Q:
Dữ liệu lớn đã ảnh hưởng đến quy trình phân tích truyền thống như thế nào?
A:Việc theo đuổi các phân tích kinh doanh hoặc các quy trình phân tích khác thay đổi rất nhiều và nên được đánh giá theo từng trường hợp cụ thể. Tuy nhiên, có một số cách chung mà việc sử dụng các tập dữ liệu lớn đã thay đổi cách các chuyên gia tiếp cận các dự án phân tích.
Có lẽ cách quan trọng nhất mà dữ liệu lớn đã ảnh hưởng đến phân tích là cách phân tích dữ liệu lưu trữ. Trước dữ liệu lớn, các cửa hàng dữ liệu thường được phân tích trên cơ sở tuyến tính, từng bước một. Trước máy tính, điều này đã được thực hiện bằng tay. Sau đó, bảng tính Excel và các công cụ khác cho phép phân tích tuyến tính hiệu quả hơn. Chẳng hạn, một bảng tính sẽ lập bảng cho các khách hàng khác nhau và lịch sử mua hàng của họ và người dùng sẽ xây dựng các báo cáo về các giao dịch mua trung bình, theo từng dòng và đưa từng bản ghi vào tài khoản. Đây là phương pháp phổ biến để thực hiện phân tích cho đến khi có dữ liệu lớn xuất hiện.
| Hội thảo trên web miễn phí Biết khách hàng của bạn trên nhiều nền tảng |
Trong thế giới dữ liệu lớn, việc phân tích thường được thực hiện thông qua các thuật toán và sắp xếp mẫu mở rộng. Việc này thường không được thực hiện bằng tay vì sẽ mất quá nhiều thời gian và đòi hỏi quá nhiều tài nguyên. Ngoài ra, các công cụ cấu trúc đi kèm với dữ liệu lớn có nghĩa là phân tích không phải được thực hiện bằng tay. Có một cách sử dụng mới nổi của một thứ gọi là heuristic hoặc công việc xác suất cho phép phân tích hiệu quả hơn nhiều dựa trên nhận dạng mẫu và các chiến lược khác thay thế quá trình phân tích thống kê truyền thống.
Cuối cùng, các doanh nghiệp hiện đại đang nhanh chóng đầu tư vào tất cả các loại công cụ phần cứng và phần mềm để sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu tinh vi hơn này. Dữ liệu lớn đã ảnh hưởng lớn đến cách chúng ta phân tích gần như mọi thứ, từ một dự án khoa học đến quy trình kinh doanh. Nói một cách đơn giản, các công cụ phần mềm xử lý dữ liệu và sắp xếp nó với tự động hóa và một cái gì đó tiếp cận trí tuệ nhân tạo.
