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大数据改变商业智能专家的习惯

段时间以来,大数据这个词出现并被记者、分析师、顾问和一些对 BI 领域感兴趣的软件或硬件供应商广泛使用。目前还没有定义,关于大数据的演讲混合了很多东西:要处理的数据总量、基本数据量(网络日志、文本、传感器网络、照片、视频)、数据类型(结构化、非结构化、多数据)。结构化)和分析野心(超越 BI)等。 一段时间以来,大数据这个词出现并被记者、分析师、顾问和一些对 BI 领域感兴趣的软件或硬件供应商广泛使用。目前还没有定义,关于大数据的演讲混合了很多东西:要处理的数据总量、基本数据量(网络日志、文本、传感器网络、照片、视频)、数据类型(结构化、非结构化、多数据)。结构化)和分析野心(超越 BI)等。 目前尚不清楚“大数据”这个词是否会被改编并将继续存在,但可以肯定的是,对决策支持的需求同时增长,并且出现了新的解决方案(先有鸡还是先有蛋。

新请求和新技术解决方案推动

处理更多数据的数量和种类。信息系统中每天生成的数据量呈指数级增长,因此决策支持系统的数据量也呈爆炸式增长。十年前,Teradata 启动了一个由客户组成的俱乐部,这些客户的决策系统中拥有超过 1 TB 的数据;今天,我们为拥有超过 1 PB 的公司设立了一个俱乐部。 更多阅读 数据安全揭晓 数 阿富汗手机号码清单 安全揭晓:在互联世界中保护您的信息 大数据赋能家长:保障儿童安全与发展 自动文档处理中的安全性:确保数据完整性和机密性 释放胜利:数据收集如何彻底改变足球表现分析! 使用数据分析为收入运营提供信息的 7 个技巧 在我看来,所有这些新方法中最重要的不一定是数量,而是开发处理各种原始数据的高级分析方法的愿望,这需要大量的工作来获取业务信息。您不再只能使用一些发票行并执行一些基本操作来生成或多或少具有商业价值的聚合数据。

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冲浪的客户/潜在客户,定义他对您的品牌或产品是否有正面或负面的形象,或者识别可能造成业务问题的朋友或欺诈者网络,或者实施基于这些的引擎建议关于客户的网页浏览和个人资料等…… 为了拥有上述功能,您必须获得一组工具来提取原始数据(例如网络日志、文本、社交网络)、获取 CRB目录 知识(个人资料、细分、亲和力、流失)、预测(流失、倾向) 、病毒式传播)和行动(投标建议、定价)。您必须能够将来自经典情报信息系统的数据与通过 MapReduce(Hadoop、Aster Data)程序提取和结构化的数据混合在一起。除了数据集成之外,您还必须使用数据挖掘工具进行高级分析、开发模型并使用它们来增强业务流程,例如在网站、呼叫中心或与客户的各种渠道交互上。 在数据分析领域拥有悠久历史的 Teradata 自然不会错过这个令人兴奋的新领域。

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