Средства обработки Больших Данных (BigData)

Средства обработки Больших Данных (BigData) как программное обеспечение

Средства обработки Больших Данных (BigData) относят к разделу «Средства обработки и визуализации массивов данных» в Классификаторе программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Официальное определение Минкомсвязи – «Совокупность программно-аппаратных средств, которые должны быть предназначены для извлечения воспринимаемых человеком сведений, в результате обработки огромных объемов данных, поступающих с высокой скоростью, при условии их значительного многообразия».

Аналитика больших данных помогает компаниям решать бизнес-задачи, которые невозможно решить с помощью традиционных подходов и инструментов. Большие данные – это термин, описывающий большие наборы разнообразных данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных – которые постоянно генерируются с высокой скоростью и в больших объемах. Аналитика больших данных – это процесс поиска закономерностей, тенденций и взаимосвязей в массивных наборах данных. 

Компании используют инструменты анализа больших данных для прогнозирования и определения поведения технологического оборудования, процессов в больших масштабах, чтобы помочь принимать решения и видеть, как они повлияют на процессы. Применение программ помогает компаниям снизить операционные расходы, предложить более качественные продукты и услуги. 

Типовые характеристики ПО:

• Сбор данных. Используется интеллектуальный анализ и аналитика больших данных для сбора и структуризации наборов данных в поисках закономерностей и взаимосвязей.
• Предиктивная аналитика больших данных. Создает модели для прогнозирования поведения клиентов.
• Машинное обучение. Использует алгоритмы для анализа больших наборов данных.
• Глубокое обучение. Расширенная версия машинного обучения, в которой алгоритмы могут самостоятельно определять точность прогноза.

Аналитика больших данных выводит бизнес-аналитику на новый уровень. Бизнес-аналитика опирается на структурированные данные в хранилище данных и может показать, как и где произошло событие. Аналитика больших данных использует как структурированные, так и неструктурированные наборы данных, объясняя, почему произошли события и выявит тренды на будущее. 

Типы обработки Больших Данных (BigData)

Выделяют четыре основных типа аналитики больших данных.

• Описательная аналитика — это распространенный вид аналитики, который позволяет узнать, что и когда произошло.
• Диагностическая аналитика объясняет, почему и как что-то произошло, выявляя закономерности и взаимосвязи в доступных данных.
• Предиктивная аналитика использует исторические данные для выявления закономерностей и прогнозирования того, что может произойти в будущем.
• Предписывающая аналитика дает конкретные рекомендации о том, что следует сделать лучше.

Преимущества использования средств обработки Больших Данных (BigData)

Основные преимущества:

• Снижение стоимости процессов.
• Принятие решения с возможностью немедленно анализировать информацию и действовать в соответствии с полученными знаниями.
• Использование данных для лучшего понимания клиентов дает компаниям возможность создавать продукты и услуги, которые клиенты хотят и в которых нуждаются.

ТОП – 3 ПО «Средства обработки Больших Данных (BigData)»

Основное ПО дано в таблице.

ТОП – 3 ПО «Средства обработки Больших Данных (BigData)»

Подробнее о программном обеспечении вы можете узнать в каталоге.