Отримання цінних знань з використанням рішень IBM для аналізу великих даних

1. Малюнок 1. Аналітична послідовність подій
2. Малюнок 2. Аналітичні результати
3. Моделі великих даних
4. Малюнок 3. Аналітичні результати використання моделі даних
5. Малюнок 4. Використання схем баз даних в засобах аналізу великих даних
6. Як працюють рішення IBM для аналізу великих даних
7. Таблиця 1. Типові проекти в області аналізу великих даних
8. Значимість відкритого ПЗ для середовищ великих даних
9. Гуманізація великих даних
10. Аналітичні обчислення в оперативній пам'яті
11. Прийняття рішень в реальному часі
12. Переваги аналізу великих даних
13. висновок
14. Ресурси для скачування

Виявлення закономірностей із застосуванням моделей великих даних

Рішення IBM для бізнес-аналізу постачають середовища великих даних практичними і ефективними засобами вилучення знань з структурованих і неструктурованих даних. Крім того, вони приносять компаніям економічні вигоди, дозволяючи аналізувати і використовувати інформацію з безлічі різних джерел для отримання нових знань. Результатом такого аналізу є продуктивні, що стимулюють, надихаючі і вражаючі знання, які можна використовувати для вдосконалення процесів прийняття рішень і розуміння можливостей підвищення ефективності.

Технології покликані поліпшити нашу здатність запам'ятовувати, оцінювати, збирати і досліджувати великі дані для вдосконалення процесів прийняття рішень і підвищення ефективності. Хто винайшов мову програмування Pascal? Яка найвища температура, коли-небудь зареєстрована в травні в місті Бьютт, штат Монтана? Скільки споживачів мають не менше двох кредитних карт? Як часто цвіте пальма Tahina spectabilis? Чому сонячні спалахи впливають на енергомережі? IBM надає можливості пошуку по величезних обсягів неструктурованою і структурованої інформації, званої великими даними, і вилучення з них цінних наборів даних, в реальному часі. Для знаходження інформації з якої-небудь темі (наприклад, при зіставленні реляційних баз даних, пошуку новинних статей за науковою темою, дослідженні наукової компетенції) можна співвідносити різні набори безліччю способів. Цінність рішень IBM для аналізу великих даних полягає в тому, що дозволяють виконувати якісне і кількісне співвідношення набору змінних з результатами прогнозу для будь-якого сценарію на основі моделей. Наприклад, людина в ході аналізу можливих результатів в першу чергу виключає незв'язні послідовності подій (див. рис.1 ).

Малюнок 1. Аналітична послідовність подій

Однак технології IBM для бізнес-аналізу великих даних можуть виконувати масштабне моделювання, починаючи з бажаного результату і знаходячи необхідну послідовність подій (див. рис.2 ).

Малюнок 2. Аналітичні результати

При проведенні причинно-наслідкового аналізу користувач може ввести в комп'ютер послідовність подій для визначення підсумкового результату, однак цей результат може відрізнятися від бажаного. В кінцевому рахунку найбільш ефективним підходом для користувача є використання бажаного результату в якості відправної точки і застосування технологій аналізу великих даних для визначення необхідної послідовності подій.

Моделі великих даних

Модель великих даних - це поєднання блоків даних, схем і відображень даних для обробки потоків даних і отримання наборів результатів. Моделі великих даних забезпечують якісне або кількісне застосування набору змінних до розрізнених джерел даних для виявлення і надання значущих закономірностей в даних. на рис.3 представлена ​​серед великої даних, в якій для обробки неструктурованої і структурованої інформації використовується мова Data Manipulation Language (DML). Після відбору інформації, що відповідає критеріям пошуку, система управління базами даних (СКБД) формує набори результатів пошуку, використовуючи схеми бази даних, написані на мові Data Description Language (DDL)

Малюнок 3. Аналітичні результати використання моделі даних

на рис.4 більш детально показано, як засоби аналізу великих даних використовують схеми баз даних для формування нових значущих закономірностей.

Малюнок 4. Використання схем баз даних в засобах аналізу великих даних

на рис.4 СУБД об'єднує чотири джерела даних у віртуальну або хмарну середу великих даних з використанням кластерів. В результаті зіставлення даних на основі визначених критеріїв формуються підсумкові гібридні набори даних. Рішення IBM для аналізу великих даних дозволяють зіставляти і поєднувати значення з розрізнених джерел даних для формування нових цінних знань.

У IBM є технології аналізу і прогнозування для вивчення однієї з ключових областей, що впливають на фінансові результати організацій, - фінансового планування і управління ефективністю. В ідеалі система, здатна витягувати закономірності з багатьох петабайт інформації в середовищах великих даних, може показувати картину, яка, так би мовити, варто тисячі слів.

