Vsebina
- Značilnosti velikih podatkov
- Pomanjkanje pravilne poti
- Vprašanja glede klasifikacije podatkov
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Uspešnost podatkov
- Preobremenitev
- Analitična orodja
- Prava oseba na pravem mestu
- Oblike podatkov
- Nestrukturirani podatki
- Zaključek
Vir: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Odvzem:
Veliki podatki so revolucionarni analitiki in so lahko za podjetja zelo pomembni, vendar le, če se z njimi uspešno upravlja in analizira.
Veliki podatki prihajajo v različnih oblikah in strukturah. Analitika velikih podatkov je v zadnjih letih pomembno vplivala na poslovne odločitve, in čeprav je lahko zelo pomembna, ima nekaj bolečin.
V tem članku bom obravnaval te analitične bolečinske točke, najprej pa se osredotočimo na nekatere značilnosti velikih podatkov.
Značilnosti velikih podatkov
Velike podatke lahko določimo z več značilnostmi:
- Obseg - Izraz veliki podatki se nanaša na velikost, količina pa na količino podatkov. Velikost podatkov določa vrednost podatkov, ki jih je treba šteti za velike podatke ali ne.
- Hitrost - Hitrost generiranja podatkov je znana kot hitrost.
- Verodostojnost - To se nanaša na pravilnost podatkov. Natančnost analize je odvisna od verodostojnosti izvornih podatkov.
- Kompleksnost - Ogromne količine podatkov prihajajo iz več virov, zato upravljanje podatkov postane težaven proces.
- Raznolikost - Pomembno je razumeti kategorijo, v katero spadajo veliki podatki. To nadalje pomaga pri analizi podatkov.
- Spremenljivost - Ta dejavnik se nanaša na nedoslednost, ki jo lahko pokažejo podatki. To še dodatno ovira postopek učinkovitega upravljanja podatkov.
Zdaj pa razpravljamo o nekaterih bolečinskih točkah.
Pomanjkanje pravilne poti
Če podatki prihajajo iz različnih virov, bi morala obstajati ustrezna in zanesljiva pot za ravnanje z množičnimi podatki.
Za boljše rešitve mora pot nuditi vpogled v vedenje strank. To je najpomembnejša motivacija za ustvarjanje fleksibilne infrastrukture za integracijo sprednjih sistemov s sistemi za nazaj. Kot rezultat, pomaga pri vzdrževanju sistema.
Vprašanja glede klasifikacije podatkov
Proces analitike bi se moral začeti, ko je skladišče podatkov obremenjeno z ogromno količino podatkov. To bi bilo treba storiti z analizo podskupine ključnih poslovnih podatkov. Ta analiza je narejena za smiselne vzorce in trende.
Podatke je treba pred shranjevanjem pravilno razvrstiti. Naključno shranjevanje podatkov lahko povzroči nadaljnje težave pri analitiki. Ker so podatki obsežni, je lahko ustvarjanje različnih nizov in podskustov prava izbira. To pomaga ustvariti trende za reševanje velikih podatkovnih izzivov.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih veščin, kadar nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Uspešnost podatkov
S podatki je treba ravnati učinkovito za uspešnost, odločitve pa ne smejo biti sprejete brez vpogleda. Naši podatki potrebujejo za učinkovito sledenje povpraševanja, ponudbe in dobička zaradi doslednosti. Te podatke je treba obravnavati za poslovne vpoglede v realnem času.
Preobremenitev
Če poskušate obdržati velike količine nabora podatkov in podskupi, lahko pride do preobremenitve. Tu je ključna bolečina izbira informacij, ki se hranijo iz različnih virov. Tu je zanesljivost tudi pomemben dejavnik pri izbiri podatkov, ki jih želite hraniti.
Nekatere informacije niso potrebne za poslovanje in jih je treba odpraviti, da se preprečijo prihodnji zapleti. Vprašanje s preobremenitvijo bi bilo mogoče rešiti, če strokovnjaki uporabljajo nekatera orodja za vpogled v uspeh velikega podatkovnega projekta.
Analitična orodja
Naša trenutna analitična orodja omogočajo vpogled v predhodne rezultate, vendar so potrebna orodja za prihodnje vpoglede. V tem primeru so napovedna orodja lahko optimalne rešitve.
Potrebno je tudi omogočiti dostop do analitičnega orodja managerjem in drugim strokovnjakom. Strokovne smernice lahko podjetje dvignejo na višjo raven. To vodi k ustreznemu vpogledu z manj podpore za IT podporo.
Prava oseba na pravem mestu
Mnogim oddelkom za človekove pravice je pravi pravi človek na pravem mestu, enako pa je tudi za velike podatke. Zagotovite dostop do podatkov in analitike pravi osebi. To bi lahko pomagalo pri dobrem vpogledu v napovedi, povezane s tveganjem, stroški, napredovanji itd., In lahko pretvori analitiko v dejanja.
Podatki, ki jih podjetja zbirajo s prodajo, prodajo, sledenjem in piškotki, niso koristni, če jih ne morete pravilno analizirati. Analiza je pomembna za zagotavljanje tega, kar potrošnik želi.
Oblike podatkov
Zbrana je velika količina podatkov, ki so lahko strukturirani ali nestrukturirani in iz različnih virov. Nepravilno ravnanje s podatki in pomanjkanje zavedanja o tem, kaj shraniti in kje ga shraniti, lahko ovirata ravnanje z velikimi podatki. O uporabi posameznih oblik podatkov mora biti seznanjena oseba, ki z njimi ravna.
Nestrukturirani podatki
Podatki iz različnih virov so lahko nestrukturirani. Vsebuje lahko podatke, ki niso organizirani na standarden, vnaprej določen način. Na primer, viri podatkov so lahko sistemski dnevniki, dokumenti za obdelavo besedil in drugi poslovni dokumenti.
Izziv je pravilno shranjevanje in analiziranje teh podatkov. V raziskavi je bilo ugotovljeno, da je 80% podatkov, ustvarjenih na dan, nestrukturiranih.
Zaključek
Podatke v podjetju je težko obvladovati zaradi velike velikosti in potrebe po večji zmogljivosti obdelave. Tradicionalne baze podatkov tega ne morejo učinkovito obdelati. Organizacija lahko sprejme boljše odločitve, če lahko z lahkoto upravlja in analizira množične podatke.
To bi lahko bili petabajti podatkov, ki shranjujejo podrobnosti o zaposlenih v organizaciji iz različnih virov. Če ni pravilno organiziran, bi lahko postal težaven za uporabo. Razmere se poslabšajo, če iz različnih virov prihaja še več nestrukturiranih podatkov.
Veliki podatki lahko izboljšajo poslovne odločitve in analitiko. Danes bančništvo, storitve, mediji in komunikacije vlagajo v velike podatke. Pri delu z ogromnimi količinami podatkov je treba upoštevati zgornje bolečinske točke.