nekādas priekšzināšanas attiecībā uz lielajiem datiem par to, vai informācijas zinātni. Tas var būt dārgs noderīgs resurss katram cilvēkam, kurš vajag noteikt ļoti daudz attiecībā uz lielo informācijas analītikas iespējām.

Vietnē Amazon varat iegādāties Big Data Chronicles: Stories of Mastery in Crafting Analytical Experiences.

Kalpot kā	Risinājums
Lielie zināšanas	Liels informācijas daudzums, ko ir sarežģīti risināt, ceļu tradicionālās taktika.
Analytics	Ieskatu iegūšanas metode no datiem.
Informācijas zinātne	Studiju priekšmets, kas nodarbojas ceļu informācijas vākšanu, apstrādi un analīzi.
Ziņu stāstīšana	Humanitārās zinātnes prezentēt datus saistošā un vienkāršiem nolūkiem saprotamā kaut kādā veidā.
Zināšanas	Tekstūra par to, vai ietekmēt, kas cilvēkam notiek, mijiedarbojoties ceļu preču par to, vai pakalpojumu.

II. Kas ir lielo informācijas pētījums?

Lielo informācijas pētījums ir metode, ar kuru notiek iegūta cena no lielām informācijas kopām, ceļu uzlabotas analītikas un mašīnmācīšanās taktika.

Lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā atrisinātu dažādas rūpniecības jautājumi, kā piemērs:

• Patērētāju uzvedības prognozēšana
• Piegādes ķēdes darbību optimizēšana
• Krāpšanas atmaskošana
• Patērētāju apkalpošanas rediģēšana

Lielo informācijas pētījums ir enerģisks programmatūra, kas varbūt atbalstīt korporācijām sagādāt konkurences dažas lieliskas priekšrocības. Alternatīvi jums būs nepieciešams pamanīt, ka lielo informācijas pētījums nešķiet esam sudraba lode. Tas var būt izsmalcināts metode, kas prasa rūpīgu plānošanu un izpildi.

Ja apsverat iespēju peļņa no lielo informācijas analīzi, kā veids, kā atrisinātu rūpniecības problēmu, pirmkārt jums būs nepieciešams aptvert savus rūpniecības mērķus un uzdevumus. Jums būs jādara papildus acīmredzami aptvert pieejamos datus un izmantotās pētījuma taktika.

Izmantojot rūpīgu plānošanu un izpildi lielo informācijas pētījums varētu būt dārgs programmatūra, kas palīdz korporācijām aizsniegt savus mērķus.

Kas ir lielo informācijas pētījums?

Lielo informācijas pētījums ir metode, ar kuru notiek iegūta cena no lielām informācijas kopām, kas ir vienkārši pārāk sarežģītas par to, vai vienkārši pārāk lielas, kā veids, kā tās analizētu, ceļu tradicionālās informācijas apstrādes taktika. Lielo informācijas analītika notiek izmantota, kā veids, kā datos atrastu modeļus, iezīmes un ieskatus, ko var papildus peļņa no labāku izvēļu pieņemšanai.

Lielo informācijas pētījums ir pēkšņi augoša priekšmets, ņemot vērā ģenerējamo informācijas daudzums paplašinās eksponenciāli. Lielo informācijas analītika notiek izmantota dažādās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs, mazumtirdzniecībā un ražošanā.

Lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā uzlabotu pircēju apkalpošanu, identificētu krāpšanu, prognozētu pircēju uzvedību un optimizētu rūpniecības ķirurģiskas procedūras.

IV. Big Data Analytics dažas lieliskas priekšrocības

Lielo informācijas pētījums korporācijām var papildus prezentēt dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta iedarbība
• Samazinātas cena
• Uzlabota pircēju zināšanas
• Uzlabota konkurences ieguvums

Ar lielo informācijas analīzi, korporācijas var papildus gūt ieskatu savā darbībā, ko citādā veidā nevarētu sagādāt. Šī fakta dēļ šo informāciju var papildus peļņa no, kā veids, kā pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu efektivitāti, samazinātu mērogu cena un nodrošinātu labāku pircēju pieredzi.

Bet pat tā lielo informācijas pētījums var papildus atbalstīt korporācijām pamanīt jaunas varbūtības un draudus un pielipt priekšā konkurentiem. Ar lielo informācijas analīzi, korporācijas var papildus sagādāt konkurences dažas lieliskas priekšrocības, kas varbūt atbalstīt aizsniegt savus mērķus.

