Q:
Como o big data afetou o fluxo de trabalho de análise tradicional?
UMA:A busca pela análise de negócios ou outros processos de análise varia bastante e deve ser avaliada caso a caso. No entanto, existem algumas maneiras gerais de o uso de grandes conjuntos de dados mudar a maneira como os profissionais abordam os projetos de análise.
Provavelmente, a maneira mais importante pela qual o big data afetou a análise é a maneira como os armazenamentos de dados são analisados. Antes do big data, os armazenamentos de dados eram geralmente analisados linearmente, um por um. Antes dos computadores, isso era feito à mão. Em seguida, as planilhas do Excel e outras ferramentas permitiram uma análise linear mais eficiente da análise. Por exemplo, uma planilha tabularia diferentes clientes e seus históricos de compras, e os usuários criariam relatórios sobre compras médias, indo linha por linha e levando em consideração cada registro. Esse era o método predominante de fazer análises até que o big data aparecesse.
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No mundo do big data, a análise geralmente é feita através de extensos algoritmos e classificação de padrões. Geralmente, isso não é feito à mão, porque levaria muito tempo e exigiria muitos recursos. Além disso, as ferramentas estruturais que acompanham o big data significam que a análise não precisa ser feita manualmente. Existe um uso emergente de algo chamado heurística ou trabalho de probabilidade que permite análises muito mais eficazes baseadas no reconhecimento de padrões e outras estratégias que substituem o processo da análise estatística tradicional.
Para esse fim, as empresas modernas estão investindo rapidamente em todos os tipos de ferramentas de hardware e software para usar esses métodos mais sofisticados de mineração de dados. O big data afetou bastante as maneiras como analisamos quase tudo, desde um projeto de ciências a um processo de negócios. Simplificando, as ferramentas de software manipulam os dados e os classificam com automação e algo que se aproxima da inteligência artificial.
