Büyük veri analytics etrafında hype ile yeterli dikkat veri veya modelleri yerleşik veri doğrulama kalitesi için verilmektedir.
Katsayıları kararlılığı hipotez model arkasına sığacak şekilde kolayca manipüle edilebilir. Bu nedenle, bu da kalanlar analizini deforme değil? Zamansal ve mekansal veri modelleri yalnızca doğrulama daha da karmaşık hale görünüyor. Önemli ölçüde veri girişleri güvenilirliğini artırmak için veri yönetimi araçları gelişmiş. Makinaları modelleri hazırlamak kadar veri geçerliliği odaklanmak modeli doğrulama artırmak ve azaltmak, doğasında önyargı ortadan kaldırmak değil.
Algoritmalar daha yeni ve daha anlamlı ilişkiler büyük veri içinde keşfetmek bir korelasyon motoru yakıt vardır. Başarı beklenti Analytics veri kümesi seçimi, model ve verileri çözümlemek için kullanılan istatistiksel modeller içine beslenen verilerin kalitesini dayanır. Gelişmiş istatistik, denetim ve veri madenciliği algoritmaları öğrenme derine daha hızlı ve daha düşük maliyetle daha yenilmiş geleneksel BI alet bu desenleri bulmak için. Kazanan formülü önde gelen şirketlerinin rekabet ve marka algısına, güçlendirmek için kullandıkları her yönüyle kurumsal maliyet verimliliği sürücü ve riskleri daha Pro-aktif bu arada kalarak veri yönetim ve güvenlik görev için yönetmek güçlü yeni algoritmaların geliştirilmesinde yatıyor.
Kuruluşların kendi veri--dan büyük bir değer bulmak aramak olarak gelecek yıl, hızlandırılmış çözümlemelerini içinde ve iş işlevleri arasında beklenmektedir. Tahmin çözümlemelerini kuruluşların önceden gizli desen ortaya çıkarmak, sınıflandırmaları, dernek ve segmentations teşhis ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgileri çok daha doğru tahminler yapmak yardımcı olacaktır. Bu önemli ölçüde kurumsal strateji ve planlama olarak işletmeler ve hizmet sağlayıcısı geçerli etkinliği gerçek zamanlı analizine dayanan ve sonra ne olacak tahmin etkisi olacaktır. Çeşitli iş sonuçları anahtar sürücüleri tespit ederek, kuruluşların daha da daha kişiselleştirilmiş ve bağlamsal müşteri deneyimleri sunmak için etkinleştirilir.
Ancak, ortak bir durum - yakıt kısmen karmaşık olay işleme - kökleri ile şirketler tarafından çözümlemelerini geleceği tahmin vardır. Belki de "soykırımın analytics" pazarlanabilir adı da olsa daha az daha iyi bir olduğunu. İstatistik Profesör benim MBA programına uzun yıllar önce herhangi bir bakış açısı kanıtlamak için istatistik kullanılabilir söyleyerek kendini sınıfa tanıttı. Hala doğru söylüyor. Ancak, daha iyi modelleri ve algoritmalar büyük analytics sözü gerçekleştirmek için yolu vardır.
3 Nisan 2013