Analityka

W celu wydobycia ze zgromadzonych danych informacji takich jak np. preferencje klientów stosuje się techniki analizy danych takie jak na przykład mechanizm MapReduce, który jest rozproszonym procesem przetwarzania danych. Jest on częścią podstawowej funkcjonalności ekosystemu Hadoop i obecnie używa go wiele bardzo dużych organizacji takich jak: Amazon, Google, Facebook.

Wspomniany mechanizm MapReduce radzi sobie z dużymi zbiorami danych dzieląc je na mniejsze części, a następnie przetwarza każdą z nich osobno. Rozkłada wymagane obliczenia lub zapytania na bardzo dużej ilości komputerów. Zazwyczaj do równoległego przetwarzania dużej ilości danych wykorzystuje się wiele tysięcy procesorów. Jednak ten proces jest skalowalny i składa się z kilku komponentów: komponentu mapowania, kroku mieszającego, i komponentu redukcji. Komponent mapujący jest pisany przez użytkownika i odpowiada za przygotowanie danych, którymi użytkownik jest zainteresowany. Krok mieszający jest główną częścią mechanizmu MapReduce i odpowiada za grupowanie danych według kluczy. Na koniec stosuje się komponent redukcji, który znów dostarczony jest przez użytkownika i odpowiada za zebranie danych i utworzenie ostatecznego wyniku. Otrzymany rezultat wysyłany jest do HDFS w celu składowania.

Zaawansowane platformy zarządzania wiedzą wykorzystują technologie takie jak: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, wyszukiwanie korporacyjne aby wydobyć znaczenie z dużych zbiorów danych. Systemy oparte na sztucznej inteligencji automatycznie kategoryzują i tagują treści pozwalając na dużo dokładniejsze wyszukiwanie oraz spersonalizowane rekomendacje. Narzędzia korporacyjne indeksują wiele źródeł danych, co pozwala na przeszukanie złożonych zbiorów danych w ciągu kilku sekund. Przekształcając rozproszone dane w praktyczne wnioski, firmy mogą przekształcać swoje ogromne zbiory danych w łatwo dostępne oraz praktyczne informacje, które pomagają usprawniać procesy biznesowe. Połączenie big data oraz systemów zarządzania wiedzą pozwala udoskonalić informacje i uczynić je łatwymi w użyciu w kontekście poprawy produktywności i podejmowania decyzji. Big data dostarcza ogromnych zbiorów danych, które po analizie ujawniają ukryte wzorce, preferencje klientów i trendy rynkowe. Systemy zarządzania wiedzą potrafią zebrać tą cenną wiedzę razem z już istniejącą wiedzą firmy i uczynić ją łatwo dostępną dla pracowników.