V:
Kako so veliki podatki vplivali na tradicionalni potek analitike?
A:Sledenje poslovne analitike ali drugi analitični procesi se zelo razlikujejo in jih je treba ocenjevati za vsak primer posebej. Vendar pa obstaja nekaj splošnih načinov, kako se je z uporabo naborov velikih podatkov spremenilo, kako strokovnjaki pristopajo k projektom analitike.
Verjetno je najpomembnejši način, da veliki podatki vplivajo na analitiko, na način, kako se analizirajo shranjevanje podatkov. Pred velikimi podatki so bile shrambe podatkov običajno analizirane linearno, ena za drugo. Pred računalniki je to potekalo ročno. Nato so Excelove preglednice in druga orodja omogočila učinkovitejšo linearno analizo analitike. Na primer, preglednica bi naštevala različne kupce in zgodovino nakupov, uporabniki pa bi sestavljali poročila o povprečnih nakupih, tekoč po vrsti in upoštevajoč vsak zapis. To je bila prevladujoča metoda analitike, dokler na sceno niso prišli veliki podatki.
| Brezplačni spletni seminar Poznavanje vaše stranke na več platformah |
V svetu velikih podatkov analiza običajno poteka z obsežnimi algoritmi in razvrščanjem vzorcev. Na splošno se ne opravi ročno, ker bi trajalo predolgo in zahtevalo preveč sredstev. Tudi strukturna orodja, ki prihajajo skupaj z velikimi podatki, pomenijo, da analitike ni treba opraviti ročno. Pojavlja se poraba nečesa, imenovanega hevristika ali verjetnostno delo, ki omogoča veliko učinkovitejšo analitiko, ki temelji na prepoznavanju vzorcev in drugih strategijah, ki nadomešča proces tradicionalne statistične analize.
V ta namen sodobna podjetja hitro vlagajo v vse vrste strojne in programske opreme za uporabo teh bolj izpopolnjenih metod rudarjenja podatkov. Veliki podatki so močno vplivali na načine, kako analiziramo skoraj vse, od znanstvenega projekta do poslovnega procesa. Preprosto povedano, programska orodja obdelujejo podatke in jih razvrščajo z avtomatizacijo in nečim, kar se približuje umetni inteligenci.
