П:
Како су велики подаци утицали на традиционални ток аналитике?
О:Бављење пословном аналитиком или другим аналитичким процесима увелико варира и требало би их процењивати од случаја до случаја. Међутим, постоје неки општи начини на који је коришћење скупова великих података променило начин на који професионалци приступају пројектима аналитике.
Вероватно најважнији начин на који су велики подаци утицали на аналитику је начин на који се анализирају залихе података. Пре великих података, складишта података су обично анализирана линеарно, појединачно. Пре рачунара, то се радило ручно. Тада су Екцел прорачунске таблице и други алати омогућили ефикаснију линеарну анализу аналитике. На пример, табела би табелирала различите купце и њихове историје куповине, а корисници ће правити извештаје о просечним набавкама, идући ред по ред и узимајући у обзир сваки запис. То је био преовлађујући метод аналитике док на сцену нису изашли велики подаци.
| Бесплатан вебинар Познавање клијента на више платформи |
У свету великих података анализа се обично врши помоћу опсежних алгоритама и сортирања образаца. Обично се не ради ручно, јер би то предуго трајало и захтевало превише ресурса. Такође, структурни алати који долазе заједно са великим подацима значе да аналитику не треба радити ручно. Постоји нова употреба нечега што се назива хеуристика или вероватноћа рада која омогућава много ефикаснију аналитику засновану на препознавању образаца и другим стратегијама које надмашују процес традиционалне статистичке анализе.
У том циљу, модерна предузећа брзо инвестирају у све врсте хардверских и софтверских алата како би користили ове софистицираније методе вађења података. Велики подаци су у великој мери утицали на начине на које анализирамо готово све, од научног пројекта до пословног процеса. Једноставно речено, софтверски алати обрађују податке и сортирају их са аутоматизацијом и нечим што се приближава вештачкој интелигенцији.
