Analizy wielkich zbiorów danych

Jet Analytics

Od raportowania do analityki: 5 przykładów otwierających oczy na to, jak analiza biznesowa napędza korzystne zmiany

W każdej organizacji przychodzi taki czas, kiedy sam raport nie zapewnia niezbędnych danych do podejmowania świadomych decyzji biznesowych. Nie wiesz, czy jesteś gotowy na analizę biznesową? Nie znasz różnicy? Ta broszura wszystko Ci wyjaśni.

Dowiedz się, jak:

• Autentyczne organizacje borykają się z przejściem od raportowania do BI

• Organizacje używają BI do rozwoju swojej działalności

• BI może bezpośrednio wpływać na wspólne cele

Business Intelligence

Dostarczamy rozwiązania oparte na najnowszych osiągnięciach technologii informatycznych,

które umożliwiają pozyskiwać wiedzę znajdująca się w danych.

Dogłębna znajomość najnowocześniejszych algorytmów uczenia maszynowego w połączeniu z doświadczeniem branżowym pozwala nam na wdrażanie rozwiązań, które skutecznie rozwiązują wyzwania naszych klientów.

Analizy wielkich zbiorów danych

Analizy wielkich zbiorów danych polegają na wykorzystywaniu zaawansowanych technik analitycznych do przetwarzania ogromnych i w dużym stopniu zróżnicowanych zestawów danych — w tym ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych — z różnych źródeł i w różnych rozmiarach, od terabajtów do zettabajtów.

„Wielki zbiór danych” to wyrażenie oznaczające zestaw danych, którego rozmiar lub typ sprawia, że tradycyjne, relacyjne bazy danych nie są w stanie pozyskiwać, przetwarzać ani zarządzać takimi danymi bez znaczących opóźnień. Wielkie zbiory danych mają co najmniej jedną z następujących cech: dużą objętość, różnorodność lub zmienność. Technologie sztucznej inteligencji (AI), mobilne, społecznościowe i internetu rzeczy (IoT) zwiększają złożoność danych, ponieważ pozwalają pozyskiwać je w nowych postaciach i z nowych źródeł. Przykładowo, wielkie zbiory danych mogą pochodzić z czujników, materiałów wideo/audio, sieci komunikacyjnych, plików dzienników, aplikacji transakcyjnych, sieci WWW i mediów społecznościowych. Większość z nich jest generowana w czasie rzeczywistym w bardzo dużej ilości.

Analiza wielkich zbiorów danych pozwala analitykom, badaczom i użytkownikom biznesowym szybsze podejmowanie bardziej trafnych decyzji z wykorzystaniem danych, które wcześniej były niedostępne lub nie nadawały się do użytku. Dzięki zaawansowanym technikom analitycznym — takim jak analiza tekstu, uczenie maszynowe, analizy predykcyjne, eksploracja danych, statystyka czy przetwarzanie języka naturalnego — przedsiębiorstwa mogą pozyskiwać nowe informacje z nietkniętych wcześniej źródeł danych, wykorzystując je w sposób niezależny bądź wraz z dotychczasowymi danymi korporacyjnymi.