Big Data é uma realidade que as instituições não podem ignorar quando se trata de alavancar dados, um dos principais ativos do negócio. Mas adotar tecnologias que atendam a essa necessidade não é uma questão simples e, entre outros desafios, envolve o gerenciamento de dados estruturados e não estruturados.
Dê o salto para novo contexto criado pela revolução digital significa enfrentar o problema dos sistemas híbridos. Se Business Intelligence se concentra em analisar a causa de um resultado com base em fontes estruturadas de informações, Digamos, las tecnologías que aprovechan el big data se centran en la analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... predictiva.
Confirmação versus descoberta do oculto, e em ambos os casos Analisar dados de diferentes tipos é a chave para a inteligência de negócios. a fim de melhorar a produtividade e a tomada de decisão para ser mais competitivo.
Ambos os sistemas coexistem e devem ser integrados seguindo um design ad hoc, que facilita o cumprimento das expectativas de negócios. Idealmente, de uma abordagem baseada em dados, sustentado por uma mudança cultural e tecnológica na organização, bem como a governança adequada dos dados para sua análise e uso inteligente.
Big Data: análise de tendências
Dentro deste novo paradigma, a demanda por cientistas de dados continua a crescer, bem como as tecnologias para seu armazenamento e soluções automatizadas que permitem seu acesso, integração e análise de diferentes tipos de dados, cujo volume está crescendo exponencialmente.
Dado que bancos de dados tradicionais Eles foram projetados para hospedar e trabalhar com dados estruturados, são inadequados para lidar com um crescimento maciço do mesmo, implementação de forma não estruturada com muita frequência. Filho, em resumo, uma ferramenta que não pode responder aos dados massivos e heterogêneos incluídos no termo de Big Data.
Neste aspecto, NoSQL, O Hadoop e seu rico sistema provaram ser soluções especialmente úteis por serem escalonáveis, Baixo custo, eficiência e confiabilidade, e o mesmo vale para os recursos e serviços oferecidos no âmbito da computação em nuvem.
o Analítica de Big Data Procura determinar padrões ou perfis, encontrar tendências e, em resumo, processar dados não estruturados em massa de um ponto de vista de análise preditiva. Mas isso não substitui a clássica análise de dados. Pelo contrário, em muitos casos, a melhor solução é obter o melhor de ambos os sistemas.
Uma combinação híbrida vantajosa
Na realidade, sistemas baseados em soluções híbridas são muito comuns hoje, tanto por ser um período de transição quanto por ser conveniente atender aos requisitos da empresa.
Em outras palavras, quando o objetivos estratégicos da organização requerem a unificação e integração de fontes de informação estruturadas e não estruturadas, seja de origem interna ou externa. E, em resumo, entre outras necessidades, como um exemplo, buscamos aproveitar ao máximo os processos dentro da organização, conhecer melhor o cliente e tomar melhores decisões, em lote ou em tempo real.
Quando se trata de colocar em prática tecnologias de Big Data, juntamente com ferramentas de Business Intelligence e data warehouses convencionais, em resumo, o acesso aos dados se torna um grande desafio. E, com ele, também seu tratamento para transformá-los em um ativo que agrega valor à empresa.
Um desafio para cuja realização, acesso oportuno a informações confiáveis, será a chave para o design de um arquitetura em que as diferentes tecnologias têm um lugar, ao estabelecer um novo foco que transcende a mudança tecnológica, orientado principalmente para adicionar valor para a organização.
Fonte da imagem: Adamr / FreeDigitalPhotos.net
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