Q:
Jak velká data ovlivnila tradiční analytický pracovní postup?
A:Výkon podnikové analytiky nebo jiných analytických procesů se velmi liší a měl by být posuzován případ od případu. Existuje však několik obecných způsobů, jak používání velkých datových souborů změnilo přístup profesionálů k analytickým projektům.
Pravděpodobně nejdůležitějším způsobem, jak velká data ovlivnila analytiku, je způsob, jakým jsou analyzovány úložiště dat. Před velkými daty byly datové úložiště obvykle analyzovány lineárně, jeden po druhém. Před počítači to bylo provedeno ručně. Tabulky Excelu a další nástroje pak umožnily efektivnější lineární analýzu analytiky. Například tabulka by sestavovala různé zákazníky a jejich historii nákupů do tabulky a uživatelé by vytvářeli zprávy o průměrných nákupech, procházeli řádek po řádku a zohledňovali každý záznam. To byla převládající metoda analýzy, dokud se na scénu nedostaly velké údaje.
| Webinář zdarma Znalost zákazníka na více platformách |
Ve světě velkých dat je analýza obvykle prováděna pomocí rozsáhlého třídění algoritmů a vzorů. Obecně se to neděje ručně, protože by to trvalo příliš dlouho a vyžadovalo by příliš mnoho zdrojů. Také strukturální nástroje, které přicházejí s velkými daty, znamenají, že analytika nemusí být prováděna ručně. Objevuje se použití tzv. Heuristiky nebo pravděpodobnostní práce, která umožňuje mnohem efektivnější analytiku založenou na rozpoznávání vzorů a dalších strategií, které nahrazují proces tradiční statistické analýzy.
Za tímto účelem moderní podniky rychle investují do nejrůznějších hardwarových a softwarových nástrojů, aby mohly používat tyto sofistikovanější metody těžby dat. Velká data výrazně ovlivnila způsoby, kterými analyzujeme téměř cokoli, od vědeckého projektu po obchodní proces. Jednoduše řečeno, softwarové nástroje zpracovávají data a třídí je s automatizací a něčím, co se blíží umělé inteligenci.
