¿Cómo lidiar con los datos que cambian constantemente en análisis predictivo
Hay dos retos principales de grandes volúmenes de datos que se aplica a los análisis predictivos: la velocidad y el volumen. Estos son (respectivamente) la velocidad a la que se está generando datos, recibidos y analizados, y la masa creciente de datos.
la velocidad de datos
La velocidad es la velocidad de un objeto en movimiento en una dirección específica. la velocidad de datos se refiere a otro reto de datos grande: la velocidad a la que se está generando datos, capturado, o entregado. El reto es encontrar la manera de mantenerse al día.
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Piense en los datos que se generan por un proveedor de teléfono celular. Incluye los números de todos los clientes de telefonía móvil, duraciones de las llamadas, y las ubicaciones GPS (por abridores). Estos datos está creciendo todo el tiempo, por lo que la tarea de captura de datos inteligentes de grandes volúmenes de datos aún más difícil.
Así que, ¿cómo superar este desafío? No hay una solución sencilla encontrada. Sin embargo, su equipo puede (de hecho, debe) decidir
- ¿Con qué frecuencia se puede capturar datos
- Lo que puede permitirse en recursos y finanzas
- ¿Qué tipo de datos que se va a modelar (por ejemplo, transmisión o de una sola vez los datos)
- Ya sea que esté modelado de transmisión de datos o sólo se derivan predicción de resultados de uno o varios registros
Si (por ejemplo) usted es dueño de un superordenador y usted tiene los fondos, entonces usted debe capturar tantos datos como sea posible - pero también podría ser necesario tener en cuenta la frecuencia con la que los datos están cambiando.
Gran volumen de datos
Un error común que la gente hace cuando se habla de grandes volúmenes de datos es definir simplemente como una gran cantidad de datos. grandes datos no se trata sólo de grandes volúmenes de Datos- se trata más de una amplia variedad de los datos (sí, en grandes cantidades) generada a alta velocidad y frecuencia. grandes volúmenes de datos abarca tres dimensiones en la moda- exponencial espiral se ve como un tornado.
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Big data es “grande” no sólo debido a su gran volumen (como el número de filas o columnas, o amplitud) - también - y sobre todo - sobre esas otras tres dimensiones: volumen, velocidad y variedad.