Análise de grandes dados é o uso de técnicas analíticas avançadas contra conjuntos de dados muito grandes e diversos que incluem dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, de diferentes fontes e em diferentes tamanhos, de terabytes a zettabytes.

Grandes dados é um termo aplicado a conjuntos de dados cujo tamanho ou tipo é passado a capacidade das bases de dados sociais habituais para capturar, supervisionar e processar a informação com baixa inércia. A grande quantidade de informação tem pelo menos uma das qualidades que a acompanham: grande volume, alta velocidade ou grande sortimento. O raciocínio computadorizado (inteligência simulada), portátil, social e a Web das Coisas (IoT) estão conduzindo a intricada informação através de novas estruturas e poços de informação. Por exemplo, grandes dados originam-se de sensores, gadgets, vídeo/som, sistemas, registros de log, aplicações baseadas em valor, web e redes online – um pouco deles produzidos continuamente e em uma escala enorme.

A investigação de enormes informações permite que especialistas, especialistas e clientes empresariais se estabeleçam em melhores e mais rápidas escolhas, utilizando informações que já estavam bloqueadas ou inutilizáveis. As organizações podem utilizar métodos de investigação em progresso, por exemplo, exame de conteúdo, IA, análise preditiva, mineração de dados, medições e linguagem normal, preparando-se para aumentar novas experiências a partir de fontes de informação previamente não descobertas de forma autônoma ou em conjunto com a informação existente do empreendimento.

Casos de uso para grandes análises de dados

Melhorar as incorporações de clientes

A informação total organizada, semi-estruturada e não estruturada do contato foca o seu cliente com a organização para aumentar uma perspectiva de 360 graus sobre a conduta do seu cliente e inspirações para uma melhor publicidade personalizada. As fontes de informação podem incorporar vida on-line, sensores, telefones celulares, suposições e informações de registro de chamadas.

Detectar e mitigar a fraude

Trocas de tela continuamente, percebendo proativamente esses estranhos exemplos e práticas demonstrando falso movimento. A utilização da intensidade de enormes informações juntamente com o exame presciente/prescritivo e a correlação de informações verificáveis e baseadas em valores auxilia as organizações a antecipar e aliviar a extorsão.

Conduzir eficiências na cadeia de fornecimento

Reunir e investigar enormes informações para decidir como os itens estão chegando ao seu objetivo, reconhecendo aspectos de desperdício e onde as despesas e o tempo podem ser poupados. Sensores, registros e informações baseadas em valores podem ajudar a rastrear os dados básicos do estoque até o objetivo.