Big-Data-Analysen werden verwendet, um zur Durchführung bestimmter Verfahren oder Analysen verschiedene Datenquellen zu verarbeiten. Bei dieser Verarbeitung werden Ausgabe-Datasets und Informationsprodukte generiert, die möglicherweise aktuell gehalten werden müssen, um Genauigkeit für diejenigen zu gewährleisten, die auf die Ergebnisse angewiesen sind.
Da sich die Daten aus Eingabe-Datenquellen im Laufe der Zeit ändern und da neue Beobachtungen gemacht und neue Features oder Werte gespeichert werden, muss die Verarbeitung von Big-Data-Analysen zum Generieren von Ergebnissen für die neuesten Daten wiederholt werden. Diese Ergebnisse können vorherige Ausgaben ersetzen oder an vorhandene Ausgaben angehängt werden, um eine Darstellung dieser im Laufe der Zeit durchgeführten Analysen zu erstellen.
Indem Sie eine Big-Data-Analyse so planen, dass sie regelmäßig oder zu einem wiederkehrenden Zeitpunkt durchgeführt wird, können Sie sicherstellen, dass die Analyse mit der gewünschten Häufigkeit oder dem gewünschten Intervall durchgeführt wird, um aktuelle Ausgaben und Informationsprodukte zur Verwendung in Ihrer Organisation zu generieren.
Nachstehend sind folgende Beispiele aufgeführt:
- In einem Transportunternehmen soll ein täglicher oder wöchentlicher E-Mail-Bericht generiert werden, in dem die Gesamtzahl der Kilometer angegeben wird, die von den einzelnen Fahrzeugen bzw. Mitarbeitern während des jeweiligen Zeitraums zurückgelegt wurden.
- Eine Umweltschutzgruppe möchte einmal pro Woche Statistiken für mindestens ein Attribut aus Sensormessungen in einer Region berechnen, um herauszufinden, wie sich Umweltverhältnisse im Laufe der Zeit oder je nach Bedingungen ändern.