V. Lielo informācijas pētījuma izaicinājumi

Izmantojot lielo informācijas analīzi ir saistītas vairākas jautājumi, tostarp:

Informācijas daudzums: lielais informācijas daudzums, kas notiek ģenerēts šobrīd, ir milzīgs problēma lielo informācijas analīzei. Šī informācija var papildus atgriezties no pārāk daudzskaitlīgiem avotiem, tostarp sociālajiem medijiem, sensoriem un darījumu sistēmām.
Informācijas diezgan daudz: papildus šobrīd ģenerētie zināšanas varētu būt ļoti diezgan daudz. Tas iespējams varētu ielenkt strukturētus datus, nestrukturētus datus un daļēji strukturētus datus. Tas apgrūtina informācijas apstrādi un analīzi.
Informācijas ātrums: papildus šobrīd ģenerētie zināšanas varētu būt ļoti impulsīvi mainīgi. Tas apgrūtina informācijas tveršanu un analīzi, iepriekš šie ir ieguvuši novecojuši.
Informācijas patiesums: papildus šobrīd ģenerētie zināšanas tagad ne visu laiku ir kā tam vajadzētu būt par to, vai uzticami. Tas iespējams varētu radīt nepareizus par to, vai maldinošus ieskatus.
Informācijas noturība: zināšanas, kas notiek izmantoti lielo informācijas analīzei, pastāvīgi ir sensitīvi par to, vai konfidenciāli. Šis ir iemesls jums būs nepieciešams sniegt aizsardzību datus no nesankcionētas piekļuves par to, vai izpaušanas.

Tie ir vienkārši viens no izaicinājumiem, kas saistīti ceļu lielo informācijas analīzi. Alternatīvi šīs jautājumi risina papildus vairākas jaunas lietišķās zinātnes un pieejas. Kā veids, kā metodes, kā šīs lietišķās zinātnes un pieejas turpina mainīties par, lielo informācijas pētījums kļūs arvien spēcīgāka un vērtīgāka.

VI. Lielo informācijas pētījuma izmantošanas apstākļi

Lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no pārāk daudzskaitlīgiem mērķiem, tostarp:

• Patērētāju pieredzes rediģēšana
• Rūpniecības operāciju optimizēšana
• Krāpšanas un ļaunprātīgas izmantošanas atmaskošana
• Jaunu preču un pakalpojumu izstrāde
• Labāku izvēļu pieņemšana

Šeit ir pāris izteikt piemēri, metodes, kā lielo informācijas analītika notiek izmantota dažādās nozarēs.

• Mazumtirdzniecība: lielo informācijas analītika notiek izmantota, kā veids, kā izsekotu pircēju uzvedībai, identificētu iezīmes un personalizētu pārdošanas kampaņas.
• Veselības aprūpe: lielo informācijas analīzi izmanto, kā veids, kā identificētu slimības, izstrādātu jaunas ārstēšanas taktika un uzlabotu pacientu aprūpi.
• Ražošana: lielo informācijas analīzi izmanto, kā veids, kā optimizētu ražošanas procesus, samazinātu mērogu cena un uzlabotu kvalitāti.
• Cenu diapazons: lielo informācijas analītika notiek izmantota, kā veids, kā atklātu krāpšanu, pārvaldītu risku un pieņemtu lēmumus attiecībā uz ieguldījumiem.
• Centrālā iestāde: lielo informācijas analīzi izmanto, kā veids, kā apkarotu noziedzību, novērstu terorismu un uzlabotu sabiedrības drošību.

Lielo informācijas pētījums ir enerģisks programmatūra, ko var papildus peļņa no, kā veids, kā vairākos veidos uzlabotu uzņēmumus un organizācijas. Kā veids, kā metodes, kā pieejamo informācijas daudzums turpina pieaugt, lielo informācijas pētījuma potenciālie lietojumi vienkārši ir nemainīgs attīstīties.

VII. Lielo informācijas pētījuma izmantošanas apstākļi

Lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no vairākos veidos, kā veids, kā uzlabotu uzņēmējdarbības darbību. Pāris izplatīti lietošanas apstākļi satur:

• Patērētāju pētījums
• Krāpšanas atmaskošana
• Piegādes ķēdes stūrēšana
• Riska stūrēšana
• Preču izstrāde
• Pārdošana
• Ķirurģiskas procedūras
• Noturība

Ar lielo informācijas analīzi, korporācijas var papildus gūt ieskatu savā darbībā, ko citādā veidā nevarētu sagādāt. Šī fakta dēļ šo informāciju var papildus peļņa no, kā veids, kā pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu efektivitāti un samazinātu mērogu cena.

