Obsah
- Prenášajte veľké dáta priamo do sektorovo špecifických platforiem
- Vybudujte staré obchodné informačné systémy
- Použite tento dátový sklad
- Štruktúrne dáta
- Identifikujte a spracujte údaje
Zdroj: Solarseven / Dreamstime.com
Zobrať:
Získava vaša firma maximum z jej údajov? Tu je niekoľko nových spôsobov použitia údajov, ktoré už máte.
Dnes sa veľa hovorí o tom, čo sa podieľa na vytváraní veľkých dátových nastavení IT, od použitia Apache Hadoop a súvisiacich nástrojov na inováciu dostupnosti, až po rozhovory o technických spôsoboch, ako zúžiť údaje do centrálnych podnikových dátových skladov a z nich. Je tu však aj filozofický prvok veľkých údajov. Inými slovami, ako používate všetky tieto údaje, ktoré sa nachádzajú v okolí, aby ste skutočne zvýšili svoje obchodné výsledky a zlepšili svoj obchodný model?Tu je päť spôsobov, ako spoločnosti dvíhajú čísla a skutočne ich používajú na niektoré konkrétne výsledky.
Prenášajte veľké dáta priamo do sektorovo špecifických platforiem
Jedným jednoduchým spôsobom, ako začať používať agregované obchodné údaje, je vložiť konkrétne dátové prvky do vopred navrhnutých systémov podnikových procesov, ktoré sú vyrobené na efektívne dodávanie týchto údajov. Možno najlepším príkladom sú nástroje na riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM). Dodávatelia často vytvárajú svoje služby na riadiacich paneloch, ktoré môžu obchodným pracovníkom a iným prezentovať efektívne a účinne uložené súbory alebo priečinky zákazníkov.Ide o to, že používanie CRM predpokladá, že niekde máte potrebné údaje. Ak dokážete zoskupiť identifikátory zákazníkov, nákupné histórie a ďalšie relevantné položky spolu, môžete to všetko začať dodávať do svojej CRM platformy. Váš predajný tím vám poďakuje.
Vybudujte staré obchodné informačné systémy
Opäť si vyberiete a vyberiete, ktoré konkrétne súbory údajov chcete použiť, ale ďalšou vecou, ktorú spoločnosti robia, je, že berú svoje obvyklé spôsoby drvenia údajov a ich pomalého rozširovania tým, že do svojich tradičných postupov vykazovania vkladajú čoraz viac súborov veľkých údajov. ,Dobre, takže existuje viac ako niekoľko varovných zdrojov o tom, koľko pôvodných systémov vo všeobecnosti brzdí skutočný pokrok. Existujú však aj praktické príručky, ktoré poukazujú na niektoré z výziev pri využívaní starších technológií pre veľké dáta, ako sa to dá urobiť a ako správny personál môže urobiť celý rozdiel. Akonáhle je nasadený, je všetko technicky „dedičstvom“, takže vždy nie je zmysluplné vyradiť starý systém vždy, keď príde niečo lepšie.
Použite tento dátový sklad
Ak máte veľké údaje v centrálnom úložisku a viete, ako k nim získať prístup, môžete okolo toho vytvárať nové procesy.Toto je vynikajúci príklad toho, ako niektoré väčšie spoločnosti sledujú konkrétne, presné a presne určené použitie veľkých údajov. Môžete to nazvať krížové indexovanie; podniku pomáha vytvárať konzistentné modely medzi všetkými ich početnými druhmi zákazníckych účtov, ktoré sa môžu uchovávať v rôznych častiach softvérovej architektúry.
Spoločným spojením všetkých údajov, na ktoré sa dá podať žalobu, môže byť spoločnosť schopná zistiť, či sa napríklad meno v jeho jednorazovej maloobchodnej databáze miesta predaja zhoduje s menom v jednej z jej divízií služieb. Spoločnosť potom importuje informácie do oboch oddelení, takže keď niekto zdvihne telefón, vie, že táto osoba je aktívna v oboch samostatných kanáloch.
Toto je praktické využitie podnikovej inteligencie - pomôže vám to urobiť niečo na základe všetkých veľkých údajov, ktoré ste zoškrabali.
Štruktúrne dáta
Ďalším hlavným problémom veľkých údajov je to, že spoločnosti často zbierajú relatívne neštruktúrované údaje. Neštruktúrované údaje môžu mať formu papierových alebo digitálnych dokumentov, nespracovaných alebo nerafinovaných databázových zdrojov alebo dokonca útržky a kódy z mobilných zariadení. Štruktúrované údaje majú spoločné to, že sa neriadi formátom relačnej databázy. V dôsledku toho to tradičná porovnateľná databáza nedokáže spracovať a vy z nej nedostanete žiadnu obchodnú inteligenciu.Existujú dva spôsoby, ako to vyriešiť: chytiť lopatu a začať kopať, alebo získať nejaké zdroje, ktoré upresnia tieto neštruktúrované údaje na akčné údaje. Spoločnosti, ktoré nechcú investovať do nového softvéru, môžu zamestnávať ľudské ruky na triedenie neštruktúrovaných údajov a ich správne formátovanie, ale teraz máte niekoľko alternatív vďaka nástrojom, ktoré efektívne analyzujú neštruktúrované údaje. Napríklad metadáta sú jedným zo spôsobov automatizácie získavania údajov spôsobom, ktorý ich robí užitočnými.
Identifikujte a spracujte údaje
Ďalším veľkým heslom v komunite veľkých údajov je dátové jazero. V podstate je dátové jazero iba veľkým súborom údajov, ktorý tam nie je používaný. Je to kvintesenčná definícia údajov v pokoji - nič sa s tým nerobí, nie je narušené, je rovnako ľadové a pokojné ako dyha stojatého vodného toku.Opäť existuje veľa rôznych spôsobov zaobchádzania s dátovými jazerami, ale všetky začínajú premýšľaním o tom, čo je v týchto veľkých súboroch údajov, a prečo sú v prvom rade v chladiarenskom sklade. Spoločnosti budujú svoje vlastné dátové centrá a využívajú ultramoderné objektovo orientované technológie zoskupovania údajov, aby rozdelili tieto dátové jazerá na použiteľné časti. Toto sa skutočne robí na základe individuálneho prípadu, ale niektorí odborníci majú návrhy, ako tieto dátové jazerá spojiť s užitočnými kanálmi, vďaka ktorým niektoré informácie nakoniec niekde skončia a niečo urobia.