Obsah
- Čo sú to veľké dáta?
- Zachytávanie a drtenie veľkých dát
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Využívanie veľkých údajov na obchodné rozhodnutia
- Väčšie údaje na ceste
Zdroj: Lightspectrum / Dreamstime.com
Zobrať:
Nájdenie spôsobov, ako premeniť záplavu údajov na užitočné informácie pre obchodné rozhodnutia, je pre IT profesiu a vedúcich pracovníkov na úrovni C čoraz väčšou výzvou.
Denne sa vytvára ohromujúcich 2,5 exabajtov údajov; Len za posledné dva roky sa získalo 90 percent údajov v dnešnom svete. Tieto údaje pochádzajú odkiaľkoľvek: senzory používané na zhromažďovanie informácií o klíme, stránky sociálnych médií, digitálne obrázky a videá, nákup záznamov transakcií a signály GPS mobilných telefónov, aby sme vymenovali len niekoľko zdrojov. Nájdenie spôsobov, ako premeniť záplavu údajov na užitočné informácie pre obchodné rozhodnutia, je pre IT profesiu a vedúcich pracovníkov na úrovni C čoraz väčšou výzvou. To je miesto, kde jeden z dnešných špičkových technológií buzzwords príde: veľké dáta. A nie je to nič za nič. Veľké dáta majú moc zmeniť podnikanie veľkým spôsobom. Tu sa dobre pozrite, ako to funguje.
Čo sú to veľké dáta?
Pojem „veľké údaje“ opisuje súbory údajov, ktoré exponenciálne rastú a ktoré sú príliš veľké, surové a neštruktúrované na analýzu pomocou tradičnej databázovej technológie a techniky. Či už ide o terabajty alebo petabajty, presné množstvo údajov je menšou otázkou ako to, ako sa tieto údaje používajú.
K veľkým údajom existujú tri dimenzie: objem, rýchlosť a rozmanitosť. Spoločnosti sú zaplavené množstvom údajov, údaje sa vytvárajú a spracúvajú stále vyššou rýchlosťou a rozširujú sa typy údajov, ako sú sociálne médiá a mobilné zariadenia, ktoré sú pri vedomí.
Ako je teda niektorá z týchto informácií užitočná? V skutočnosti existuje veľa spôsobov, ako môžu veľké dáta pre organizáciu vytvárať hodnotu. Po prvé, veľké dáta môžu odomknúť významnú hodnotu tým, že urobia informácie transparentnými a použiteľnými pri oveľa vyšších frekvenciách. Po druhé, keď organizácie vytvárajú a ukladajú viac transakčných údajov v digitálnej podobe, môžu zhromažďovať podrobné údaje o výkonnosti od všetkého od súpisov produktov po dni choroby. Takto spoločnosti využívajú zber a analýzu údajov na vykonávanie kontrolovaných experimentov a lepšie rozhodovanie v oblasti riadenia. Iní používajú údaje na základné predpovede na vysokofrekvenčné nowcasting, aby svoje obchodné páky prispôsobili včas.
Veľké údaje navyše umožňujú užšiu segmentáciu zákazníkov a presnejšie prispôsobené produkty alebo služby. Táto sofistikovaná analytika môže podstatne zlepšiť rozhodovanie. Veľké údaje sa navyše dajú použiť na zlepšenie vývoja produktov a služieb novej generácie. Napríklad výrobcovia používajú údaje získané zo senzorov zabudovaných vo výrobkoch na vytvorenie jedinečných ponúk služieb. (Postup, ako vyriešiť všetky tieto údaje, je sám osebe. Prečítajte si viac v Data Scientists: The New Rock Stars of Tech World.)
Zachytávanie a drtenie veľkých dát
Spoločnosti musia na to, aby zachytili a rozdrvili veľké údaje, nasadiť nové technológie a techniky v oblasti ukladania, výpočtovej a analytickej techniky. Rozsah technologických výziev a priority ich riešenia sa budú líšiť v závislosti od splatnosti údajov spoločnosti. Staršie systémy a nekompatibilné štandardy a formáty však môžu zabrániť integrácii údajov a prekážať sofistikovanejšej analýze, ktorá vytvára hodnotu. To znamená, že veľké dáta tiež vyžadujú veľké technológie.
Pri efektívnom riadení veľkých dát a vytváraní analytických údajov z týchto údajov pomáha niekoľko nových a vylepšených prístupov k správe a analýze údajov. Skutočný použitý prístup bude závisieť od objemu údajov, rozmanitosti údajov, zložitosti zahrnutých analytických pracovných záťaží a od reaktivity, ktorú vyžaduje podnik. Bude tiež závisieť od schopností, ktoré dodávatelia poskytujú na správu, správu a správu prostredia veľkých dát. Tieto schopnosti sú dôležitými kritériami výberu pre hodnotenie produktu.
