Büyük veri analizi, büyük hacimli verileri analiz ederek anlamlı sonuçlar elde etmeye yarar. Bu büyük veri, sosyal ağlar, videolar, dijital görüntüler, sensörler ve satış işlem kayıtları gibi çok çeşitli kaynaklardan toplanmaktadır. Tüm bu verileri analiz etmenin amacı, normalde görülmeyen kalıpları ve bağlantıları ortaya çıkarmak, bunu yaratan kullanıcılar hakkında değerli bilgiler sağlayabilmektir. Bu anlayışla, işletmeler rakiplerine karşı üstünlük kazanabildikleri iş kararları alabilirler. Bunun dışında bu analizlerle eğilimleri, trendleri, öngörüleri ve atakları tespit etmek mümkündür.
SODER, IoT teknolojilerinden gelen verileri, uygun yazılımları kullanarak sizler için anlamlı bilgilere dönüştürerek, elinizdeki verileri doğru yerde, doğru zamanda ve verimli bir şekilde kullanmanıza yardımcı olur.
Büyük veri analizleri için gelişmiş yazılım programları kullanılır, ancak büyük veri analizlerinde kullanılan yapısal olmayan veriler, geleneksel veri ambarlarına çok uygun olmayabilir. Büyük verinin yüksek işleme gereksinimleri, geleneksel veri ambarını da kötü bir uyum haline getirebilir. Büyük veri analizinde Hadoop, MapReduce ve NoSQL veritabanları da dahil olmak üzere daha yeni, daha büyük veri analizi ortamları ve teknolojileri kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kümelenmiş sistemler üzerindeki büyük veri kümelerini işlemek için kullanılan açık kaynaklı yazılımları da içermektedir.
- Veri Ambarı – Data Warehouse
- Veri Madenciliği – Data Mining
- Veri Analitiği – Data Analytics
- Veri Arama – Data Exploration
- Öngörü Analitiği – Predictive Analytics
- Bakış Açılı Analitik – Perspective Analytics
- İş Performans Yönetimi – KPI
- Derin Öğrenme – Deep Learning
- Karar Destek – Decision Support
- Metin Madenciliği – Text Mining
- Görselleştirme – Visualization
- Gerçek Zamanlı İzleme – Real Time Dasboard
- İstatiksel Proses Kontrol – OLAP
- Yapay Zeka – Artificial Intelligent
