Велики подаци се могу користити за побољшање јасноће архитектуре на неколико начина:
1. Визуелизација података: Велики подаци се могу визуелизовати у различитим облицима као што су графикони, графикони, дијаграми и инфографике, који помажу у идентификацији образаца, трендова и односа који можда нису бити очигледан кроз необрађене бројеве. Алати за визуелизацију као што су Таблеау, Повер БИ и Д3.јс пружају архитектама бољу перспективу сложених података, што може помоћи у дизајнирању и планирању ефикасне архитектуре.
2. Предиктивно моделирање: Аналитика великих података може се користити за развој предиктивних модела који могу предвидети будуће трендове и обрасце. Архитекте могу да искористе ове увиде да предвиде промене понашања корисника, побољшају испоруку услуга и оптимизују захтеве инфраструктуре.
3. Праћење у реалном времену: алати и технологије за велике податке као што су Хадооп, Спарк и Кафка могу да пруже архитектама увид у реалном времену у сложене системе, апликације и токове података. Ово им може помоћи да рано идентификују проблеме и ризике и предузму проактивне мере за њихово ублажавање.
4. Доношење одлука засновано на подацима: Аналитика великих података може архитектама да пружи увиде засноване на подацима који им могу помоћи да донесу информисане одлуке о дизајну, одржавању и оптимизацији архитектуре. Аналитика података може помоћи архитектама да идентификују обрасце у подацима који су релевантни за њихову архитектуру, омогућавајући им да доносе боље одлуке.
5. Оптимизација перформанси: Велики подаци се могу користити за оптимизацију перформанси система, идентификацију уских грла и убрзање процеса. Анализом великих скупова података, архитекте могу идентификовати области које треба побољшати и донети информисане одлуке о томе како да оптимизују архитектуру да би побољшали перформансе.
Датум објављивања: