Tartalom
- Nagy adatjellemzők
- A megfelelő út hiánya
- Adat-osztályozási kérdések
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Adatteljesítmény
- Túlterhelés
- Analitikai eszközök
- Jó ember a megfelelő helyen
- Az adatok formái
- Nem strukturált adatok
- Következtetés
Forrás: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Elvitel:
A nagy adatok forradalmasítják az elemzést, és óriási értéket képviselhetnek a vállalkozások számára - de csak akkor, ha azokat sikeresen kezelik és elemezik.
A nagy adatok különféle formákban és struktúrákban érkeznek. Az elmúlt években a nagy adatanalitika jelentős hatással volt az üzleti döntésekre, és noha ez óriási lehet, mégis fájdalmi pontokkal jár.
Ebben a cikkben ezeket az analitikai fájdalom pontokat tárgyalom, de először engedünk összpontosítani a nagy adatok egyes jellemzőire.
Nagy adatjellemzők
A nagy adatok több jellemzővel definiálhatók:
- Volume - Maga a nagy adat kifejezés a méretre, a kötet az adatmennyiségre utal. Az adatok mérete határozza meg az adatok értékét, hogy nagy adatnak tekinthetők-e vagy sem.
- Sebesség - Az adatok előállítási sebessége sebesség.
- Valóosság - Ez az adatok helyességére utal. Az elemzés pontossága a forrás adatok valódiságától függ.
- Komplexitás - Az adatok hatalmas mennyisége több forrásból származik, így az adatkezelés nehéz folyamatgé válik.
- Változat - Fontos megérteni azt a kategóriát, amelyhez a nagy adatok tartoznak. Ez tovább segíti az adatok elemzését.
- Változékonyság - Ez a tényező azon következetlenségre utal, amelyet az adatok megmutathatnak. Ez tovább akadályozza az adatok hatékony kezelését.
Most tárgyaljuk a fájdalom néhány pontját.
A megfelelő út hiánya
Ha az adatok különböző forrásokból származnak, akkor megfelelő és megbízható útnak kell lennie a hatalmas adatok kezelésére.
A jobb megoldások érdekében az útnak betekintést kell nyújtania az ügyfelek viselkedésébe. Ez a legfontosabb motiváció ahhoz, hogy rugalmas infrastruktúrát hozzunk létre a front-end rendszerek és a back-end rendszerek integrálására. Ennek eredményeként elősegíti a rendszer működésének fenntartását.
Adat-osztályozási kérdések
Az elemzési folyamatnak akkor kell elindulnia, amikor az adattárház nagy mennyiségű adatot tölt be. Ezt a kulcsfontosságú üzleti adatok egy részének elemzésével kell elvégezni. Ez az elemzés értelmes minták és trendek szempontjából készült.
Az adatokat tárolás előtt helyesen kell besorolni. Az adatok véletlenszerű mentése további problémákat okozhat az elemzésben. Mivel az adatok nagy volumenűek, a megfelelő halmaz lehet a különféle halmazok és részhalmazok létrehozása. Ez elősegíti a nagy adat kihívások kezelésének trendeinek megteremtését.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási képességeit, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Adatteljesítmény
Az adatokat hatékonyan kell kezelni a teljesítmény érdekében, és döntéseket nem szabad betekintés nélkül meghozni. Az adatokra szükségünk van ahhoz, hogy hatékonyan nyomon követhessük a keresletet, a kínálatot és a profitot a következetesség érdekében. Ezeket az adatokat valós idejű üzleti betekintés céljából kell kezelni.
Túlterhelés
Túlterhelés akkor fordulhat elő, ha megkíséreljük megőrizni nagy mennyiségű adatkészletet és részhalmazt. A fájdalom legfontosabb pontja az, hogy kiválasztjuk, mely információkat tárolják a különböző forrásokból. A megbízhatóság itt is fontos tényező a megőrzendő adatok kiválasztásakor.
Bizonyos típusú információkra nincs szükség az üzleti életben, ezért azokat a jövőbeni komplikációk elkerülése érdekében meg kell szüntetni. A túlterhelési probléma megoldható, ha a szakértők bizonyos eszközöket használnak betekintést nyújtva egy nagy adatprojekt sikeréhez.
Analitikai eszközök
Jelenlegi analitikai eszközeink betekintést nyújtanak a korábbi teljesítménybe, de a jövőbeli betekintéshez eszközökre van szükség. Ebben az esetben a prediktív eszközök lehetnek optimális megoldások.
Szükség van továbbá az analitikai eszközökhöz való hozzáférésre a vezetők és más szakemberek számára. A szakértői útmutatások fellendíthetik az üzletet magasabb szintre. Ez megfelelő betekintést eredményez, kevesebb IT-támogatással.
Jó ember a megfelelő helyen
Számos HR részleg mottója az, hogy „a megfelelő ember a megfelelő helyen”, és ez vonatkozik a nagy adatokra is. Adjon hozzáférést az adatokhoz és az elemzéshez a megfelelő személyek számára. Ez elősegítheti a megfelelő betekintést a kockázatokkal, költségekkel, promóciókkal stb. Kapcsolatos előrejelzésekkel, és konvertálhatja az elemzést tevékenységekké.
A vállalatok által az értékesítés, a követés és a sütik révén gyűjtött adatok nem használhatók, ha nem tudja elemezni azokat megfelelően. Az elemzés fontos annak biztosításához, hogy a fogyasztó azt akarja.
Az adatok formái
Nagyon sok adat gyűjtött, amely strukturálható vagy strukturálatlan, és különböző forrásokból származhat. Az adatok nem megfelelő kezelése és a tudatosság hiánya a mentési és mentési helyekről akadályozhatja a nagy adatok kezelését. Az adatok minden formájának felhasználását a kezelő személynek tudnia kell.
Nem strukturált adatok
A különféle forrásokból származó adatok strukturálatlan formájúak lehetnek. Tartalmazhat olyan adatokat, amelyek nem szabványos, előre meghatározott módon vannak megszervezve. Például az s, a rendszernaplók, a szövegszerkesztő és az egyéb üzleti dokumentumok mind adatforrások lehetnek.
A kihívás az adatok helyes tárolása és elemzése. Egy felmérés szerint a naponta generált adatok 80% -a strukturálatlan.
Következtetés
A vállalkozás adatait nehéz kezelni, mivel nagy a méretük és a nagyobb feldolgozási kapacitás szükséges. A hagyományos adatbázisok nem tudják ezt hatékonyan feldolgozni. Egy szervezet jobb döntéseket hozhat, ha sikeresen képes kezelni és elemezni a hatalmas adatokat.
Lehetséges, hogy az adatok petabájtaiban tárolják a szervezet alkalmazottainak adatait, különböző forrásokból. Ha nem megfelelően szervezi, akkor nehéz lehet használni. A helyzet rosszabbodik, ha még nem strukturált adatok érkeznek különféle forrásokból.
A nagy adatok javíthatják az üzleti döntéseket és az elemzést. Manapság a bankok, a szolgáltatások, a média és a kommunikáció a nagy adatokba fektetnek be. A fenti fájdalom pontokat figyelembe kell venni, ha nagy mennyiségű adatot dolgozunk fel.