Suurandmete kontseptsioonid - 16 olulist näpunäidet suurandmete kontseptsioonide jaoks

• Mis on suurandmete kontseptsioonid?

Mis on suurandmete kontseptsioonid?

Igal organisatsioonil on täna tohutult andmeid, mille arv kasvab iga minutiga. Selliste andmete haldamiseks vajate arenenud tehnoloogiat. Suurandmete analüütika toob suurandmete mõistete analüüsi valdkonnas sisse uue revolutsiooni. Suurandmed analüüsivad suures koguses andmeid, et saada andmetega põhjalikumaid teadmisi ja teada saada nende varjatud mustreid ja seoseid. See aitab ettevõttel seda teavet paremini mõista. See aitab ettevõttel tuvastada organisatsiooni jaoks olulisemad andmed.

Miks on suurandmete mõistete analüüs oluline?

Suurandmetel on olnud põhirõhk alates selle loomisest ettevõtluse valdkonnas. Paljud organisatsioonid mõistavad suurandmete olulisust ja kasutavad seda oma ettevõttes.

Suurandmete tutvustamine aitab ettevõttel tuvastada uusi ärivõimalusi ja suurendada nende tõhusust. See omakorda aitab suurendada nende kasumit, saades palju kliente. Tänapäeva maailmas peetakse suurandmete kontseptsioone tähtsamaks järgmistel põhjustel

• Väiksemad kulud - suured andmesidetehnoloogiad on kulutõhusamad. Ja see on parim vahend tohutute andmete salvestamiseks madalama hinnaga. Samuti aitab see tuvastada tõhusamaid äritegevuse viise.

• Kiire otsuste tegemine - mälusisese analüüsi ja uute andmeallikate analüüsimise abil aitab suurandmed ettevõttel andmeid ja teavet varasemast kiiremini analüüsida. Analüüsi kaudu õppimise põhjal saab ettevõte teha aruka otsuse.

• Uued tooted ja funktsioonid - korraliku analüüsi kaudu tunnevad suurandmete kontseptsioonid kliendi vajadusi ja rahulolu. Seega tarnivad nad alati seda, mida kliendid soovivad. Mõned ettevõtted loovad oma klientide rahuldamiseks ka uusi andmeid, kasutades suurandmete analüüsi.

Kasutades suurandmete kontseptsioonide analüütikat, võib organisatsioon suurendada müüki, tõhusust, toiminguid, klienditeenindust ja riskijuhtimist.

Suurandmete analüüs aitab parandada äriprotsessi kiirust ja vähendada toimingute keerukust.

Big Data analüütikas kasutatavad tehnoloogiad

Puudub ühtne tehnoloogia, mis võimaldaks suurandmete analüüsi. Siin on loetletud mõned olulised tehnoloogiad, millel on suurandmetes suur roll

• Andmehaldus
• Andmete kaevandamine
• Hadoop
• Mälusisene analüüs
• Ennustav analüüs
• Teksti kaevandamine

Kasutusvaldkonnad

Enamikul organisatsioonidel on nüüd suurte andmete kontseptsioonid. Sest nad on aru saanud vajadusest andmeid kasutada ja sellest väärtust saada. Allpool on loetletud vähesed seda tehnoloogiat kasutavad organisatsioonid

• Reisimine ja külalislahkus
• Tervishoid
• Valitsus
• Jaemüük

Näpunäited suurte andmete muutmiseks suureks õnnestumiseks

Suurte andmeettevõtete arv kasvab igal aastal ja nad töötavad välja uusi strateegiaid tegevuskulude vähendamiseks, efektiivsuse suurendamiseks ja klientide rahulolu tagamiseks. Paljud organisatsioonid kasutavad nende andmeid ja analüüsi kasumlike otsuste tegemiseks. Suured andmed aitavad sellisel otsustusprotsessil suuremal määral kaasa. See kasutab otsuste tegemiseks ennustavat analüüsi. Isegi struktureerimata andmemahtu, mis kasvab iga päev, saab hõlpsasti analüüsida ka suurandmete kontseptsioonide abil.

Suurandmete kontseptsioonid pakuvad endiselt väljakutseid. Kui suurandmeid organisatsioonis ei rakendata ja tõlgendatakse õigesti, on see suureks takistuseks. Suurte andmete nõuetekohaseks kasutamiseks suurte otsuste tegemiseks peab organisatsioon ületama mitu väljakutset takistavat asjaolu. Suurte andmetega seotud väljakutsed on negatiivse reaktsioonina suurandmete uurimisele.

Allpool on toodud mõned näpunäited, mida andmeanalüüsi ettevõtted pakuvad suurte andmete muutmiseks suureks eduks.

