Как оптимизировать обработку больших массивов данных для бизнес-аналитики?

Для оптимизации обработки больших массивов данных для бизнес-аналитики можно предпринять следующие шаги:

1. Использовать технологии хранения и обработки данных. korusconsulting.ru Для этого подойдут распределённые файловые системы, например Hadoop Distributed File System (HDFS), или NoSQL-базы данных (MongoDB, Cassandra, HBase). korusconsulting.ru Также для обработки данных можно использовать фреймворки, такие как Apache Spark или Apache Flink. korusconsulting.ru
2. Привести данные к единому формату. cloud.vk.com Для этого распознают текст с фотографий, конвертируют документы, переводят текст в цифры. cloud.vk.com
3. Дополнять данные. cloud.vk.com Если есть два источника данных об одном объекте, информацию от первого источника дополняют данными от второго, чтобы получить более полную картину. cloud.vk.com
4. Отсеивать избыточные данные. cloud.vk.com Если какой-то источник собирает лишнюю информацию, недоступную для анализа, её удаляют. cloud.vk.com
5. Использовать инструменты для анализа данных. korusconsulting.ru На этом этапе применяются языки программирования Python, R, Scala, SQL-подобные языки запросов Apache Hive, Apache Pig, платформы для изучения информации Apache Spark SQL, Apache Drill. korusconsulting.ru
6. Визуализировать данные. korusconsulting.ru cloud.vk.com Для этого собранные аналитические сведения превращают в понятные графики, диаграммы и отчёты. korusconsulting.ru
7. Применить машинное обучение. korusconsulting.ru cloud.vk.com Этот инструмент помогает выявлять скрытые закономерности, строить прогнозы и автоматизировать принятие решений. korusconsulting.ru Для этого используются специализированные библиотеки машинного обучения (TensorFlow, PyTorch). korusconsulting.ru

Выбор методов оптимизации зависит от поставленных задач и финансовых возможностей компании. www.adventum.ru