큐:
빅 데이터는 기존 분석 워크 플로우에 어떤 영향을 미쳤습니까?
ㅏ:비즈니스 분석 또는 기타 분석 프로세스의 추구는 매우 다양하며, 사례별로 평가해야합니다. 그러나 빅 데이터 세트를 사용하여 전문가가 분석 프로젝트에 접근하는 방식을 바꾸는 일반적인 방법이 있습니다.
아마도 빅 데이터가 분석에 영향을 미치는 가장 중요한 방법은 데이터 저장소를 분석하는 방법입니다. 빅 데이터 이전에는 일반적으로 데이터 저장소가 선형으로 하나씩 분석되었습니다. 컴퓨터 이전에는이 작업을 직접 수행했습니다. 그런 다음 Excel 스프레드 시트 및 기타 도구를 사용하여 분석을보다 효율적으로 선형 분석 할 수있었습니다. 예를 들어 스프레드 시트는 서로 다른 고객과 구매 내역을 정리하고 사용자는 평균 구매에 대한 보고서를 한 줄씩 작성하고 각 레코드를 고려하여 작성합니다. 이는 빅 데이터가 등장 할 때까지 분석을 수행하는 일반적인 방법이었습니다.
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빅 데이터 세계에서 분석은 일반적으로 광범위한 알고리즘과 패턴 정렬을 통해 수행됩니다. 너무 오래 걸리고 너무 많은 리소스가 필요하기 때문에 일반적으로 수작업으로 수행되지 않습니다. 또한 빅 데이터와 함께 제공되는 구조적 도구는 분석을 직접 수행 할 필요가 없음을 의미합니다. 패턴 인식 및 기존 통계 분석 프로세스를 대체하는 다른 전략을 기반으로 훨씬 효과적인 분석을 가능하게하는 휴리스틱 또는 확률 작업이라는 새로운 기술이 등장하고 있습니다.
이를 위해 현대 기업들은 이보다 정교한 데이터 마이닝 방법을 사용하기 위해 모든 종류의 하드웨어 및 소프트웨어 도구에 빠르게 투자하고 있습니다. 빅 데이터는 과학 프로젝트에서 비즈니스 프로세스에 이르기까지 거의 모든 것을 분석하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 간단히 말해 소프트웨어 툴은 데이터를 처리하고 자동화 및 인공 지능에 접근하는 것으로 정렬합니다.
