Sisältö
- Big Data -ominaisuudet
- Oikean polun puute
- Tietojen luokitteluongelmat
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Tietojen suorituskyky
- ylikuormittaa
- Analyyttiset työkalut
- Oikea henkilö oikeassa paikassa
- Tietojen muodot
- Jäsentämätön data
- johtopäätös
Lähde: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Suuret tiedot mullistavat analytiikan ja voivat olla erittäin arvokkaita yrityksille - mutta vain jos niitä hallitaan ja analysoidaan onnistuneesti.
Suuret tiedot ovat saatavilla eri muodoissa ja rakenteissa. Viime vuosina big data -analytiikalla on ollut merkittävä vaikutus liiketoimintapäätöksiin, ja vaikka se voi olla valtava vale, se sisältää joitain kipupisteitä.
Tässä artikkelissa käsittelen näitä analytiikan kipupisteitä, mutta ensin antaa keskittyä isojen tietojen joihinkin ominaisuuksiin.
Big Data -ominaisuudet
Suuret tiedot voidaan määritellä useilla ominaisuuksilla:
- Määrä - termi iso data viittaa itse kokoon ja määrä viittaa datan määrään. Datan koko määrittää datan arvon, pidetäänkö big datana vai ei.
- Nopeus - Nopeus, jolla data syntyy, tunnetaan nopeudella.
- Totuus - Tämä viittaa tietojen oikeellisuuteen. Analyysin tarkkuus riippuu lähdetietojen todenmukaisuudesta.
- Monimutkaisuus - Massiiviset tietomäärät tulevat useista lähteistä, joten tiedonhallinnasta tulee vaikea prosessi.
- Variety - Tärkeä asia ymmärtää on luokka, johon iso data kuuluu. Tämä auttaa edelleen tietojen analysoinnissa.
- Muuttuvuus - Tämä tekijä viittaa epäjohdonmukaisuuteen, jonka tiedot voivat näyttää. Tämä haittaa edelleen tietojen tehokasta hallintaa.
Nyt keskustellaan joistakin kipupisteistä.
Oikean polun puute
Jos tiedot ovat peräisin eri lähteistä, massiivisen tiedon käsittelemiselle tulisi olla oikea ja luotettava polku.
Parempien ratkaisujen saamiseksi polun tulisi tarjota käsitys asiakaskäyttäytymisestä. Tämä on tärkein motivaatio luoda joustava infrastruktuuri etuliittymäjärjestelmien integroimiseksi taustajärjestelmiin. Seurauksena on, että järjestelmä pitää järjestelmän käynnissä.
Tietojen luokitteluongelmat
Analyysiprosessin pitäisi alkaa, kun tietovarastoon on ladattu valtavia määriä dataa. Se tulisi tehdä analysoimalla osa keskeistä yritystietoa. Tämä analyysi tehdään merkityksellisille malleille ja suuntauksille.
Tiedot on luokiteltava oikein ennen varastointia. Tietojen satunnainen tallentaminen voi aiheuttaa uusia ongelmia analytiikassa. Koska datan määrä on suuri, erilaisten sarjojen ja osajoukkojen luominen voisi olla oikea vaihtoehto. Tämä auttaa luomaan suuntauksia suurten datahaasteiden käsittelemiseen.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Tietojen suorituskyky
Tietoja tulisi käsitellä tehokkaasti suorituskykyä varten eikä päätöksiä saa tehdä ilman oivalluksia. Tarvitsemme tietomme toimiaksemme tehokkaasti kysynnän, tarjonnan ja voiton seuraamiseksi johdonmukaisuuden vuoksi. Tietoja tulisi käsitellä reaaliaikaisia yritystietoja varten.
ylikuormittaa
Ylikuormitus voi tapahtua, kun yritetään pitää suuria määriä tietojoukkoja ja osajoukkoja. Tärkein kivunkohta on tässä valita, mitä tietoja säilytetään eri lähteistä. Luotettavuus on myös tässä tärkeä tekijä valittaessa säilytettäviä tietoja.
Tietyn tyyppisiä tietoja ei tarvita liiketoiminnassa, ja ne olisi poistettava tulevien komplikaatioiden välttämiseksi. Ylikuormitusongelma voitaisiin ratkaista, jos asiantuntijat käyttävät joitain työkaluja oivalluksen luomiseksi suuren dataprojektin menestykseen.
Analyyttiset työkalut
Nykyiset analyyttiset työkalut tarjoavat käsityksen aikaisemmasta suorituksesta, mutta työkaluja tarvitaan tulevaisuuden näkemysten tuottamiseksi. Ennustavat työkalut voivat olla optimaalisia ratkaisuja tässä tapauksessa.
On myös annettava analyyttisille työkaluille pääsy johtajille ja muille ammattilaisille. Asiantuntijaohjeet voivat nostaa yritystä korkeammalle tasolle. Tämä johtaa oikeaan näkemykseen ja vähemmän apua IT-tukeen.
Oikea henkilö oikeassa paikassa
Monien HR-osastojen tunnuslause on ”oikea henkilö oikeassa paikassa”, ja se on samoin myös isoille tiedoille. Tarjoa tietojen ja analyysien käyttöoikeudet oikealle henkilölle. Tämä voisi auttaa saamaan asianmukaisia käsityksiä riskeihin, kustannuksiin, kampanjoihin jne. Liittyviin ennusteisiin ja voisi muuttaa analytiikan toimiksi.
Yritysten s, myynnin, seurannan ja evästeiden avulla keräämistä tiedoista ei ole hyötyä, jos et voi analysoida niitä oikein. Analyysi on tärkeä tarjoamalla sitä, mitä kuluttaja haluaa.
Tietojen muodot
Kerätään suuri määrä tietoa, joka voi olla jäsennelty tai jäsentämätön ja eri lähteistä. Virheellinen tietojenkäsittely ja tietämättömyys tallennettavista ja tallennuspaikoista voivat haitata isojen tietojen käsittelyä. Kunkin tietomuodon käytön tulisi olla sitä käsittelevän henkilön tiedossa.
Jäsentämätön data
Eri lähteistä peräisin olevilla tiedoilla voi olla jäsentämätön muoto. Se voi sisältää tietoja, joita ei ole järjestetty vakiona, ennalta määrätyllä tavalla. Esimerkiksi s, järjestelmälokit, tekstinkäsittelyasiakirjat ja muut yritysasiakirjat voivat kaikki olla tietolähteitä.
Haasteena on tallentaa ja analysoida nämä tiedot oikein. Tutkimuksen mukaan 80% päivittäin tuotetusta tiedosta on jäsentämätöntä.
johtopäätös
Yrityksen tietoja on vaikea hallita sen suuren koon ja suuremman käsittelykapasiteetin tarpeen vuoksi. Perinteiset tietokannat eivät pysty käsittelemään tätä tehokkaasti. Organisaatio voi tehdä parempia päätöksiä, jos se pystyy onnistuneesti hallitsemaan ja analysoimaan massiivista tietoa helposti.
Se voi olla petatavua tietoa, joka tallentaa organisaation työntekijöiden tietoja eri lähteistä. Jos sitä ei järjestetä oikein, siitä voi tulla vaikeaa käyttää. Tilanne pahenee, jos eri lähteistä tulee vielä enemmän jäsentämätöntä tietoa.
Suuret tiedot voivat parantaa liiketoimintapäätöksiä ja analytiikkaa. Pankkitoiminta, palvelut, media ja viestintä panostavat nykyään big dataan. Yllä olevat kipupisteet on otettava huomioon työskennellessään valtavien tietomäärien kanssa.