Аналитика in-memory и ее особенности

Формирование этого механизма напоминает решение другой проблемы инженерного типа. В этом случае пользователь находит большое количество продуктивных решений, каждое из которых обладает своими достоинствами и недостатками, а также несёт те или иные последствия. Подобная разработка от нашей компании обладает своими нестандартными преимуществами и методиками для выполнения задач по обработке в памяти большого количества информации.

Как функционирует данная обработка

Понять принципы такой методики максимально просто.

Обработка в памяти оперативного типа — это новинка, которая отличается простотой и пользой.

Получение информации с диска — это наиболее медленный процесс обработки информации. Чем большее количество материала вам необходимо «перебрать», тем медленнее будет осуществляться анализ. Оптимальный способ решения такой проблемы на данной стадии — предварительная обработка информации в той или иной форме (например, в виде куба, совокупности запросов и так далее). При этом ваше компьютерное устройство может добавить то или иное количество записей. Однако такой метод включает в себя предположения, связанные с тем, какую информацию нужно выбрать, и каким образом она будет расположена. Если аналитику потребуются данные дополнительного характера, она начинает процесс заново.

Обработка в памяти, которую можно отнести к оперативной, возможна без этапа под названием «добавить», поскольку все необходимые данные всё это время содержатся в памяти скоростного типа, к тому же доступ к ним можно получить из памяти диска. Это позволяет существенно сэкономить время. Вдобавок появляется возможность максимально гибко представлять информацию, чем при вышеописанной методике.

В чём важность такого метода

Такая аналитика даёт возможность анализировать информацию в максимальном соответствии с естественным мышлением. В большинстве случаев люди получают информацию постепенно, после чего выборочно используют данные для принятия решений. К примеру, вам известно семь ближайших заведений общественного питания и в обеденное время вы можете определить, какой именно ресторан вы желаете посетить. Для сравнения можно выбирать разные кухни народов мира, расположение (например, приблизительное расстояние), ценовую категорию (мелочь или существенные расходы).

Вполне вероятно, вы быстро пробежитесь по этим факторам и практически моментально примете решение. Есть также вариант, что вы пойдёте на обед с кем-нибудь («Куда бы ты сегодня хотел пойти?»). Однако вы не станете составлять график или таблицу со всеми исходными данными, помещать эти данные в память, а затем снова извлекать их, выводить таблицу на дисплей и только после этого принимать решение.

А теперь вопрос: если бы вам приходилось делать такие сложные расчёты, как часто бы вы пользовались услугами ресторанов?

Такой процесс отнимет существенное количество времени, при этом ваше решение будет базироваться на весьма ограниченной информации. Помните также и о том, что, если вы хотите добавить новые данные, весь анализ придётся начинать заново.

То же самое можно сказать и о предпринимательской деятельности. Быстрый и удобный доступ к большому количеству информации открывает нам возможности для масштабной аналитики.

Как поступать дальше?

Обработка в памяти оперативного характера на сегодняшний день является не просто новой идеей: теперь это надёжная технология, которая способна совершенствовать бизнес-аналитику.

Для того чтобы быть в курсе всех подобных новинок, рекомендуется подписаться на наш блог, который содержит необходимую информацию об обработке данных Tibco Spotfire.

На правах рекламы