NộI Dung
Q:
Làm cách nào tôi có thể tìm hiểu phân tích dữ liệu lớn?
A:
Các chuyên gia cá nhân và những người quan tâm đến phân tích dữ liệu lớn có thể tìm hiểu về các quy trình liên quan bằng cách hiểu rõ hơn về cách phân tích tập dữ liệu được áp dụng trong các tình huống thương mại khác nhau. Điều này có thể bắt đầu bằng việc xem xét cơ bản các thuật ngữ và ý tưởng chính, tiếp theo là các giải pháp học tập cá nhân và tùy chỉnh giúp người mới đến thành thạo hơn trong cách doanh nghiệp sử dụng các tập dữ liệu lớn thông qua các quy trình phân tích.
Một cách để bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu lớn là hiểu những thuật ngữ này có nghĩa gì.
Dữ liệu lớn chỉ là một tập hợp dữ liệu lớn. Nó có thể là bất cứ điều gì - thông tin khách hàng, thông tin sản phẩm, danh sách hàng tồn kho - mà một doanh nghiệp có thể sử dụng để đưa ra quyết định. Analytics đề cập đến phần mềm và quy trình giúp doanh nghiệp diễn giải và sắp xếp dữ liệu lớn. Hãy nghĩ về các quy trình phân tích dẫn đến các báo cáo được nhắm mục tiêu cho thấy những người ra quyết định của con người một bộ thông tin được thu thập cẩn thận sẽ giúp họ thay đổi quy trình kinh doanh.
Sau khi làm quen với những ý tưởng cơ bản này, những người đang tìm kiếm tài nguyên chuyên sâu hơn có thể nhận thêm thông tin về phần mềm phân tích cụ thể như Hadoop, thiết lập phần mềm điện toán đám mây hoặc bất kỳ thiết kế nào khác phải làm với phương pháp phân tích. Người học có thể nhận thông tin từ các nhà cung cấp hoặc nhà cung cấp, đăng ký các khóa đào tạo trong một công ty hoặc tổ chức hoặc sử dụng các tài nguyên đào tạo từ các thực thể bên thứ ba. Chẳng hạn, Đại học Dữ liệu lớn cung cấp đào tạo trực tuyến về việc sử dụng dữ liệu lớn và người học có thể chọn từ nhiều giải pháp chương trình miễn phí hoặc có giá khác nhau.
Tất cả các loại giáo dục thường xuyên này có thể làm cho ai đó trở thành một phần có giá trị hơn trong lãnh đạo CNTT của công ty hoặc doanh nghiệp. Dữ liệu lớn đang trở thành một nguồn tài nguyên cho các doanh nghiệp trong gần như bất kỳ lĩnh vực nào và do đó, một nhu cầu lớn đối với những người hiểu các quy trình và "cách thức" phân tích dữ liệu lớn.