Як працюють рішення IBM для аналізу великих даних

Забезпечуючи потенційно необмежені можливості для зростання, вирішення IBM для аналізу великих даних за допомогою високошвидкісних засобів автоматизації агрегує і компілюють великий спектр інформаційних звітів, що відправляються на настільні системи користувачів. Перевага рішень IBM полягає в тому, що вони дозволяють доповнити базові можливості організації в області бізнес-аналізу фінансовими процесами на основі великих даних. Ці рішення в реальному часі формують динамічні прогнози для управління фінансами, плануванням і ефективністю з використанням моделей, що визначають відхилення, альтернативи і сценарії.

Потенціал рішень IBM для аналізу великих даних охоплює всі відомі застосування великих даних і пропонує спеціалізовані функції і можливості для досягнення найсміливіших цілей в галузі використання великих даних. В таблиці 1 перераховані деякі з найбільш поширених цілей.

Таблиця 1. Типові проекти в області аналізу великих даних

Проекти в області аналізу великих даних Застосування рішень IBM для аналізу великих даних Аналіз великих даних і вбудована статистика Рішення IBM забезпечують виявлення можливостей на основі показників і статистичних досліджень Аналіз великих даних і соціальні взаємодії Аналітичні сервіси, додатки, інструменти та засоби розробки IBM дозволяють керувати великими наборами даних і витягувати з них значимі закономірності Аналіз великих даних для маркетингу і продажів Аналітичні сервіси IBM дозволяють виконувати нализ переваг, недоліків, можливостей і загроз для досягнення цільових показників прибутковості Аналіз великих даних для охорони правопорядку Аналітичні рішення IBM забезпечують прогнозування злочинів на основі статистики, історичних даних та показників Візуальний аналіз великих даних для моделювання родовищ Аналітичні технології IBM підтримують виконання складного просторового аналізу Аналіз великих даних як сервіс Аналітичні рішення IBM працюють на безлічі платформ, від центрів обробки даних і інфраструктур мобільних пристроїв до IBM SmartCloud® Аналіз великих даних для мобільних ігор Аналітичні рішення IBM дозволяють відстежувати результати сотень мільйонів користувачів мобільних ігор Аналіз великих даних для інформаційної безпеки Інтеграція точок доступу системи безпеки із засобами аналізу IBM дозволяє більш успішно виявляти, ізолювати, запобігати і виключати такі загрози безпеки, як втрати даних і атаки зловмисників Аналіз великих даних та інновації в сфері телекомунікацій IBM відзначає р астущую зацікавленість в технологіях аналізу як інструменті для захисту міст, що сприяє зміцненню як суспільної, так і корпоративної безпеки.

Значимість відкритого ПЗ для середовищ великих даних

Я наполягаю на важливості відкритого ПЗ. Головною причиною того, що Apache Hadoop пропонує оптимальне середовище великих даних, є той факт, що це відкрите програмне забезпечення. Воно створено з прицілом на простоту, ефективність і економічність розгортання і використання, що дозволяє аналітичним рішенням IBM підтримувати найрозвиненіші сектори бізнесу (такі як фінансові послуги та роздрібна торгівля) в реалізації ініціатив по використанню великих даних. Одна тільки галузь фінансових послуг надає петабайт даних на швидкості, вимірюваної петафлопс, а працюють в ній комп'ютери виконують квадрильйонів операцій з плаваючою комою кожну секунду. Частка галузі роздрібної торгівлі в глобальних доходи оцінюється в більш ніж 15 трильйонів доларів. Обидві ці галузі готові до стійкого зростання, а аналітичні рішення IBM готові масштабироваться до обсягів великих даних, щоб надавати надійну, значиму інформацію, що дозволяє реалізувати нові можливості розвитку бізнесу.

Гуманізація великих даних

Рішення IBM для аналізу великих даних узгоджено керують сервісами розподіленої обробки для забезпечення доступу до великих даними в будь-якому місці і в будь-який час - від касових апаратів до спеціалізованих систем обробки великих даних, об'єднаних в розподілені обчислювальні середовища для збору великих даних. Найкращим методом динамічної доставки великих даних в реальному часі є вбудовування результатів аналітичних процесів для їх відображення і застосування в поточному процесі прийняття рішень. Крім автоматизації регулярних запитів, гуманізована серед великої даних дозволяє стратегічно аналізувати дані для отримання нових цінних знань.

Аналітика - це методологія, що дозволяє як отримувати шуканий сенс з даних, так і робити висновки на підставі отриманої інформації. Аналіз великих обсягів даних для формування прогнозів є сильною стороною аналітики IBM. Вивчення великих даних спостережень з об'єднанням розрізненої інформації прискорює вирішення проблем, додаючи гармонійне поєднання засобів візуального дослідження і інтелектуального аналізу до систем зберігання на базі Hadoop. Аналітичні рішення IBM в повній мірі використовують технології обчислень в оперативній пам'яті і допомагають людині формувати заздалегідь певні критерії для запитів реального часу.

Аналітичні обчислення в оперативній пам'яті

Значна перевага аналітичних рішень IBM полягає в тому що вони дають організаціям можливість виконувати обчислення в оперативній пам'яті на додаток до можливостей візуального вивчення даних і інтелектуального аналізу. Об'єднуючи передові технології, компанії можуть підвищувати прибутковість і продуктивність і освоювати нові ділові можливості. Відкрите ПЗ Hadoop відрізняється високою економічністю в порівнянні з аналогічними комерційними рішеннями. У поєднанні з настільки ж економічними обчисленнями в оперативній пам'яті технології IBM для аналізу великих даних дозволяють побудувати рішення для аналізу великих даних з, можливо, найбільш конкурентоспроможною ціною.

При обчисленнях в оперативній пам'яті середу баз даних Hadoop використовує для зберігання даних оперативну пам'ять всіх комп'ютерів, що входять в розподілену систему. Таким чином, аналітичні програми IBM дозволяють побудувати єдину аналітичну платформу управління великими даними в розподілених обчислювальних середовищах.

Прийняття рішень в реальному часі

Розуміння закономірностей в даних знаходить застосування в різних типах аналізу:

• Аналіз ринку - дозволяє прогнозувати розвиток ринкових сегментів, а також визначати можливості для розширення бізнесу і освоєння вертикальних ринків.
• Аналіз продуктів - прийняття рішень на основі фактів допомагає визначати і розвивати лінійки продуктів, підвищувати рівень обізнаності про торгову марку і розробляти сервісні пропозиції.
• Аналіз клієнтів - застосування алгоритмів до поведінки клієнтів дозволяє визначати цільові групи і вдосконалювати управління взаємовідносинами з клієнтами.
• Аналіз ефективності -підтримує вдосконалення операцій і впровадження інновацій на основі ключових показників ефективності, допомагає виявляти можливості для підвищення продуктивності і прибутковості.
• Аналіз інформації - в організаціях, орієнтованих на дані (таких як новинні компанії) забезпечує відповідність ІТ-рішень цілям бізнесу і поліпшене прогнозування для вдосконалення операцій у всіх аспектах бізнесу.

Переваги аналізу великих даних

Кожній організації необхідно зберігати конкурентоспроможність у своїй галузі. Використовуючи аналіз великих даних, організації отримують конкурентні переваги. Технології аналізу можуть бути корисні в прийнятті рішень, створення нових потоків доходів, виявленні нових можливостей для розвитку бізнесу і підвищення рівня задоволеності клієнтів.

Технології аналізу великих даних приносять переваги наступним категоріям користувачів:

• Керівники вищої ланки (керівники інформаціоннихнаправленій, директора з інформаційних технологій, професійні консультанти і менеджери):
  • Підвищення ефективності завдяки поліпшеному вилучення цінних знань на основі автоматизації та візуалізації даних
  • Покращене прогнозування і планування для проектів, операцій і програм з метою більш ефективного управління бюджетами, закупівлями і придбаннями
  • Безперервне вдосконалення бізнес-процесів на основі аналізу і детального вивчення портфелів корпоративних активів, проектів і процесів
  • Виявлення порушень політик з метою дотримання регулюючих норм і вимог до бізнес-процесів
• Управлінці середнього рівня (функціональні керівники, заступники директорів, фахівці):
  • Розвиток взаємин на основі аналізу соціальних ресурсів для розуміння і оцінки ситуації
  • Застосування кращих галузевих методик для розуміння ринкових позицій, областей вдосконалення операцій і можливостей для досягнення максимальної окупності інвестицій
  • Застосування економічних підходів «шести сигм» для оцінки та вдосконалення процедур з метою економії часу і грошей при одночасному підвищенні якості
  • Інтелектуальне аналіз відмов і розслідування інцидентів для забезпечення безперебійної роботи і досягнення запланованих результатів
• клієнти:
  • Економічна ефективність, використання компонентів з відкритим вихідним кодом і застосування економічних підходів, таких як обчислення в оперативній пам'яті, для досягнення поставлених цілей
  • Нові технологічні підходи в аналітичній обробці даних для отримання інформації, необхідної для реалізації корпоративних ініціатив.

Для впровадження інновацій, що виходять за межі традиційної аналітики, необхідно вибрати сучасне рішення, яке підтримувало б підвищення продуктивності і прибутковості і впровадження нових революційних підходів до використання великих даних для управління ефективністю.

