Cómo analizar grandes volúmenes de datos para obtener resultados
Big Data es más útil si se puede hacer algo con él, pero ¿cómo analizarlo? Empresas como Amazon y Google son maestros en el análisis de datos grandes. Y utilizan el conocimiento resultante para obtener una ventaja competitiva.
Basta con pensar en motor de recomendación de Amazon. La compañía toma todo su historial de compra, junto con lo que sabe sobre usted, sus patrones de compra, y los patrones de compra de la gente como usted para llegar a algunas bastante buenas sugerencias. Es una máquina de marketing, y sus capacidades de análisis de datos grandes han hecho un gran éxito.
La capacidad de analizar datos de gran ofrece oportunidades únicas para su organización también. Usted será capaz de ampliar el tipo de análisis que puede hacer. En lugar de limitarse a muestras de grandes conjuntos de datos, ahora se puede utilizar los datos mucho más detallados y completos para hacer su análisis. Sin embargo, el análisis de grandes volúmenes de datos también puede ser un reto. Cambio de los algoritmos y tecnología, incluso para el análisis básico de datos, a menudo tiene que ser abordado con grandes volúmenes de datos.
La primera pregunta que usted necesita preguntarse a sí mismo antes de sumergirse en el análisis de datos grande es lo que el problema que tratas de solucionar? Usted puede incluso no estar seguro de lo que busca. Usted sabe que tiene una gran cantidad de datos que usted piensa que usted puede obtener información valiosa de. Y, ciertamente, los patrones pueden surgir de los datos antes de entender por qué están allí.
Si se piensa en ello, sin embargo, usted puede estar seguro de tener una idea de lo que le interesa. Por ejemplo, ¿está usted interesado en la predicción del comportamiento de los clientes para evitar la rotación? ¿Desea analizar los patrones de conducción de sus clientes para la obtención de primas de seguros? ¿Está usted interesado en el estudio de los datos de registro del sistema para predecir en última instancia, cuando pueden producirse problemas? El tipo de problema de alto nivel va a conducir los análisis que decida utilizar.
Alternativamente, si usted no está muy seguro del problema de negocio que está tratando de resolver, tal vez usted necesita mirar áreas de su negocio que necesitan mejorar. Incluso una estrategia analítica impulsada - dirigido a la zona de la derecha - puede proporcionar resultados útiles con grandes volúmenes de datos. Cuando se trata de análisis, podría considerar una serie de posibles tipos, que se exponen brevemente en la tabla.
| Análisis Tipo | Descripción |
|---|---|
| Análisis básicos de visión | Reordenamiento de los datos, informes, visualizaciones simples, monitoreo básico. |
| Analíticas avanzadas para visión | Un análisis más complejo, como las técnicas de modelado y otherpattern coincidentes predictivos. |
| Análisis operacionalizado | Analytics se convierten en parte del proceso de negocio. |
| Análisis monetizados | Analytics se utilizan para conducir directamente los ingresos. |
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