10 suurta myyttiä isoista tiedoista

Kirjoittaja: Laura McKinney
Luomispäivä: 1 Huhtikuu 2021
Päivityspäivä: 16 Saattaa 2024
Anonim
10 suurta myyttiä isoista tiedoista - Tekniikka
10 suurta myyttiä isoista tiedoista - Tekniikka

Sisältö



Lähde: Rawpixelimages / Dreamstime.com

Ottaa mukaan:

Suurten tietojen suosion kasvaessa on olemassa monia vääriä käsityksiä siitä. Yritämme hylätä big datan vääriä virheitä.

Big data, data science ja big data analytics ovat ehkä kuumimpia termejä nykypäivän teknologiamaailmassa. Mutta samaan aikaan näihin termeihin liittyy paljon väärinkäsityksiä ja sekaannuksia, joten ihmiset voivat alkaa ajatella eri suuntiin, mikä ei välttämättä ole oikea.

Keskustele tässä artikkelissa nuo suuret myytit ja niiden todelliset merkitykset.

Mitä big data, data Science ja Analytics todella tarkoittavat?

Ennen kuin tarkastelemme isodatan myyttejä, sinun on ymmärrettävä iso data, tietotiede ja analytiikka. Nykyään kaikki on yhteydessä Internetiin. Nämä asiat tuottavat päivittäin dataa, jota yritykset tai organisaatiot voivat hyödyntää hyödyllisten tietojen saamiseksi käyttäjistä, ja tätä kutsutaan isoksi tiedoksi.


Tietotiede ja analytiikka voidaan määritellä prosessiksi, jolla hallitaan ja hyödynnetään näitä tietoja oivalluksen saamiseksi. Näiden valtavien tietovarastojen analysointiin on saatavana paljon työkaluja.

Joten kaikki nämä termit ovat yhteydessä toisiinsa ja mullistavat tietomaailman.

Miksi suuria tietoja on myyttejä?

Suuret tiedot pidetään eräänlaisena jumaluutena. Yrityksille on niin tärkeää, että organisaatiot uskovat, että ilman suurten tietojen tukea muut yritykset ohittavat ne ja ovat kilpailussa viimeisiä. Siten tuhannet suuret tiedot ympäröivät myytit ovat noussut esiin. Ja jos keskityt liikaa näihin myytteihin, yleinen liiketoiminnan tehokkuus voi heikentyä.

Mitkä ovat suuria myyttejä?

Suuret tiedot ympäröivät monia myyttejä. Monet ihmiset ovat joko liian innostuneita hyväksymään sen tai pelkäävät sen hyväksymistä. Nämä myytit voivat vakavasti haitata päätöksentekoa. Joitakin tunnetuimpia myyttejä käsitellään alla.


1. Big Data on vain hypeä

Massojen erittäin suosittu mielipide on, että big data ylitetään. He uskovat, että iso data ei oikeastaan ​​ole muuta kuin "sama vanha data", vain nöyrinä määrinä. He uskovat, että käsitteessä ei ole mitään uutta paitsi, että vain tiedemiehet voivat lukea tiedot tiedoista. Tämä ja tekniikkaan liittyvät lisäkustannukset tekevät siitä vielä kalliimman. Näin ollen on odotettavissa, että pienet yritykset eivät käytä suuria tietoja muutaman vuoden ajan.

Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi


Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.

2. Kaikki ongelmat voidaan ratkaista isolla datalla

Yritykset uskovat, että kaikki analytiikkaan liittyvät ongelmat ovat suuri dataongelma. Kaikki ei kuitenkaan ole iso tietoongelma. Esimerkiksi, jos yrität sovittaa joitain teratavuisia tietoja pariin kenttiin muutamien olosuhteiden mukaan, se ei todellakaan ole suuri dataongelma.

3. Big Data voi ennustaa tulevaisuuden

Tämä ei ole täysin myytti, vaan se on se, mitä jotkut kutsuvat puolitotuukseksi. Suurtietojen oikea käyttö voi todella antaa sinulle jonkin verran näkemyksiä tulevaisuuden ennustamisesta, mutta nämä käsitykset perustuvat historiallisiin tietoihin. Tämä tarkoittaa, että oivallukset riippuvat analysoidusta tiedosta ja käyttäjän vaatimuksista tai kysymyksistä. Siksi iso data ei ole 100% luotettavaa tulevia ennusteita varten.

4. Big Data on tarkoitettu vain suurille organisaatioille

Monet yritykset uskovat, että iso tieto on tarkoitettu vain suurille yrityksille, joilla on suuret budjetit. Tästä syystä useimmat suuret yritykset käyttävät suuria dataratkaisuja. Suuret tiedot vaativat paljon pääomaa tekniseen asennukseen ja työvoimaan. Koska näiden komponenttien kustannukset vähenevät, myös näiden tekniikoiden teho kasvaa, ja enemmän startup-yrityksiä pystyy käyttämään sellaisia ​​tekniikoita. Samanaikaisesti meidän on muistettava, että pilvipalvelut tekevät myös näistä tekniikoista ja alustoista pienemmille organisaatioille halvemmalla. Joten isoista tiedoista on tulossa kohtuuhintaisia ​​kaikenlaisille organisaatioille. (Lisätietoja isoista tiedoista ja pilvilaskennasta on artikkelissa Big Data in the Cloud - Kuinka turvalliset tietomme ovat?)

