Big Data Analytics

Extras din referat Cum descarc?

Abstract 
Datele pot fi generate uneori fara nici un fel de restrictii, cu o viteza mult prea mare pentru a putea face fata stocarii in baze de date intr-un timp util. Pe zi ce trece, sursele de informatii se inmultesc tot mai mult, generand noi fluxuri continue si constante de date. Acestea se vor putea incadra in categoria de Big Data atunci cand volumul lor va fi unul destul de mare incat sa nu poata fi procesate de catre metode si tehnologii mai traditionale.
Tehnologiile Big Data ar putea rezolva problemele ce tin de stocarea si procesarea acestor informatii in vederea crearii de unele noi care sa poata fi utilizate pentru a genera avantaje competitionale si strategice in favoarea celor care le folosesc. Asadar, ca sa spunem ca datele ne sunt cu adevarat de ajutor, trebuie sa gasim si metodele prin care sa obtinem rezultate de calitate, in realizarea acestui lucru venind in ajutor tehnologiile de tip Business Intelligence (BI) sau cele de tip Business Analytics (BA).
BI si BA sunt conectate destul de mult intre ele. Prima se axeaza pe datele din trecut ale unei organizatii, pe cand cea de-a doua urmareste datele din momentul respectiv si furnizeaza de asemenea posibile previziuni pentru viitor, utilizate ulterior pentru a prezice ceea ce se va putea intampla in firma. 
Cuvinte cheie: Big Data, Business Intelligence, Business Analytics, informatii, tehnologii, platforme.
Introducere 
Tehnologiile Big Data sunt utilizate de catre companii pentru a imbunatati eficienta propriilor afaceri printr-o modalitate mult mai rapida si de efect. Termenul de Big Data se refera in principiu la un volum mare de date variate si diverse, provenite din diferite domenii si surse. Aceste surse pot fi numeroase, iar printre cele mai importante si cele mai intalnite in lumea afacerilor le putem mentiona pe cele regasite pe Internet, cum ar fi cele de tip e-mail, diferite documente, retele de senzori, jurnale de activitati ale utilizatorilor, diverse tranzactii sau postari de pe eventuale bloguri sau pagini de social media. Varietatea acestor surse este in continua evoluare, formatele de fisiere actualizandu-se in permanenta si devenind tot mai numeroase pe zi ce trece. Ca surse a fluxurilor de date pot fi considerate si persoanele care intra in contact cu firma, cum ar fi angajatii, clientii, furnizorii sau toti cei care pot furniza informatii utile analizelor strategice.
Desi acest termen de ,Big Data' este unul relativ modern, multe organizatii foloseau si acum ceva ani in urma, cand nu existau inca Internetul sau Big Data Analytics, diferite tehnici de colectare, stocare si analizare a datelor, asemanatoare celor din ziua de astazi, desigur aceste metode nefiind digitalizate si aflandu-se la un nivel foarte scazut de complexitate. Analizele pe atunci se realizau manual, ceea ce ocupa o proportie mult mai mare din timp, dar se reusea totusi sa se ajunga la unele perspective utile pentru viitor. Oamenii si-au dat seama astfel ca o valoare semnificativa poate fi obtinuta de pe urma unor date care de sine statatoare nu ne sunt utile intr-o prea mare masura.
Evolutia tehnologiilor a ajutat cel mai mult in castigarea timpului, acum analizele putand fi disponibile in orice moment pentru a putea lua decizii imediate si potrivite. In felul acesta, organizatiile din orice industrie si din oricare domeniu de activitate pot fi agile si pot identifica multiple oportunitati de desfasurare a activitatilor care sa ofere diverse beneficii.

Fisiere in arhiva (1):

 Big Data Analytics.docx

Bibliografie

1. *** 'Analytics Platform', www.techopedia.com/definition/29493/analytics-platform, accesat la 11.04.2020
2. *** 'Big Data Analytics - What it is and why it matters', www.sas.com/en_us/insights/analytics/big-data-analytics.html, accesat la 11.04.2020
3. *** "Big data analytics", www.ibm.com/analytics/hadoop/big-data-analytics, accesat la 15.04.2020
4. *** "IT & Telecom Distribution Glossary", www.en.compubase.net/IT-Telecom-Distribution-Glossary_a26.html, accesat la 14.04.2020
5. *** "Top 53 bigdata platforms and bigdata analytics software", www.predictiveanalyticstoday.com/bigdata-platforms-bigdata-analytics-software/, accesat la 14.04.2020
6. *** "Why is Big Data Big Business?", online.usi.edu/articles/mba/big-data-big-business.aspx, accesat la 15.04.2020
7. *** ,,Ce este Business Intelligence ( BI )?", www.seniorsoftware.ro/business-intelligence/ce-este-business-intelligence-bi/, accesat la 09.03.2020
8. Andersson D., Franzen J., Fries H., 'Business Intelligence - Analysis of vendors' and suppliers' arguments for BI' , 2008, portal.feaa.uaic.ro/licenta/IE/an3/sem2/PEI/PublishingImages/Pages/default/BI_Decision.pdf, accesat la 16.03.2020
9. Arbesman, S., 'Stop Hyping Big Data and Start Paying Attention to 'Long Data'', 2013, 
www.wired.com/2013/01/forget-big-data-think-long-data/, accesat la 07.04.2020 
10. Avella, D., 'Qual e la differenza tra Big Data e Business Intelligence?', 2018, www.extrasys.it/it/redblog/differenza-big-data-business-intelligence, accesat la 09.04.2020
11. Clutch, 'Accessibility and Mobility Are Key Requirements for Business Intelligence Users', Washington, 2017, www.prnewswire.com/news-releases/accessibility-and-mobility-are-key-requirements-for-business-intelligence-users-300394638.html, accesat la 09.04.2020
12. Decker J. , Anderson R., Leiter G., 2019, 'Magic Quadrant for Cloud Core Financial Management Suites for Midsize, Large and Global Enterprises' , www.gartner.com/doc/reprints?id=1-6OFH5L0&ct=190514&elqTrackId=249a4412637c4cd19bc67e4b76a19fcb&elqaid=82783&elqat=2 accesat la 09.03.2020
13. Durcevic S. ,' 6 Case Studies on The Benefits of Business Intelligence And Analytics', 2018, www.datapine.com/blog/benefits-of-business-intelligence-and-business-analytics/ accesat la 17.03.2020
14. Durcevic S. ,' What Is The Difference Between Business Intelligence And Analytics?', 2018, www.datapine.com/blog/difference-between-business-intelligence-and-analytics/ accesat la 17.03.2020
15. Howlett, R., Jain, L., 'Smart Innovation, Systems and Technologies', Springer Nature, 
Singapore, 2020
16. Monnappa, A., "Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics", 2020, www.simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article, accesat la 15.04.2020
17. Okpala I., Charles I., Decision Support Systems or Business Intelligence: What can help in decision making?, www.researchgate.net/publication/44982242_Decision_support_systems_or_business_intelligence_what_can_help_in_decision_making , accesat la 06.03.2020
18. Raj, P., Raman, A., Subramanian, H., , Architectural Patterns', Packt Publishing, Birmingham, 2017 
19. Rouse, M., "Big Data Analytics", searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics, accesat la 14.04.2020
20. Vijayakumar, V., Neelanarayanan, V., Rao, P., Light, J., 'Proceedings of 6th International Conference on Big Data and Cloud Computing Challenges', Springer Nature, Singapore, 2020
21. Ziminyi, E., ,,Business Intelligence and Big Data", Springer International, 2018