Mục lục:
Định nghĩa - Big Data Analytics có nghĩa là gì?
Phân tích dữ liệu lớn đề cập đến chiến lược phân tích khối lượng dữ liệu lớn hoặc dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mạng xã hội, video, hình ảnh kỹ thuật số, cảm biến và hồ sơ giao dịch bán hàng. Mục đích của việc phân tích tất cả các dữ liệu này là để khám phá các mẫu và kết nối có thể là vô hình và điều đó có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về người dùng đã tạo ra nó. Thông qua cái nhìn sâu sắc này, các doanh nghiệp có thể có được lợi thế hơn đối thủ của họ và đưa ra quyết định kinh doanh vượt trội.
Techopedia giải thích Phân tích dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu lớn cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhiều người dùng khác đánh giá khối lượng lớn dữ liệu giao dịch và các nguồn dữ liệu khác mà các hệ thống kinh doanh truyền thống sẽ không thể giải quyết. Các hệ thống truyền thống có thể thiếu vì họ không thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu.
Các chương trình phần mềm tinh vi được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn, nhưng dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn có thể không phù hợp với kho dữ liệu thông thường. Yêu cầu xử lý cao của dữ liệu lớn cũng có thể khiến việc lưu trữ dữ liệu truyền thống trở nên kém phù hợp. Do đó, các môi trường và công nghệ phân tích dữ liệu lớn hơn, mới hơn đã xuất hiện, bao gồm cơ sở dữ liệu Hadoop, MapReduce và NoQuery. Các công nghệ này tạo nên một khung phần mềm nguồn mở được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ trên các hệ thống phân cụm.
