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摘要:
To convert invisible, unstructured and time-sensitive machine data into information for decision making is a challenge. Tools available today handle only structured data. All the transaction data are getting captured without understanding its future relevance and usage. It leads to other big data analytics related issue in storing, archiving, processing, not bringing in relevant business insights to the business user. In this paper, we are proposing a context aware pattern methodology to filter relevant transaction data based on the preference of business.
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文献信息
篇名 Non-Intrusive Context Aware Transactional Framework to Derive Business Insights on Big Data
来源期刊 信号与信息处理(英文) 学科 医学
关键词 CONTEXT Aware PATTERN Recognizer BIG DATA
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号 R73
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CONTEXT
Aware
PATTERN
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BIG
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信号与信息处理(英文)
季刊
2159-4465
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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301
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