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¿Se pueden modelar big data a la vez?

? Toda organización necesita evaluar la madurez de su gobernanza de datos, preferiblemente anualmente.

El modelado de big data es un proceso de minería de datos, que consiste en descubrir problemas a partir de los datos, explicarlos y establecer los modelos de datos correspondientes. El modelado de big data no es solo una tecnología, sino un proceso para resolver problemas de procesos comerciales. Si no hay un objetivo o no resuelve un problema empresarial, entonces no existe el modelado de big data.

El modelado de big data debe basarse en la comprensión empresarial del conocimiento empresarial, y debemos conocer la relación entre estos datos relevantes y los problemas empresariales, y cómo relacionarlos. En la etapa de configuración final, el conocimiento empresarial también debe utilizarse para el modelado, y el modelo de big data establecido debe superar las preguntas y respuestas de las preguntas empresariales.

El modelado de big data no es sólo una acción de modelado, muchos aspectos de todo el proceso son importantes. En el proceso de modelado de big data, el punto clave es encontrar fuentes de datos adecuadas, pero el preprocesamiento de las fuentes de datos es difícil. Aunque actualmente hay muchas herramientas de procesamiento de datos automatizadas disponibles, estas herramientas de análisis y varios métodos de análisis también se han explorado durante mucho tiempo.

Al modelar big data, no se preocupe por la etapa de preprocesamiento de datos. Encuentre un método de análisis adecuado para el preprocesamiento de datos. Al modelar big data, se debe prestar atención a algunos patrones originales de los datos;

Por ejemplo, en el proceso de análisis del comportamiento de compra del cliente, la predicción de compra posterior del cliente puede estar relacionada con el comportamiento de compra anterior. Por supuesto, este proceso está estrechamente relacionado con la experiencia del operador, especialmente después de comprender el conocimiento comercial inicial, es posible que tenga una mejor comprensión de este modelo original.

Se ha construido un modelo y muchas personas harán varias predicciones basadas en este modelo. Si la predicción es precisa, significa que el modelo es un buen modelo y tiene valor. De hecho, este modelo no puede utilizarse como estándar para juzgar el valor. Un buen modelo de big data cambia el comportamiento de la empresa, utiliza los resultados previstos para mejorar el comportamiento de la empresa y proporciona nuevos conocimientos e ideas. Su criterio es si puede adaptarse a las necesidades del desarrollo empresarial.

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