Kā piemērs, pircēju analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā noteiktu pircēju uzvedības iezīmes, ko tāpēc var papildus peļņa no, kā veids, kā izstrādātu mērķtiecīgākas pārdošanas kampaņas. Krāpšanas atklāšanu var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu aizdomīgas kustības un novērstu krāpšanu. Piegādes ķēdes pārvaldību var papildus peļņa no, kā veids, kā optimizētu produktu un pakalpojumu plūsmu, pazeminot cena un labojot efektivitāti. Risku pārvaldību var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu un mazinātu riskus, pasargājot uzņēmumu no finansiāliem zaudējumiem. Preču izstrādi var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu jaunas preču varbūtības un uzlabotu esošos produktus. Mārketingu var papildus peļņa no, kā veids, kā efektīvāk mērķētu pie pircējiem un radītu ļoti daudz potenciālo pirkumu. Kustības var papildus peļņa no, kā veids, kā uzlabotu efektivitāti un samazinātu mērogu cena. Drošību var papildus peļņa no, kā veids, kā aizsargātu uzņēmumu no kiberuzbrukumiem.

Lielo informācijas pētījums ir enerģisks programmatūra, ko var papildus peļņa no, kā veids, kā vairākos veidos uzlabotu rūpniecības darbību. Ar lielo informācijas analīzi, korporācijas var papildus gūt ieskatu savā darbībā, ko šie citādā veidā nevarētu sagādāt, ko tāpēc var papildus peļņa no, kā veids, kā pieņemtu labākus lēmumus, uzlabotu efektivitāti un samazinātu mērogu cena.

izpildīt lielo informācijas analīzi

Lielo informācijas analīzi var papildus izpildīt vairākos veidos paļaujoties no organizācijas īpašajām vajadzībām. Dažas no visizplatītākajām metodēm satur:

• Pie liek: šī ir tradicionālā iegūt piekļuvi lielo informācijas analīzei, ar kuru zināšanas notiek glabāti un apstrādāti pie liek. Tas ir izcils atbilde organizācijām, kurām ir liels skaits informācijas un kurām ir absolūti jākontrolē lai jūs varētu noturība un privātums.
• Pie mākoņiem balstīta: pie mākoņiem balstīta lielo informācijas pētījums ir jaunāka virzība uz priekšu, ar kuru zināšanas notiek glabāti un apstrādāti mākonī. Tas ir izcils atbilde organizācijām, kurām nešķiet esam resursu, kā veids, kā ieguldītu lokālā infrastruktūrā, par to, vai kurām ir jāspēj piekļūt saviem datiem no jebkuras liek.
• Hibrīds: hibrīda iegūt piekļuvi lielo informācijas analīzei apvieno labāko no lokālajiem un mākoņa risinājumiem. Tas ir izcils atbilde organizācijām, kurām ir dažādas vēlmes, kā piemērs, tām, kurām pāris zināšanas ir jāuzglabā pie liek regulējošu par to, vai drošības apsvērumu pateicoties, bet papildus vajag peļņa no mākoņa mērogojamību un rentabilitāti.

Kad zināšanas ir ievietoti, to apstrādei var papildus peļņa no vairākus dažādus lielo informācijas pētījuma rīkus un lietišķās zinātnes. Viens no populārākajiem rīkiem ir:

• Hadoop: Hadoop ir izplatīta failu mašīna, ko var papildus peļņa no milža informācijas apjoma glabāšanai un apstrādei.
• Spark: Spark ir aptuvens un mērogojams informācijas apstrādes dzinējs atmiņā.
• Hive: Hive ir SQL līdzīga valoda, ko var papildus peļņa no, kā veids, kā vaicātu Hadoop saglabātos datus.
• Pig: Pig ir augsta līmeņa valoda, ko var papildus peļņa no informācijas apstrādei programmā Hadoop.
• Impala: Impala ir aptuvens un interaktīvs SQL vaicājumu dzinējs Hadoop.

Izmantotie īpašie rīki un lietišķās zinātnes iespējams, būs atkarīgi no organizācijas īpašajām vajadzībām un apstrādājamo informācijas veids.

