Cinco aspectos básicos del análisis de big data
Análisis visual
Análisis visual La visualización de datos es el requisito más básico para las herramientas de análisis de datos, ya sea para expertos en análisis de datos o usuarios comunes. La visualización puede mostrar datos de forma intuitiva, dejar que los datos hablen por sí mismos y que la audiencia escuche los resultados.
Algoritmo de minería de datos
La visualización del algoritmo de minería de datos es para que la vean las personas, mientras que la minería de datos es para que la vean las máquinas. Algoritmos como la agrupación, la segmentación y el análisis de valores atípicos nos permiten profundizar en los datos y descubrir valor. Estos algoritmos deben manejar no sólo grandes volúmenes de datos sino también grandes velocidades de datos.
Análisis predictivo
El análisis predictivo permite a los analistas realizar algunos juicios predictivos basados en los resultados del análisis visual y la extracción de datos.
Motor Semántico
El motor semántico debe diseñarse para extraer de forma inteligente información del "documento".
Calidad y gestión de datos
La calidad y la gestión de datos son algunas de las mejores prácticas de gestión. El procesamiento de datos a través de procesos y herramientas estandarizados garantiza resultados de análisis predefinidos y de alta calidad.