Obsah
- Vlastnosti veľkých dát
- Nedostatok správnej cesty
- Problémy s klasifikáciou údajov
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Výkon údajov
- preťaženie
- Analytické nástroje
- Správna osoba na správnom mieste
- Formy údajov
- Neštruktúrované údaje
- záver
Zdroj: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Zobrať:
Veľké dáta znamenajú revolúciu v analytike a môžu byť pre podniky nesmierne cenné - ale iba ak budú úspešne spravované a analyzované.
Veľké dáta prichádzajú v rôznych formách a štruktúrach. V posledných rokoch mala analýza veľkých údajov výrazný vplyv na obchodné rozhodnutia, a hoci to môže byť nesmierne cenné, prichádza s určitými bodmi bolesti.
V tomto článku sa budem venovať týmto analytickým bodom bolesti, ale najprv sa zameriame na niektoré charakteristiky veľkých údajov.
Vlastnosti veľkých dát
Veľké dáta môžu byť definované niekoľkými charakteristikami:
- Objem - Pojem samotné veľké údaje sa vzťahuje na veľkosť a objem sa vzťahuje na množstvo údajov. Veľkosť údajov určuje hodnotu údajov, ktoré sa majú považovať za veľké alebo nie.
- Rýchlosť - rýchlosť, pri ktorej sa generujú údaje, sa nazýva rýchlosť.
- Pravdivosť - Ide o správnosť údajov. Presnosť analýzy závisí od pravdivosti zdrojových údajov.
- Zložitosť - obrovské množstvo údajov pochádza z viacerých zdrojov, takže správa údajov sa stáva náročným procesom.
- Odroda - Dôležitá vec na pochopenie je kategória, do ktorej veľké dáta patria. To ďalej pomáha pri analýze údajov.
- Variabilita - tento faktor sa týka nekonzistentnosti, ktorú môžu údaje vykazovať. To ďalej brzdí proces efektívnej správy údajov.
Teraz môžete diskutovať o niektorých bodoch bolesti.
Nedostatok správnej cesty
Ak údaje pochádzajú z rôznych zdrojov, mala by existovať správna a spoľahlivá cesta na spracovanie rozsiahlych údajov.
V záujme lepších riešení by cesta mala poskytnúť informácie o správaní sa zákazníkov. Toto je najdôležitejšia motivácia pre vytvorenie flexibilnej infraštruktúry na integráciu front-end systémov so back-end systémami. Výsledkom je, že pomáha udržiavať váš systém v prevádzke.
Problémy s klasifikáciou údajov
Analytický proces by sa mal začať, keď je dátový sklad naložený veľkým množstvom údajov. Malo by sa to vykonať analýzou podskupiny kľúčových obchodných údajov. Táto analýza sa vykonáva pre zmysluplné vzorce a trendy.
Pred uložením by sa údaje mali správne klasifikovať. Náhodné uloženie údajov môže spôsobiť ďalšie problémy v analytike. Keďže objem údajov je veľký, správnou voľbou by mohlo byť vytváranie rôznych množín a podmnožín. Pomáha to pri vytváraní trendov pri riešení veľkých problémov s údajmi.
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.
Výkon údajov
S údajmi by sa malo zaobchádzať efektívne z hľadiska výkonnosti a rozhodnutia by sa nemali robiť bez informácií. Potrebujeme, aby naše údaje boli efektívne na sledovanie dopytu, ponuky a zisku kvôli konzistentnosti. Tieto údaje by sa mali spracovať pre obchodné informácie v reálnom čase.
preťaženie
Ak sa snažíte zachovať veľké množstvo množín údajov a podmnožín, môže dôjsť k preťaženiu. Kľúčovým bodom bolesti je výber informácií, ktoré sa majú uchovávať z rôznych zdrojov. Spoľahlivosť je tu tiež dôležitým faktorom pri výbere údajov, ktoré sa majú zachovať.
Niektoré druhy informácií nie sú potrebné pre podnikanie a mali by sa odstrániť, aby sa predišlo budúcim komplikáciám. Problém s preťažením by sa mohol vyriešiť, ak odborníci používajú niektoré nástroje na vytvorenie prehľadu na dosiahnutie úspechu projektu s veľkými dátami.
Analytické nástroje
Naše súčasné analytické nástroje poskytujú informácie o predchádzajúcom výkone, ale nástroje sú potrebné na poskytnutie budúcich poznatkov. V tomto prípade by mohli byť optimálnymi riešeniami prediktívne nástroje.
Je tiež potrebné poskytnúť prístup k analytickým nástrojom manažérom a iným odborníkom. Odborné poradenstvo môže podporiť podnikanie na vyššiu úroveň. To vedie k správnemu prehľadu s menšou pomocou poskytovanou na podporu IT.
Správna osoba na správnom mieste
Mottom mnohých oddelení ľudských zdrojov je „správna osoba na správnom mieste“ a to isté platí aj pre veľké dáta. Poskytnite údaje a analytický prístup správnej osobe. To by mohlo pomôcť získať správne informácie o predpovediach týkajúcich sa rizika, nákladov, propagačných akcií atď. A mohlo by to zmeniť analytiku na činy.
Ak údaje nemôžete správne analyzovať, údaje zhromaždené spoločnosťami prostredníctvom predaja, sledovania a súborov cookie nie sú použiteľné. Analýza je dôležitá pre poskytnutie toho, čo chce spotrebiteľ.
Formy údajov
Zhromažďuje sa veľké množstvo údajov, ktoré môžu byť štruktúrované alebo neštruktúrované az rôznych zdrojov. Nesprávne zaobchádzanie s údajmi a nedostatok informovanosti o tom, čo uložiť a kde uložiť, môžu brániť spracovaniu veľkých údajov. Použitie každej formy údajov by malo byť známe osobe, ktorá údaje spracúva.
Neštruktúrované údaje
Údaje pochádzajúce z rôznych zdrojov môžu mať neštruktúrovanú formu. Môže obsahovať údaje, ktoré nie sú usporiadané štandardným a vopred určeným spôsobom. Napríklad zdrojmi údajov môžu byť napríklad systémové protokoly, dokumenty na spracovanie textu a iné obchodné dokumenty.
Úlohou je správne ukladať a analyzovať tieto údaje. Z prieskumu vyplynulo, že 80% denne generovaných údajov je neštruktúrovaných.
záver
Údaje v podniku je ťažké spravovať z dôvodu jeho veľkej veľkosti a potreby vyššej kapacity spracovania. Tradičné databázy to nedokážu efektívne spracovať. Organizácia môže robiť lepšie rozhodnutia, ak dokáže bez problémov úspešne spravovať a analyzovať rozsiahle údaje.
Mohli by to byť petabajty údajov ukladajúcich údaje o zamestnancoch organizácie z rôznych zdrojov. Ak nie je správne usporiadaná, môže byť ťažké ju používať. Situácia sa zhoršuje, ak prichádzajú ešte viac neštruktúrované údaje z rôznych zdrojov.
Veľké dáta majú potenciál na zlepšenie obchodných rozhodnutí a analytiky. Bankovníctvo, služby, médiá a komunikácia dnes investujú do veľkých dát. Uvedené body bolesti by sa mali brať do úvahy pri práci s obrovským množstvom údajov.