組織では、Hadoopですべてのデータ・ソースのナビゲートおよび検索のための統合環境として、BDDをデータ・ラボの中央として使用し、プロジェクトおよびBDDアプリケーションを作成します。
データ・ラボでのBDDの使用
データ・ラボは、データを操作するすべてのユーザーに対してアナリティクス作成を可能にするイノベーション・センターです。 これは、データ・プロジェクトの大規模なポートフォリオをサポートし、商業化およびフィードバックの本番環境と統合されます。
データ・ラボは、記述、診断、予測および規定のアナリティクス・ソリューションの完全なセットです。 チームとして協力し、複数のデータ・セットに簡単にアクセスできる、選択したアナリスト・グループ間でコラボレーションする場所です。 データ・ラボは、非定型データ実験のための簡単なサンドボックスとして機能します。
データ・ラボで使用すると、Big Data Discoveryでは次のことが可能になります:
- BDDにあるプロジェクトを定義し、調査データ・ラボの他のユーザーと共有します。
- BDDを使用すると、アイデアの迅速な開発、プロトタイプおよびモデルの作成、およびデータからの値の導出方法が重要になります。 たとえば、新しいアプローチを試すことができ、作業中でないアプローチをすばやく破棄して、新しいデータ使用方法を試すことができます。
- プロジェクト内のデータを複数の方法でまとめると、トリミング、編集、分割またはNullファイル化などの単一行の変更を、集約、結合、カスタム変換などの高度なデータ形成手法に簡単に行うことができます。
- 組織内の他のユーザーがデータ・ラボで作成されたモデルを消費し、組織内のディシジョン・グループにインサイトを公開します。
BDDを使用してHadoopのデータ・セットにナビゲートし、内容を調べる
Hadoopのデータ・ソースの上位のナビゲータとして使用される場合、BDDは、環境で使用可能なすべてのデータを視覚的に表します。 Studioカタログですべてのデータを表示し、関心のあるデータ・セットをすばやく見つけることができます。 データ・セットのメタデータをフィルタ処理、編集し、チーム内の他のユーザーのために新しいデータ・セットを作成できます。
BDDを使用したBDDアプリケーションの作成
BDDを使用すると、ビジネス・ニーズにあわせて、有名で既知の問題に対応して「BDDアプリケーション」を作成できます。 たとえば、次のことが可能です。
- BDDプロジェクトを最初から作成して改善し、組織内のより広範なユーザーと共有します。
- すべての検出ソリューション要素の作成者として機能: データ・セット、情報モデル、検出アプリケーションおよび変換スクリプト。
- 検出を繰り返してグループ内の他のユーザーに透過的に実行しますが、様々なソースから定期的に到着する様々な大規模なデータ・セットで実行することもできます。
