Big data tahlili

Yaratuvchanlikning muhimligi
Ma’lumotlar arxitekturasi, shuningdek, tashkilotingizning qoʻllab-quvvatlovchi infratuzilmasi bilan birgalikda ishlashi kerak. Masalan, harorat, shoʻrlanish, choʻkindi jinslarning qayta tiklanishi va boshqa biologik, kimyoviy va fizikaviy xususiyatlarning real vaqt ma’lumotlarini hisobga olgan holda, dengiz sohilida neft qazib olishning xavfsizligini aniqlash uchun ishlaydigan modellar sizga qiziq boʻlishi mumkin. suv ustuni. Ushbu modelni an’anaviy server konfiguratsiyasi yordamida ishlatish uchun bir necha kun kerak boʻlishi mumkin. Biroq, tarqatilgan hisoblash modelidan foydalangan holda, kunlar davom etgan narsalar bir necha daqiqa davom etishi mumkin.
Ishlash siz foydalanadigan ma’lumotlar bazasini ham belgilashi mumkin. Masalan, ba’zi holatlarda siz ikkita juda aniq ma’lumotlar elementlari qanday bogʻliqligini tushunishni xohlashingiz mumkin. Ijtimoiy tarmoqdagi shov-shuv va savdo hajmining oʻsishi oʻrtasidagi bogʻliqlik qanday? Bu tuzilgan, aloqador ma’lumotlar bazasidan soʻrashingiz mumkin boʻlgan odatiy soʻrov emas. Grafik ma’lumotlar bazasi yaxshiroq tanlov boʻlishi mumkin, chunki u “tugunlarni” yoki ob’ektlarni “xususiyatlaridan” yoki ushbu ob’ektni belgilaydigan ma’lumotlardan, shuningdek “tugun” yoki tugunlar va xususiyatlar oʻrtasidagi munosabatlarni ajratish uchun moʻljallangan. Toʻgʻri ma’lumotlar bazasidan foydalanish ishlashni yaxshilaydi. Odatda grafik ma’lumotlar bazasi ilmiy va texnik qoʻllanmalarda qoʻllaniladi.
Ma’lumotlar bazasining boshqa muhim operatsion yondashuvlari qatoriga emas, balki ustunlarda ma’lumotlarni samarali saqlaydigan ustunli ma’lumotlar bazalarini oʻz ichiga oladi. Ushbu yondashuv tezroq ishlashga olib keladi, chunki kirish / chiqish juda tez. Geografik ma’lumotlarni saqlash tenglamaning bir qismi boʻlganida, kosmik ma’lumotlar bazasi ob’ektlarni kosmosda qanday bogʻliqligi asosida ma’lumotlarni saqlash va soʻrov qilish uchun optimallashtirilgan.
Ma’lumot xizmatlari va vositalarini tashkil etish
Tashkilotlar foydalanadigan barcha ma’lumotlar ishlamayapti. Ma’lumotlarning tobora koʻpayib borishi juda uyushgan yoki sodda boʻlmagan turli xil manbalardan, shu jumladan mashinalar yoki sensorlardan olinadigan ma’lumotlar va ommaviy va xususiy ma’lumotlar manbalaridan olinadi. Ilgari, aksariyat kompaniyalar ushbu juda katta miqdordagi ma’lumotlarni na toʻplaydilar va na saqlashga qodir emas edilar. Bu shunchaki juda qimmat yoki juda katta edi. Agar kompaniyalar ma’lumotni olish imkoniyatiga ega boʻlishgan boʻlsa ham, ularda bu haqda hech narsa qilish uchun vositalar yoʻq edi. Ushbu juda katta miqdordagi ma’lumotni juda oz sonli vositalar tushunishi mumkin. Mavjud vositalardan foydalanish juda murakkab boʻlgan va oqilona vaqt ichida natijalarni bermagan. Oxir oqibat, ushbu ma’lumotlarni tahlil qilish uchun juda katta sa’y-harakatlarga borishni istaganlar, ma’lumotlarning suratlari bilan ishlashga majbur boʻldilar. Bu muhim voqealarni oʻtkazib yuborishning istalmagan ta’siriga ega, chunki ular ma’lum bir suratda boʻlmagan.