Como lidar com a constante mudança de dados em análise preditiva

Existem dois principais desafios de dados grandes como se aplica a análise preditiva: velocidade e volume. Estes são (respectivamente) a taxa a que dados está a ser gerado, recebidos e analisados, e a massa crescente de dados.

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velocidade de dados

A velocidade é a velocidade de um objecto em movimento numa direcção específica. velocidade de dados refere-se a um desafio de grande dados: o ritmo a que os dados está a ser gerado, capturado, ou entregues. O desafio é descobrir como manter-se.

Pense dos dados que está sendo gerado por um provedor de celular. Ele inclui os números de todos os clientes de telefonia celular, a duração das chamadas, e os locais de GPS (por abridores). Estes dados está crescendo o tempo todo, tornando a tarefa de captura de dados inteligentes de big data ainda mais desafiador.

Então, como você superar este desafio? Não há uma solução simples disponíveis ainda. No entanto, sua equipe pode (na verdade, deve) decidir

• Quantas vezes você pode capturar dados
• O que você pode pagar em recursos e finanças
• Que tipo de dados que você está indo para modelar (por exemplo, streaming ou one-time de dados)
• Se você está modelando streaming de dados, ou apenas decorrentes pontuação previsão de um ou vários registros

Se (por exemplo) você possui um supercomputador e você tem os fundos, então você deve capturar o máximo de dados possível - mas você também pode precisar de levar em consideração quantas vezes que os dados está mudando.

Grande volume de dados

Um erro comum que as pessoas fazem quando falam sobre big data é defini-lo como meramente uma grande quantidade de dados. Big data não é apenas sobre grandes volumes de data- é mais sobre uma ampla variedade de dados (sim, em enormes quantidades) gerado em alta velocidade e frequência. Big data abrange três dimensões em moda- exponencial espiral Parece um tornado.

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Big data é “grande”, não só por causa de seu grande volume (tais como número de linhas ou colunas, ou abrangência) - é também - e principalmente - sobre as outras três dimensões: volume, velocidade e variedade.