<Р> Вие ще намерите множество дефиниции на големи данни там, така че не всички са съгласни изцяло на какво е включено, но тя може да бъде нещо някой може да се заинтересува да знаят, че могат да бъдат подложени на компютърен анализ. И тези големи, тромави набори от данни изискват нови методи за събиране, съхранение, обработка и ги анализира.
Как Big Data се анализира и употребявани
<р> Big данни трябва да се събират, масажира, свързани заедно и тълкува за да бъде от полза за никого. Фирми и другите субекти, трябва да се филтрира по-голямата сума на наличните данни, за да стигнем до това, което е най-подходяща за тях. За щастие, хардуер и софтуер, който може да обработва, съхранява и анализира огромни количества информация се превръща в по-евтино и по-бързо, така че работата вече не изисква масивни и възпрепятстващо скъпи суперкомпютри. Някои от софтуера е все по-удобен за потребителя, така че то не е задължително да вземе екип от програмисти и учени от данни, за да карам на данните (въпреки че тя никога не боли да има знаещи хора, които могат да разберат вашите изисквания).
Фирми се възползват от услугите изчислителни облаци, така че те дори не трябва да купуват собствените си компютри, за да направя всичко, което схрусква данни. Центровете за данни, наричани също сървърни ферми, могат да разпространяват партиди от данни за обработване на над множество сървъри, както и броя на сървърите могат да бъдат мащабирани нагоре или надолу бързо, колкото е необходимо. Това мащабируеми разпределени изчислителни се осъществява с помощта на новаторски инструменти като Apache Hadoop, MapReduce и масивната паралелна обработка на информацията (MPP). NoSQL бази данни са разработени като по-лесно мащабируема алтернативи на традиционните системи SQL-базирани бази данни.
<Р> Голяма част от този голям обработка и анализ на данни е насочена към намирането на модели и корелации, които предоставят прозрения, които могат да бъдат използвани или се използват, за да решения. Бизнесът вече може да копаят огромни количества данни за информация за навиците на потребителите, популярността на техните продукти "или по-ефективни начини да правят бизнес. Големи анализи на данни могат да се използват за насочване на подходящи реклами, продукти и услуги на клиентите, те вярват, най-вероятно да ги купува
