Como é bem conhecido, a análise de dados é um suporte chave para tomar melhores decisões. Fundamentalmente, considerando a corrente contexto digital em que nos encontramos e a sua importante influência nos sistemas de informação das instituições, agora mais complexos. Uma moeda com o seu lado e coroa, devido a que, graças a isto, podemos aproveitar ao máximo as novas fontes de dados.
O novo panorama, cheio de desafios e possibilidades, necessita de tipos de análise de dados adaptados às novas necessidades, com o objetivo de facilitar a tomada de decisões sustentadas em dados. Em resumo, trata-se de dar resposta às demandas que colocam os diferentes tipos de dados, os diferentes enfoques e, fundamentalmente, a necessidade de tempo real, decisivo em vários casos.
Datos estructurados vs no estructurados
Los análisis basados en datos obtenidos de sistemas híbridos, que incluyen datos estructurados y no estructurados, es un desafío importante que puede proporcionar importantes ventajas competitivas. A) Sim, diseñar arquiteturas sustentadas en un enfoque integrador permitirá realizar análisis que aprovechen ambos paradigmas.
La integración y unificación de fuentes de información de ambos tipos facilita análisis de todo tipo, ya sea para impulsar los procesos internos, para comprender mejor al cliente o para tomar decisiones estratégicas, mesmo em tempo real. Em resumo, se trata de aportar valor a la compañía a través de análisis que aprovechen ambos sistemas.
Análisis cualitativo vs cuantitativo
Al mismo tiempo de la naturaleza de los datos que queremos analizar, existen otros fatores decisivos al momento de decidirnos por uno u otro tipo de técnicas de análisis. Em particular, la carga de trabajo
o analisis cualitativo recopila datos sin medición numérica para construir teorías, descubrir o refinar preguntas, revelar situaciones, describir eventos, hechos o patrones y explicarlos para ayudar en la toma de decisiones.
Por sua vez, análisis cuantitativo busca probar hipótesis y teorías o determinar patrones de comportamiento a partir de una colección de datos del mismo tipo, basados en medición numérica y análisis estadístico. Para cada uno de ellos se usan instrumentos de recolección de datos cuantitativos o cualitativos, respectivamente.
Mientras que los primeros se centran en la observación, escalas de actitudes, análisis de contenido o cuestionarios, los instrumentos cualitativos se centran en la observación, historias de vida, entrevistas, grupos focales o documentos.
Cada uno de ellos tendrá su propio Diseño de la investigación. Las cuantitativas se pueden dividir en analíticas empíricas (descriptivas, correlacionales, experimentales, etc.), etnográficas, casos de estudio, históricas analíticas, de investigación evaluativa, colaborativas o participativas, Digamos.
Esta es un área en la que no existen modelos de análisis predeterminados que deban adherirse estrictamente. Al momento de verificar la calidad de la investigación se utiliza el intercambio de opiniones entre investigadores o la verificación con los integrantes, entre otros métodos.
Técnicas de processamento e análise de dados
Al mismo tiempo de la naturaleza de los datos que queremos analizar, existem outros fatores determinantes ao selecionar uma ou outra técnica de análise. Em particular, a carga de trabalho ou as potencialidades do sistema para enfrentar os desafios que a análise de big data apresenta relativamente à capacidade de armazenamento, processamento e maior ou menor latência 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.....
Relativamente a este último aspeto, Apache Hadoop é um framework concebido para processamento em lote, ainda que no seu rico ecossistema encontremos componentes como o Spark, ideal para trabalhar em conjunto e de forma colaborativa em tempo real. Na sua vez, pode fazê-lo de forma autónoma, constituindo uma alternativa interessante como técnica de análise de dados imediata, com um margemMargem é um termo usado em uma variedade de contextos, como contabilidade, Economia e impressão. Em contabilidade, refere-se à diferença entre receitas e custos, que permite avaliar a rentabilidade de um negócio. No domínio da publicação, A margem é o espaço em branco ao redor do texto em uma página, que facilita a leitura e proporciona uma apresentação estética. Seu correto manejo é essencial.. de menos de segundos.
o processamento de fluxo ou fluxo é outra funcionalidade amplamente utilizada na análise de Big Data, junto com vídeo, voz, geoespacial, análise de linguagem natural, simulação, modelagem preditiva, otimização, extração de dados e, decididamente, geração de consultas e relatórios. Na realidade, ao tomar decisões para obter o maior valor comercial, pode-se aplicar uma ampla variedade de análises avançadas.
Fonte da imagem: como o gerente de projeto ou os próprios usuários / FreeDigitalPhotos.net
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