Przegl¿d narz¿dzi Big Data do analizy rozproszonych danych o kliencie

Big Data to termin odnosz-cy si- do du-ych, zmiennych i ró-norodnych zbiorów danych, które wymagaj- nowych form przetwarzania w celu wspomagania podejmowania decyzji, odkrywania nowych zjawisk oraz optymalizacji procesów. Badania wskazuj-, -e liczba danych do 2020 r. wzro-nie do 40 zetabajtów, co oznacza 50-krotny wzrost od pocz-tku 2010 r. Wi-kszo-- wspó-czesnych rozwi-zä/narz-dzi dedykowanych Big Data wyst-puje w trzech formach: jako oprogramowanie, jako urz-dzenie, w chmurze. Big Data jest obecnie synonimem technologii, takich jak Hadoop, baz danych NoSQL czy baz MPP, które nie wykluczaj- si- wzajemnie - mog- i powinny wspó-wyst-powä. Do analizy danych rozproszonych o konsumencie przedsi-biorstwa u-ywaj- zarówno tradycyjnych rozwi-zä Business Intelligence, jak i ró-nych technologii Big Data; komercyjnych i open source. Bardzo cz-sto przedsi-biorstwa rozwijaj- te- w-asne rozwi-zania, bazuj-c przewänie na dost-pnych narz-dziach typu open source. Stosowane narz-dzia i oprogramowanie dedykowane Big Data ró-ni si- w przypadku poszczególnych bran-, zarówno w Polsce, jak i na -wiecie.

Aleksandra Wo-niak - magister ekonomii i absolwentka Studiów Podyplomowych -In-ynieria Danych - Big Datä w Szkole G-ównej Handlowej w Warszawie oraz studiów mened-erskich CEMS Masters in International Management w Niemczech. Od kilku lat pracuje w funduszu private equity. Prywatnie pasjonatka baletu, opery i polskich kryminäów.