Pasos del análisis de big data
1. Visualización del análisis: la visualización de datos es el requisito más básico para las herramientas de análisis de datos por parte de expertos en análisis de datos y usuarios comunes. La visualización puede mostrar datos de forma intuitiva, dejar que los datos hablen por sí mismos y que la audiencia escuche los resultados.
2. La visualización del algoritmo de minería de datos es para que la vean las personas, mientras que la minería de datos es para que la vean las máquinas. Algoritmos como la agrupación, la segmentación y el análisis de valores atípicos nos permiten profundizar en los datos y descubrir valor. Estos algoritmos deben manejar no sólo grandes volúmenes de datos sino también grandes velocidades de datos.
3. Capacidades de análisis predictivo La minería de datos puede permitir a los analistas comprender mejor los datos, y el análisis predictivo puede hacer algunos juicios predictivos basados en los resultados del análisis visual y la minería de datos.
4. Motor semántico Sabemos que la diversidad de datos no estructurados trae nuevos desafíos al análisis de datos, y necesitamos una serie de herramientas para analizar, extraer y analizar datos. Es necesario diseñar motores semánticos para extraer información de forma inteligente de "documentos".
5. Calidad de datos y gestión de datos maestros (Calidad de datos y gestión de datos)
La calidad y la gestión de datos son algunas de las mejores prácticas de gestión. El procesamiento de datos a través de procesos y herramientas estandarizados garantiza resultados de análisis predefinidos y de alta calidad.
Si los big data son realmente la próxima gran innovación tecnológica, será mejor que nos centremos en los beneficios que puede aportarnos, no sólo en los desafíos.