На этом этапе собранные данные обрабатываются для . Для этого необходимо выявить и исправить ошибки, устранить дубликаты и классифицировать или сгруппировать данные по их характеристикам.
Анализ данных
С помощью таких инструментов, как Apache Hadoop , и таких языков, как Python , анализ данных позволяет нам выявлять закономерности и тенденции, присутствующие во всей собранной информации, чтобы впоследствии создавать взаимосвязи между ними.
Так, например, компании могут генерировать список телефонных номеров ценную информацию (знания) о поведении и потребностях потребителей.
Для чего нужны большие данные?
Принимая во внимание вышеизложенное, можно с уверенностью сказать, что большие данные служат для выполнения широкого вам нужно чтобы поисковые системы высоко ранжировали вас но спектра функций и целей. Некоторые из них:
Точные прогнозы
Этот процесс позволяет нам предвидеть тенденции и прогнозировать будущее поведение. Благодаря этому компании удается предвидеть данные по кувейту запросы рынка и удовлетворять потребности потребителей еще до того, как они выразят их в устной форме.