Big Data Analytics kontrollojnë sasi të mëdha të të dhënave për të zbuluar modele të fshehura, korrelacione dhe njohuri të tjera.
Big data analytics ndihmon organizatat të rreshtojnë të dhënat e tyre dhe ta përdorin atë për të analizuar mundësitë e reja. Kjo, nga ana tjetër, çon në lëvizje më të zgjuara të biznesit, konsumatorë më të lumtur, lëvizje më efikase dhe fitime më të larta.
1. Reduktimi i kostos
Teknologjitë e mëdha të të dhënave siç janë analitikat e bazuara në cloud përmbajnë një përmirësim të konsiderueshëm të kostos kur bëhet fjalë për ruajtjen e sasive të mëdha të të dhënave, për të identifikuar mënyra më efikase për të bërë biznes.
2. Marrjen e vendimeve më të mira.
Me shpejtësinë e Hadoop një kornizë të përpunimit të shpërndarjes së burimit të hapur që menaxhon përpunimin dhe ruajtjen e të dhënave për aplikacione të mëdha të të dhënave që funksionojnë në sistemet e grupuara, të kombinuara me aftësinë për të analizuar burimet e reja të të dhënave, bizneset janë në gjendje të analizojnë informacionin me shpejtësinë e dritës.
3. Produkte dhe shërbime të reja.
Me aftësinë për të vlerësuar nevojat e konsumatorëve dhe kënaqësinë përmes analitikës, shumë organizata po krijojnë produkte të reja për të përmbushur nevojat e klientëve.
Teknologjitë kryesore për Big Data Analytics
Hadoop
Hadoop ka avancuar shumë përtej fillimeve të saj në indeksimin e web-it dhe tani përdoret në shumë organizata për shumëllojshmëri të madhe të detyrave që të gjitha kanë të përbashkët temën e shumëllojshmërisë, vëllimit dhe shpejtësisë së të dhënave.
Integrimi i të dhënave
Integrimi i të dhënave është kombinimi i proceseve teknike dhe të biznesit të përdorura për të kombinuar të dhënat nga burime të ndryshme në informata kuptimplote dhe të vlefshme. Një zgjidhje e plotë e integrimit të të dhënave siguron të dhëna të besueshme nga një sërë burimesh. Një nga sfidat operacionale për bizneset që merren me të dhëna të mëdha është përpunimi i terabytes ose petabytes të të dhënave në një mënyrë të dobishme për rezultatet e konsumatorëve.
Menaxhimi i të dhënave
Të dhënat duhet të jenë me cilësi të lartë dhe të menaxhuara mirë para se të mund të analizohen me saktësi. Me të dhënat që vazhdimisht rrjedhin brenda dhe jashtë organizatës, është e rëndësishme të krijohen procese të përsëritura për të ndërtuar dhe mbajtur standarde për cilësinë e të dhënave.
Llojet e mjeteve të Big Data Analytics
Mjetet e Big Data Analytics janë të rëndësishme për organizatat sepse ato ndihmojnë bizneset të kursejnë kohë dhe para dhe ndihmojnë në marrjen e njohurive për të informuar vendimet e nxitura nga të dhënat. Ekzistojnë lloje të ndryshme mjetesh për të përmirësuar procesin e analizimit të të dhënave: ruajtjen e të dhënave, menaxhimin e të dhënave, nxjerrjen e të dhënave, analizën e të dhënave, vizualizimin e të dhënave, integrimin e të dhënave dhe cilësinë e të dhënave.
Sfidat e Big Data Analytics
Disa vështirësi të ndryshme mund ta bëjnë atë problematike për të arritur përfitimet e premtuara nga shitësit Big Data Analytics:
Rritja e të dhënave
Rritja e të dhënave është sfida më e madhe e infrastrukturës hardware të qendrës së të dhënave për ndërmarrjet e mëdha.
Të dhënat e strukturuara
Të tilla si mesazhet e postës elektronike, imazhet, skedarët audio, videot dhe llojet e tjera të skedarëve. Këto të dhëna të pastrukturuara mund të jenë shumë të vështira për t’u kërkuar, kështu që shitësit shpesh përditësojnë mjetet e tyre të analitikës së të dhënave për t’i bërë ato më mirë në shqyrtimin dhe nxjerrjen e të dhënave nga të dhënat e pastrukturuara.
Sfidat kulturore
Përkundër faktit që analitika e të dhënave është duke u bërë e zakonshme, ajo ende nuk ka infiltruar kulturën e korporatave kudo.