5. Big Data on parempi, mutta sotkuinen

Suuressa datassa oivalluksen tarkkuus riippuu täysin analysoitavan datan suuruudesta ja luotettavuudesta. Joten tämä tarkoittaisi, että jos analysoit väärän tyyppisiä tietoja, niin myös käsityksesi ovat vääriä.

Suuret määrät vääriä tietoja voivat johtaa myös huonoihin päätöksiin. Toinen esimerkki tästä on tietojen sotkuisuus, koska isojen tietojen analysointi ei ole kovin helppoa. Koska analyyttiset ratkaisut ovat kuitenkin entistä käyttäjäystävällisempiä, tietojen analysointi on helpompaa.

Joten haasteena on tehdä tämä sotkuinen data (iso data) puhtaana ja sitten analysoida se saadaksesi oikeat käsitykset.

6. Big Data -tekniikat kypsyvät

Todellisuudessa suuret tietotekniikat ovat yksinkertaisesti erityyppisten ohjelmistojen verkkoa, jolla on erityisominaisuudet suurten tietomäärien laskemiseen, ja se kehittyy ajan myötä. Siksi iso tietotekniikka ei ole täysin kypsynyt, koska näissä verkko- / ekosysteemikomponenteissa on monia puutteita. Se ei vieläkään ole riittävän kypsä analysoidakseen viimeaikaisia ​​eri tyyppisiä tulvia. Suuri tieto kypsyy vähitellen, kun yhä useammat ihmiset alkavat ottaa sen käyttöön.

7. Big Data korvaa olemassa olevat tietovarastot

Tämä on todella vaarallinen myytti. Suuria tietoja ei vieläkään ole kehitetty tarpeeksi palvelemaan kaiken tyyppisiä dataan liittyviä aiheita. Meidän on myös muistettava, että suuret tietotekniikat / alustat eivät korvaa perinteisiä tietovarastoja tai RDBMS: ää. Suuret tiedot koskevat erityisiä vaatimuksia, eikä niitä pitäisi soveltaa kaikkialle. Joten suuria tietoja ei ole tarkoitettu korvaamaan nykyisiä tietovarastoja, vaikka ne saattavat täyttää tietyt tietovarastojen vaatimukset lähitulevaisuudessa. (Lisätietoja isojen tietojen tallentamisesta on ohjeaiheessa Kuinka iso data vaikuttaa tietokeskuksiin.)

8. Big Data -strategia on vain IT-vastuu

IT-osaston omistaminen yrityksessä todella auttaa, koska se usein asettaa erityyppisiä ohjelmistoja ja laitteistoja, joita iso tieto edellyttää. Pelkästään omistettu IT-tiimi ei yksinään riitä ottamaan käyttöön suurta tietostrategiaa. Suurtietostrategia auttaa tekemään parempia päätöksiä, joten päätöksistä vastaavan osaston on arvioitava ratkaisut huolellisesti.

9. Hadoop on paras ratkaisu isoihin tietoihin

Hadoopia pidetään usein parhaana iso dataratkaisuna. Hadoopille on kuitenkin monia muita vaihtoehtoja. Paras ratkaisu riippuu itse omista tarpeistasi.

10. Big Data on uutta

Termi ”iso data” on uusi, ja myös tänään saatavilla oleva tieto on hyvin uutta. Mutta iso datan käsite ja sen käytöt ovat oikeastaan ​​hyvin vanhoja. Monet yritykset käyttivät suuria tietoja ennen kuin sitä kutsuttiin virallisesti ”big data”, joten tämä myytti ei ole täysin totta.

Ovatko nämä myytit todella tärkeitä?

Nämä suurtiedot myytit ovat hyvin esteellisiä ja voivat johtaa huonoihin liiketoimintapäätöksiin. Nämä myytit voivat saada sinut tuhlaamaan arvokkaita resurssejasi, joita muuten olisi käytetty lisäämään yrityksesi joustavuutta. Nämä myytit voivat jopa johtaa siihen, että menetät tärkeät mahdollisuudet yrityksellesi ja johtaa huonoihin päätöksiin. Siksi sinun pitäisi tietää täysi totuus, koska puolitotuudet voivat olla todella vaarallisia yrityksellesi.

Yhteenveto

Bigdata on suhteellisen uusi käsite, ja sen asianmukainen käyttöönotto voi johtaa parempiin liiketoimintapäätöksiin, lisää myyntiin ja asiakastyytyväisyyteen. Kuten kaikki uudet käsitteet, myös tähän liittyy paljon vääriä tosiasioita, jotka ovat pääosin tietämättömien ihmisten levittämiä huhuja. Näihin huhuihin uskominen voi haitata edistymistä ja johtaa moniin muihin ongelmiin. Siksi sinun on tiedettävä, miten käsitellä nämä huhut ja varmistettava, että yrityksesi toimii oikein.