Medzi veľké dátové technológie patria systémy na správu databáz s otvoreným zdrojovým kódom určené na spracovanie obrovského množstva údajov, vrátane spoločností Cassandra a Hadoop, ako aj softvér podnikovej inteligencie určený na podávanie správ, analýzu a prezentáciu údajov.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Svoje programovacie schopnosti si nemôžete vylepšiť, keď sa nikto nestará o kvalitu softvéru.
Využívanie veľkých údajov na obchodné rozhodnutia
Spoločnosť Forrester Research odhaduje, že organizácie efektívne využívajú iba päť percent svojich dostupných informácií. To ponecháva veľa priestoru na optimalizáciu a vylepšenie, a preto využívanie veľkých digitálnych súborov údajov pre obchodné rozhodnutia si vyžaduje zostavenie technologického bloku, ktorý pozostáva zo všetkého, od ukladania a výpočtovej techniky po analytické a vizualizačné softvérové aplikácie. Konkrétne technologické požiadavky a priority sa budú líšiť v závislosti od veľkých pák údajov, ktoré sa majú implementovať, a od splatnosti údajov inštitúcií.
Takže to stojí za problém? Jedným slovom, áno. Obchodné výhody používania veľkých dát sú jasné. Napríklad McKinsey Global Institute odhaduje, že maloobchodník, ktorý efektívne využíva veľké údaje, by mohol zvýšiť svoju prevádzkovú maržu o viac ako 60 percent. Pokiaľ ide o NI, jednoducho sa to nezlepší oveľa lepšie.
Aby spoločnosť McKinsey mohla ťažiť z veľkých údajov, odporúča, aby vedúci pracovníci podnikli nasledujúce kroky:
- Inventár všetkých dátových aktív
- Identifikujte príležitosti a riziká tvorby hodnôt
- Vybudujte interné schopnosti na vytvorenie organizácie založenej na údajoch
- Vypracovať podnikovú informačnú stratégiu na implementáciu technológie
- Riešiť otázky týkajúce sa údajov, ako sú súkromie, bezpečnosť a duševné vlastníctvo
Pokiaľ ide o veľké údaje, otázky týkajúce sa politiky údajov sú obzvlášť znepokojivé. Veľké databázy často obsahujú veľmi citlivé informácie, ako sú obchodné tajomstvá alebo údaje, ktoré musia byť chránené zákonom. Navyše existuje často kompromis medzi dostupnosťou a dôvernosťou údajov. Ak organizácia požaduje, aby boli údaje dostupné a užitočné, v dôsledku toho bude často toto zabezpečenie menšie. Na spracovanie veľkých údajov na rozhodovanie v reálnom čase je nevyhnutná centralizácia údajov. S rastúcou centralizáciou však klesá schopnosť oddeliť a zabezpečiť dôverné údaje.
Okrem toho môže veľkosť súboru údajov spôsobiť, že implementácia kontrol zabezpečenia a ochrany súkromia bude nepraktická. Šifrovanie všetkých týchto údajov z bezpečnostných dôvodov by bolo časovo náročné a nákladné a malo by spomaliť spracovanie údajov, čím by bránilo rýchlemu rozhodovaniu.
Kľúčom k riešeniu problémov ochrany osobných údajov a bezpečnosti veľkých údajov je prvý vyššie uvedený krok: inventarizácia všetkých dátových aktív. Keď organizácia pochopí, kde sa nachádzajú veľké údaje a aké údaje existujú, môže podniknúť kroky, napríklad investovať do bezpečnostnej technológie schopnej zvládnuť veľké objemy údajov, aby zabezpečila svoje dôverné informácie.
Väčšie údaje na ceste
Čo bude ďalej? Jedna vec je istá: Veľké dáta tu zostanú.
Ale veľké dáta sú o viac ako len o veľkosti; je to o príležitosti. V tomto prípade je to príležitosť nájsť informácie o nových a vznikajúcich druhoch údajov a obsahu, zvýšiť obratnosť podnikania a odpovedať na otázky, ktoré sa predtým považovali za mimo dosahu.
Kľúčom k tomu, aby ste z toho mali úžitok, je jej zachytenie a rozdrvenie a efektívne využitie na inteligentné obchodné rozhodnutia. Ľahšie povedané, ako urobené, ale výsledky sa zatiaľ osvedčujú za veľké úsilie.