Qu'est-ce que Big Data Analytics?

Qu'Est-ce que c'est?

Bigdata se réfère aux informations provenant de sources internes et externes multiples telles que les transactions commerciales, les médias sociaux, le contenu d'entreprise, les capteurs et les appareils mobiles. Il peut s'agir de n'importe quelle forme de données structurées, semi-structurées ou non structurées. Les entreprises peuvent ensuite utiliser ces données pour adapter leurs produits ou services afin de mieux répondre aux besoins des clients, optimiser les opérations et l'infrastructure de l'entreprise et trouver de nouvelles sources de revenus.

Caractéristiques

1. Volume - Taille de l'entrée

Les entrées sont collectées à partir de sources multiples et cela fait référence à la "grande" taille des Big Data. La tâche du Big Data est de convertir ceci en informations précieuses pouvant servir de point d'action pour l'entreprise. Il utilise l'utilisation de technologies comme Hadoop et plus encore pour stocker les données massives.

2. Vitesse - Vitesse de génération de données

Les choses qui n'étaient pas possibles avec les approches traditionnelles des affaires sont rendues possibles grâce aux Big Inputs. L'information prend de l'ampleur et vous permet de prendre des décisions proactives au fur et à mesure que les crises ou les opportunités évoluent. Comme les grandes entrées abondent à des fréquences régulières, cela aide les entreprises et même les chercheurs à faire des mouvements stratégiques, si vous pouvez gérer la vitesse.

3. Variété - Information équilibrée provenant de sources variées

Différents types de données stockées sous différentes formes comme des courriels, des photos, des vidéos, des fichiers pdf, des fichiers audio et autres sont assimilés dans un référentiel central. Ensuite, c'est à vous de faire des corrélations entre eux et de les transformer en informations précieuses.

4. Veracity - Trouver des informations significatives à partir de données non structurées

Puisque la plupart des entrées dans les données volumineuses ne sont pas structurées, cela pourrait être le plus grand défi d'obtenir les bonnes données après avoir séparé tout le bruit et la déformation.

5. Validité - Informations exactes et pertinentes

Tout comme la véracité, la validité renvoie à des informations pertinentes suffisamment précises pour l'usage auquel elles sont destinées. Les données valides sont importantes pour prendre des décisions clés. Ainsi, votre entreprise a besoin d'utiliser les bons outils et la stratégie pour aider à la véracité et la validité des intrants Big.

6. Volatilité - Traiter la bonne information au bon moment

Combien de temps les données sont-elles valides et combien de temps faut-il les stocker dans les systèmes? La grande volatilité des intrants se concentre sur les données pertinentes en temps réel qui seront valables pour votre analyse actuelle. Vous devez déterminer à quel moment les données ne sont plus nécessaires.