Q:
Hvordan har big data påvirket den tradisjonelle analysen arbeidsflyten?
EN:Utøvelsen av forretningsanalyse eller andre analyseprosesser varierer mye, og bør vurderes fra sak til sak. Imidlertid er det noen generelle måter at bruk av store datasett har endret hvordan fagfolk nærmer seg analytiske prosjekter.
Sannsynligvis den viktigste måten store data har påvirket analysene på er måten datalagre blir analysert. Før big data ble datalagre vanligvis analysert på en lineær, en-til-en-basis. Før datamaskiner ble dette gjort for hånd. Da tillot Excel-regneark og andre verktøy mer effektiv lineær analyse av analyser. For eksempel vil et regneark tabulere forskjellige kunder og deres kjøpshistorikk, og brukere vil lage rapporter om gjennomsnittlige kjøp, gå linje for linje og ta hensyn til hver post. Dette var den rådende metoden for å gjøre analyser inntil big data kom på scenen.
| Gratis webinar Å kjenne kunden din på flere plattformer |
I big data-verdenen blir analysen vanligvis gjort gjennom omfattende algoritmer og mønster sortering. Det gjøres vanligvis ikke for hånd, fordi det vil ta for lang tid og kreve for mange ressurser. Strukturverktøyene som følger med big data betyr også at analyse ikke trenger å gjøres for hånd. Det er en ny bruk av noe som heter heuristikk eller sannsynlighetsarbeid som gir mulighet for mye mer effektiv analyse basert på mønstergjenkjenning og andre strategier som erstatter prosessen med tradisjonell statistisk analyse.
For det formål investerer moderne bedrifter raskt i alle slags maskinvare- og programvareverktøy for å bruke disse mer sofistikerte data mining-metodene. Big data har i stor grad påvirket måtene vi analyserer nesten hva som helst, fra et vitenskapsprosjekt til en forretningsprosess. Enkelt sagt håndterer programvareverktøyene dataene og sorterer dem med automatisering og noe som nærmer seg kunstig intelligens.
