Big Data è una realtà che le istituzioni non possono ignorare quando si tratta di sfruttare i dati, uno dei principali asset del business. Ma adottare tecnologie che soddisfino questa esigenza non è una questione semplice e, tra le altre sfide, comporta la gestione di dati strutturati e non strutturati.
Fare il salto in nuovo contesto creato dalla rivoluzione digitale significa affrontare il problema dei sistemi ibridi. Se il Business Intelligence si concentra sull'analizzare la causa di un risultato basandosi su fonti di informazioni strutturate, Diciamo, le tecnologie che sfruttano il Big Data si concentrano su analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... predittiva.
Conferma versus scoperta dell'ignoto, e in entrambi i casi L'analisi dei dati di diversi tipi è la chiave per l'intelligenza aziendale. al fine di migliorare sia la produttività che la presa di decisioni per essere più competitivi.
Entrambi i sistemi coesistono e devono essere integrati seguendo un design ad hoc, che faciliti il rispetto delle aspettative del business. Idealmente, da un approccio basato sui dati, supportato da un cambiamento culturale e tecnologico nell'organizzazione, così come una governance adeguata dei dati per la loro analisi e uso intelligente.
Grandi dati: analisi delle tendenze
All'interno di questo nuovo paradigma, continua ad aumentare la domanda di data scientist, così come le tecnologie per il loro stoccaggio e soluzioni automatizzate che ne permettano l'accesso, integrazione e analisi dei diversi tipi di dati, il cui volume sta crescendo esponenzialmente.
dato che database tradizionali Sono stati progettati per ospitare e lavorare con dati strutturati, sono inadeguati a gestire una crescita massiccia degli stessi, implementando molto spesso dati in forma non strutturata. Figlio, In sintesi, uno strumento che non può rispondere ai dati massivi e eterogenei che rientrano sotto il termine Big Data.
In questo aspetto, NoSQL, Hadoop e il suo ricco ecosistema si sono rivelati soluzioni particolarmente utili per la loro scalabilità, a basso costo, efficienza e affidabilità, e lo stesso vale per le risorse e i servizi offerti nell'ambito del cloud computing.
Il Analitica dei Big Data Mira a determinare modelli o profili, trovare tendenze e, In sintesi, elaborare dati non strutturati di tipo massivo da un punto di vista legato all'analitica predittiva. Ma questo non sostituisce l'analisi dei dati classica. al contrario, in molti casi la soluzione migliore è ottenere il meglio di entrambi i sistemi.
Una combinazione ibrida vantaggiosa
In realtà, i sistemi basati su soluzioni ibride sono oggi molto comuni, sia perché è un periodo di transizione sia perché è conveniente per soddisfare i requisiti dell'azienda.
In altre parole, quando il obiettivi strategici dell'organizzazione richiedono l'unificazione e l'integrazione di fonti di informazioni strutturate e non strutturate, che siano di origine interna o esterna. e, In sintesi, tra le altre esigenze, come esempio, cerchiamo di sfruttare al massimo i processi all'interno dell'organizzazione, conoscere meglio il cliente e prendere decisioni migliori, in batch o in tempo reale.
Quando si tratta di mettere in pratica tecnologie Big Data insieme a strumenti di Business Intelligence e magazzini di dati convenzionali, In sintesi, l'accesso ai dati diventa una grande sfida. E, con esso, oltre al loro trattamento per trasformarli in un asset che aggiunga valore all'azienda.
Una sfida per il cui raggiungimento, l'accesso tempestivo a informazioni affidabili, sarà fondamentale per la progettazione di un architettura in cui trovano spazio le diverse tecnologie, allo stesso tempo stabilire un nuovo approccio che va oltre il cambiamento tecnologico, orientato fondamentalmente a creare valore per l'organizzazione.
Fonte immagine: Adamr / FreeDigitalPhotos.net
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