Big-Data-Analytik ist der Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken für sehr große, vielfältige Big-Data-Datensätze, die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Größen von Terabyte bis Zettabyte umfassen.
Was genau ist Big Data? Es kann als Datensätze definiert werden, deren Größe oder Art über die Fähigkeiten herkömmlicher relationaler Datenbanken hinausgeht, um Daten mit geringer Latenz zu erfassen, zu verwalten und zu verarbeiten. Zu den Merkmalen von Big Data gehören hohes Volumen, hohe Geschwindigkeit und große Vielfalt. Datenquellen werden immer komplexer als die für traditionelle Daten, weil sie von künstlicher Intelligenz (KI), Mobilgeräten, sozialen Medien und dem Internet der Dinge (IoT) angetrieben werden. Beispielsweise stammen die verschiedenen Arten von Daten von Sensoren, Geräten, Video/Audio, Netzwerken, Protokolldateien, Transaktionsanwendungen, dem Internet und aus sozialen Medien – viele davon werden in Echtzeit und in sehr großem Umfang generiert.
Mit Big-Data-Analytik können Sie letztendlich eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung, Modellierung und Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und verbesserte Business Intelligence vorantreiben. Erwägen Sie beim Erstellen Ihrer Big-Data-Lösung Open-Source-Software, wie z. B. Apache Hadoop, Apache Spark und das gesamte Hadoop-Ökosystem als kostengünstige, flexible Datenverarbeitungs- und Speichertools, die für die Bewältigung der heute generierten Datenmengen ausgelegt sind.
Unternehmen können auf eine große Datenmenge zugreifen und eine Vielzahl von Datenquellen analysieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen. Beginnen Sie klein und skalieren Sie, um Daten aus historischen Aufzeichnungen und in Echtzeit zu verarbeiten.
Flexible Datenverarbeitungs- und Speichertools können Unternehmen dabei helfen, Kosten bei der Speicherung und Analyse großer Datenmengen zu sparen. Entdecken Sie Muster und Erkenntnisse, die dabei helfen, Ihre Geschäftsabläufe effizienter zu tätigen.
Die Analyse von Daten von Sensoren, Geräten, Videos, Protokollen, Transaktionsanwendungen, Web und sozialen Medien befähigt ein Unternehmen, datengesteuert zu sein. Schätzen Sie Kundenbedürfnisse und potenzielle Risiken ein, und entwickeln Sie neue Produkte und Dienstleistungen.
Beschleunigen Sie Analysen auf einer Big-Data-Plattform, die die Hadoop-Distribution von Cloudera mit einem Produktökosystem von IBM und Cloudera vereint.
Profitieren Sie von geringer Latenz, hoher Leistung und einer einzigen Datenbankverbindung für unterschiedliche Quellen mit einer hybriden SQL-on-Hadoop-Engine für erweiterte Datenabfragen.
Verwenden Sie Datenreplikation in Echtzeit, um Ausfallzeiten zu minimieren und Daten über Hadoop-Distributionen, On-Premises- und Cloud-Datenspeicherstandorte hinweg konsistent zu halten.
Erstellen und trainieren von KI- und maschinellen Lernmodellen, Vorbereitung und Analytik von Big Data – alles in einer flexiblen Hybrid-Cloud-Umgebung.
Erfahren Sie, wie sie fortschrittliche Analysen mit einem sicheren, geregelten, Open-Source-basierten Data Lake der Enterprise-Klasse vorantreiben.
Wählen Sie, unabhängig Ihres Kenntnisstands, Ihren Lernpfad aus kostenlosen Kursen in Data Science, KI, Big Data und mehr.