Ключові функціональні можливості рішень IBM для аналізу великих даних не накладають значних бюджетних або технічних обмежень на моделювання великих даних з метою проведення аналізу. Корпорація IBM - визнаний провідний постачальник рішень для аналізу великих даних (див. Розділ ресурси ). Тому аналітичні рішення IBM можуть запропонувати значні можливості для ефективного використання великих даних.

висновок

Для збереження конкурентоспроможності кожна організація прагне прискорити розробку продукції, підвищити її якість, скоротити операційні витрати і виробничі цикли. Щоб успішно вирішувати ці завдання, вже недостатньо вносити окремі зміни на рівні організаційних одиниць, необхідні інвестиції в технології та кадрові ресурси. Взаємовідносини і взаємозалежності між різними організаціями (або організаційними одиницями) залежать від комунікаційної компетентності та зв'язності - здатності розуміти великі дані і використовувати їх як корисну інформацію для вдосконалення бізнес-операцій і підвищення продуктивності.

На шляху до глобальної рінкової економіки підприємства все более звертають Рамус на ПЕРЕДОВІ решение, Які забезпечують значні вигоди для бізнесу, что розгортаються на ВЛАСНА майданчиках або Використовують на основе аутсорсингу. Це рух, в свою черга, все более перетворює проблеми великих даних до задачі использование и супроводу Даних реального часу. У зв'язку з ЦІМ IBM предлагает решение для АНАЛІЗУ великих Даних - комплексні, розподілені, з широкими можливий! Застосування, підтрімувані безліччю різніх інформаційних платформ. Поточна ефективність організації пов'язана з динамікою її ресурсів і ланцюжків поставок, керованих даними. Розуміння цього факту істотно змінює методи взаємодій організацій з джерелами неструктурованих та структурованих даних, зовнішніми партнерами і розподіленими середовищами.

IBM розуміє проблеми і складнощі, пов'язані з використанням додатків для великих даних, і виступає в ролі відповідального партнера, допомагаючи організаціям в розгортанні інноваційних рішень для аналізу великих даних, здатних надавати цінні знання.

Ресурси для скачування

Схожі тими

• Оригінал статті: Reveal meaningful insights with IBM business analytics for big data .
• Ознайомтеся з публікацією Social-Network-Sourced Big Data Analytics для отримання додаткової інформації про аналіз соціальних мереж.
• Стаття Доменіко Таліа (Domenico Talia) Clouds for Scalable Big Data Analytics - це відмінна можливість зрозуміти вплив віртуальної і хмарної аналітики великих даних на середу Hadoop.
• Ознайомтеся з результатами дослідження Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2013: Big Data, Cloud, Analytics and Mobile , Що підтверджують потребу в аналітичних рішеннях.
• Ознайомтеся зі звітом про використання великих даних в галузі роздрібної торгівлі Global Retail Report , Підготовленим Стефані Лючі (Stephanie Luce) для організації UNI Global Union.
• Прочитайте цікаву статтю Ангел Херрін (Angelia Herrin) Analytics 3.0: Measurable Business Impact from Analytics & Big Data , Що розповідає про підходи до використання та аналізу великих даних.
• прочитайте книгу Big Data Analytics for Dummies , В якій викладена базова інформація про те, як працює аналітіз великих даних.
• У статті HighBeam Research IBM Buys Star Analytics® Software розповідається про новинки та зміни в асортименті рішень IBM для аналізу великих даних.
• Hadoop , Система масштабованих розподілених обчислень з відкритим вихідним кодом, є одним з найбільш пріоритетних проектів Apache. На сайті Hadoop ви можете дізнатися про цю систему і про інші проекти, які розширюють і вдосконалюють обробку великих даних з використанням Hadoop.
• Вивчіть деякі ключові продукти для використання і аналізу великих даних:
  • InfoSphere® DataExplorer - платформа для розробки і розгортання засобів вивчення і всебічного уявлення корпоративної інформації, що зберігається в гетерогенних джерелах даних і репозиторіях додатків.
  • InfoSphere BigInsights® - платформа на базі Apache Hadoop для аналізу і візуалізації даних в масштабі Інтернету.
  • InfoSphere Streams - програмна платформа для розробки і виконання програм, що обробляють інформацію в потоках даних.
  • SPSS® Modeler - інструмент моделювання.
  • Cognos® Business Intelligence (BI) - web-рішення, що поєднує в собі формування звітів, аналіз, карти показників і управління подіями.
  • PureData® Systems - інтегровані системи з вбудованими шаблонами, що забезпечують прискорене розгортання і просте управління при побудові хмарних, корпоративних і інфраструктурних програм.
• Дізнайтеся більше про рішення IBM для роботи з великими даними .
• Отримайте додаткову інформацію про IBM SmartCloud і завантажте ознайомчу версію.
• Дізнатися більше про IBM BigInsights .

Підпішіть мене на ПОВІДОМЛЕННЯ до коментарів