Kad zināšanas ir apstrādāti, tos var papildus peļņa no, kā veids, kā gūtu ieskatu dažādās rūpniecības problēmās. Viens no vairumā gadījumu lietotajiem lielo informācijas pētījuma gadījumiem ir šādā veidā:

• Patērētāju pētījums: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā izprastu pircēju uzvedību, noteiktu iezīmes un izstrādātu mērķtiecīgas pārdošanas kampaņas.
• Preču izstrāde: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā pārbaudītu jaunus produktus un pakalpojumus, identificētu iespējamās jautājumi un uzlabotu vispārējo pircēju pieredzi.
• Darbību optimizācija: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu kustības neefektivitāti, uzlabotu produktivitāti un samazinātu mērogu cena.
• Riska pārvaldība: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu un mazinātu riskus, kā piemērs, krāpšanu, drošības pārkāpumus un dabas neveiksmes.

Lielo informācijas analīzei ir iespēja modificēt šķirņu, metodes, kā korporācijas strādā. Sniedzot ieskatu dažādās uzņēmējdarbības problēmās, lielo informācijas pētījums var papildus atbalstīt korporācijām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, padarīt stiprāku to darbību un paplašināt to peļņu.

Big Data Analytics ceļš uz priekšu

Lielo informācijas analītikas ceļš uz priekšu ir gaiša. Kā veids, kā metodes, kā informācijas daudzums turpina pieaugt, pieaugs papildus nepieciešamība pēc rīkiem un metodēm to analīzei. Lielo informācijas analītika jau notiek izmantota, kā veids, kā atrisinātu dažādas jautājumi, sākot no pircēju apkalpošanas uzlabošanas līdz krāpšanas atrašanai. Agrāk vai vēlāk lielo informācijas analīzei, varbūt, iespējams, būs bet svarīgāka darbs mūsu dzīvē.

Šeit ir viens no veidiem, metodes, kā lielo informācijas analītika, iedomājams, mainīs pasauli kādā brīdī.

• Uzlabota izvēļu pieņemšana: lielo informācijas pētījums var papildus atbalstīt korporācijām vienkārši pieņemt labākus lēmumus, sniedzot šiem ieskatu savos datos, kas šiem citādā veidā nevajag izmaksu ziņā efektīvi. Kā piemērs, lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā identificētu ienesīgākos klientus, prognozētu, kurš no tiem preces parasti ir izcili pārdoti, un optimizētu pārdošanas kampaņas.
• Jauni pakalpojumi un produkti: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā radītu jaunus produktus un pakalpojumus, kurš der pircēju vajadzībām. Kā piemērs, lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā izstrādātu personalizētus ieteikumus produktiem un pakalpojumiem par to, vai radītu jaunus veidus, metodes, kā iesaistīties ceļu pircējiem.
• Uzlabota noturība: lielu informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā uzlabotu drošību, identificējot draudus un ievainojamības. Kā piemērs, lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā atklātu krāpšanu, identificētu ļaunprātīgu programmatūru un aizsargātu pretstatā kiberuzbrukumiem.
• Augstāka zināšanas attiecībā uz pasauli: lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā pacelt izprastu apkārtējo pasauli. Kā piemērs, lielo informācijas analīzi var papildus peļņa no, kā veids, kā izsekotu un prognozētu slimību izplatību, izprastu klimata pārmaiņu ietekmi un uzlabotu mūsu izdomājot attiecībā uz indivīdu uzvedību.

Lielo informācijas analītikas ceļš uz priekšu ir potenciāla pilna. Neatlaidīgi pieaugt informācijas apjomam, pieaugs papildus lielo informācijas pētījuma varbūtības noteikti ietekmēt pasauli.

J: Kas ir lielo informācijas pētījums?

A: Big Data Analytics ir metode, ar kuru notiek iegūta cena no lielām un sarežģītām informācijas kopām. Tas satur daudzskaitlīgu paņēmienu izmantošanu, kā veids, kā atrastu modeļus, iezīmes un ieskatus, ko var papildus peļņa no, kā veids, kā uzlabotu izvēļu pieņemšanu.

J: Kāpēc Big Data Analytics ir būtiska?

A: Big Data Analytics ir būtiska, ņemot vērā lai jūs varētu var papildus atbalstīt organizācijām vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Ar Big Data Analytics, organizācijas var papildus sagādāt labāku izdomājot attiecībā uz saviem pircējiem, produktiem un tirgiem. Šī fakta dēļ šo informāciju var papildus peļņa no, kā veids, kā pieņemtu pārdomātākus lēmumus attiecībā uz visu, sākot no preču izstrādes līdz pārdošanas kampaņām.

J: Kādas ir lielo informācijas pētījuma dažas lieliskas priekšrocības?

A. Big Data Analytics dažas lieliskas priekšrocības ir šādas:

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