La recopilación de datos estructurados y no estructurados
Los datos recogidos en el pasado se estructuró y podrían encajar en filas y columnas ordenadas. Un ejemplo de esto sería una hoja de cálculo Excel con datos delimitados (datos que fue separado por un carácter específico, como una coma). La mayoría de los especialistas en información interna se contentaban con mostrar esta información (como registros de clientes) en hojas de cálculo largas. Ellos se encargaron de informar lo que dijeron los datos, y todo el mundo utilizan los mismos resultados.
Con los datos estructurados, no hubo oportunidad de visualizar la historia de que los datos dijeron para extraer información valiosa. Los datos no era interactivo y no permitió que para la personalización. Fue valioso para un punto, pero no había manera de entender lo que pensó al cliente sobre el producto después de que lo compró. Sólo sabrías ese el producto había sido comprado. Y que los datos es sólo una parte del rompecabezas.
Hoy en día, las empresas se enfrentan a una montaña de un nuevo tipo de datos: los datos no estructurados, que no siempre vienen en un paquete aseado. Los siguientes son algunos ejemplos de este tipo de datos:
Opiniones: Las opiniones son recogidos por los sitios de revisión como Yelp, que se muestran en la siguiente figura. Puede acceder a las revisiones directamente o utilizar una herramienta que raspa los datos desde el sitio de modo que usted puede poner esos datos en su propia herramienta de datos a saber.
Visuales: Visuales son elegidos por los usuarios de sitios como Pinterest, que se muestran en la siguiente figura. En el caso de Pinterest, puede acceder al sitio a ver qué imágenes sobre y por su empresa se han depositado por los clientes que están buscando el nombre de su empresa. Es posible que tenga datos sobre lo que los pasadores de que su compañía puso en Pinterest están siendo re-fijado por los demás, así como datos sobre las personas que han visto los productos de su empresa o la imagen en otro lugar en la web y han clavado directamente a Pinterest para que otros puedan encontrar.
Datos de Smartphone: Los registros telefónicos, correos electrónicos y otros datos de búsqueda están disponibles en su teléfono.
Este contenido no estructurado representa datos que es increíblemente valiosa para cualquier negocio en línea. La clave para el uso de los datos es utilizar programas de software (como SAP) que le permiten combinar datos estructurados con datos no estructurados para obtener una mayor comprensión de la empresa y sus clientes. A partir de este análisis, las empresas pueden empezar a hacer predicciones sobre el comportamiento del cliente y la generación de ingresos.
Por lo general, las organizaciones que utilizan datos no estructurados utilizan el software de procesamiento de lenguaje natural para analizarlo.
-
Integrar datos grandes con el almacén de datos tradicional -
Beneficios de visualizaciones de datos interactivas -
Desafíos de grandes datos -
La modernización del almacén de datos con Hadoop -
Hadoop como un motor de pre-procesamiento de datos - Conceptos básicos de los datos estructurados y no estructurados en el análisis predictivo
Mejorar la experiencia del cliente con análisis de datos grandes La gran datos que pueden hacer una diferencia en cómo las empresas satisfacer a sus clientes y socios no es necesariamente en las bases de datos tradicionales más. El valor de los datos no estructurados a partir de fuentes no tradicionales ha…
Información de almacenamiento de datos y multimedia Cada área de la tecnología está en constante cambio, y el almacenamiento de datos no es una excepción. Debido a que el almacenamiento de datos está al borde de una nueva generación de tecnologías, debe familiarizarse con algunas de las…
El almacenamiento de datos: de la información no estructurada de datos estructurados Algunos planes de la arquitectura de almacenamiento de datos demuestran un enfoque de poner datos estructurados en primer lugar, en el que un analista de negocios utiliza el almacenamiento de datos como una puerta de entrada a la información de…
El almacenamiento de datos: ¿qué es un activo de datos? LA almacén de datos es una casa para sus datos de alto valor, o los activos de datos, que se origina en otras aplicaciones corporativas, como la que su empresa utiliza para cumplir con los pedidos de los clientes para sus productos, o alguna fuente…
Capa 3 de la pila de datos grande: la organización de los servicios y herramientas de datos La organización de los servicios de datos y herramientas, la capa 3 de la pila de datos grande, capturar, validar, y montar varios elementos de datos grandes en colecciones contextualmente relevantes. Dado que los datos de grande es masiva, las…
Ponga big data para usar Análisis de texto se pueden utilizar para ayudar a obtener una idea de los datos. Así que, ¿qué pasa si los datos son datos grandes? Eso significaría que los datos no estructurados que se está analizando es de alto volumen, alta velocidad, o…
Los datos estructurados en un entorno de datos grande El termino datos estructurados generalmente se refiere a los datos que tiene una longitud definida y el formato de datos grandes. Ejemplos de datos estructurados incluyen números, fechas y grupos de palabras y números de llamadas cuerdas. La…
Text Analytics for big datos no estructurados Existen numerosos métodos para el análisis de los datos no estructurados para su iniciativa de datos grande. Históricamente, estas técnicas salieron de las áreas técnicas, tales como procesamiento de lenguaje natural (NLP), el descubrimiento…
El futuro de los almacenes de datos en la era de los grandes datos El mercado de almacenamiento de datos de hecho ha empezado a cambiar y evolucionar con la llegada de grandes datos. En el pasado, simplemente no era económico para las empresas a almacenar la cantidad masiva de datos de un gran número de sistemas…
Mejores prácticas para la gran integración de datos Muchas empresas están explorando problemas de datos grandes y dar con algunas soluciones innovadoras. Ahora es el momento de prestar atención a algunos mejores prácticas, o principios básicos, que serán muy útiles a medida que comienza su…
Gran web de datos y gestión de contenidos Gran datos requiere un enfoque coherente de web y gestión de contenidos. No es ningún secreto que la mayoría de los datos disponibles en el mundo de hoy no es estructurado. Paradójicamente, las empresas han centrado sus inversiones en los…
Definición de los grandes datos: el volumen, la velocidad, y la variedad Big Data permite a las organizaciones almacenar, gestionar y manipular grandes cantidades de datos dispares a la velocidad adecuada y en el momento adecuado. Para obtener los conocimientos adecuados, grandes datos se suelen dividirse por tres…