Phân tích dữ liệu lớn

Tác Giả: Judy Howell
Ngày Sáng TạO: 25 Tháng BảY 2021
CậP NhậT Ngày Tháng: 23 Tháng Sáu 2024
Anonim
Phân tích dữ liệu lớn - Công Nghệ
Phân tích dữ liệu lớn - Công Nghệ

NộI Dung

Định nghĩa - Big Data Analytics có nghĩa là gì?

Phân tích dữ liệu lớn đề cập đến chiến lược phân tích khối lượng dữ liệu lớn hoặc dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mạng xã hội, video, hình ảnh kỹ thuật số, cảm biến và hồ sơ giao dịch bán hàng. Mục đích của việc phân tích tất cả các dữ liệu này là phát hiện ra các mẫu và kết nối có thể là vô hình và điều đó có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về người dùng đã tạo ra nó. Thông qua cái nhìn sâu sắc này, các doanh nghiệp có thể có được lợi thế hơn đối thủ của họ và đưa ra quyết định kinh doanh vượt trội.


Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.

Techopedia giải thích Phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhiều người dùng khác đánh giá khối lượng lớn dữ liệu giao dịch và các nguồn dữ liệu khác mà các hệ thống kinh doanh truyền thống sẽ không thể giải quyết. Các hệ thống truyền thống có thể giảm do không thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu.

Các chương trình phần mềm tinh vi được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn, nhưng dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn có thể không phù hợp với kho dữ liệu thông thường. Dữ liệu lớn yêu cầu xử lý cao cũng có thể làm cho việc lưu trữ dữ liệu truyền thống trở nên kém phù hợp. Do đó, các môi trường và công nghệ phân tích dữ liệu lớn hơn, mới hơn đã xuất hiện, bao gồm cơ sở dữ liệu Hadoop, MapReduce và NoQuery. Các công nghệ này tạo nên một khung phần mềm nguồn mở được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ trên các hệ thống phân cụm.