1. Veenduge, et teil on piisavalt töötlemisvõimsust

Tänapäeva ärimaailmas ekstrapoleeritakse pidevalt iga minut. Enne mis tahes suurandmete projektiga alustamist peate veenduma, et võimas protsessor on olemas. Iga suurandmete uurimisprojekt hõlmab tohutul hulgal andmeid ja selliste andmete käsitlemiseks on väga oluline omada võimsat protsessorit. Andmete täpseks ja õigeaegseks töötlemiseks on vaja õiget töötlemissüsteemi. Töötlussüsteemi jõudlust tuleb sageli jälgida, et tagada selle õige töö.

2. Määratlege kindel organisatsiooniline struktuur

Organisatsioonid saavad suurandmeid maksimaalselt kasutada, kui neil on analüüsi meeskonna jaoks tsentraliseeritud seadistused. See aitab neil ühendada ärijuhte ja suurandmetehnoloogiat, et tulla välja parimate ideedega, mida organisatsiooni teine ​​osa saab kasutada. Ennustavat analüüsi kasutavatel organisatsioonidel on tõestatud, et suurandmetes on suur edu kui teistel organisatsioonidel.

3. Segage Big Data kontseptsioone organisatsioonis õigel ajal

Suurte andmete muutmine suureks õnnestumiseks pole nii lihtne asi. Sellel on palju suuri andmetega seotud väljakutseid. Ettevõtted peavad oma vajadused tähtsuse järjekorda seadma ja vastavalt sellele töötama. Suurandmete analüüs vajab struktureeritud andmeid. Paljudes ettevõtetes on andmed saadaval, kuid see pole täielik ja korraldatud selleks, et suurandmete analüüs saaks seda otse analüüsiks kasutada.

Ainult suurandmete analüüsi efektiivsel kasutamisel suudab organisatsioon välja selgitada probleemid äri- ja tegevusprotsessis. Ennustava analüüsi tõhusaks kasutamiseks peavad organisatsioonid andmeid segama sobival viisil.

Aeg on veel üks oluline tegur, mis mõjutab andmete analüüsiprotsessi. Tõhusate otsuste tegemiseks on vaja reaalajas teavet. Andmeanalüütik peaks ETL-i tööriistade abil analüüsimiseks andmete ettevalmistamiseks alati rohkem aega kulutama. See aitab suurandmete kontseptsioone sulanduda organisatsiooni õigel ajal.

4. Otsige pikaajalist planeerimist

Tehnoloogiad muutuvad pidevalt ja organisatsioonid peavad end uue tehnoloogiaga kohandama. Tänapäeva maailmas muutuvad andmed üha suuremaks ja see on ettevõttele suur väljakutse. Organisatsioonid peavad sama väljakutsega toimetulemiseks olema varustatud. Tehnoloogiad on homme paremad kui täna. Seega peavad organisatsioonid säilitama paindlikku äriteavet, mis on avatud uutele toodetele, metoodikatele ja tehnoloogiatele. Planeerige pikaajaliselt ja jälgige muutusi. Kui teete otsuseid või muudatusi või teete valikuid, mõelge selle mõjule pikas perspektiivis ja kuidas sellega toime tulla.

5. Alustage turvalise ladustamisega

Andmeanalüütika kõige olulisem samm ja alus on tugeva salvestussüsteemi juurutamine. Kui soovite oma organisatsioonis suurandmeid rakendada, peaks turvalisus olema teie esimene prioriteet. Teie salvestussüsteem peaks vastama projekti praegustele ja tulevastele nõuetele. Te peaksite valima salvestussüsteemi, võttes arvesse mõningaid tegureid, nagu praegused ja tulevased andmeriskid, tavalised ohud ja kõrge turvalisuse tase. Kogu andmeanalüüsi protsess, näiteks andmete krüptimine, kauplusvõtmete autentimine või muu selles küsimuses toimuv tegevus, peaks olema turvaline. Teie rakendatud salvestus- ja turvasüsteem ei tohiks olla liiga kallis. Samuti peaks see suutma käsitleda suure hulga andmeid.

6. Täpsemad analüüsilahendused

Andmed on iga suurandmete projekti kõige olulisem aspekt. Kuid kui andmeid ei kasutata õigesti, ei anna see teie suurandmete projektile palju lisaväärtust. Andmete tõhusaks kasutamiseks peate kasutama täpsemat andmeanalüüsi lahendust. Täiustatud analüüsilahendus aitab teil saada põhjalikke teadmisi andmete kohta. See võimaldab teil teha paremaid otsuseid ja saada ettevõttes paremaid tulemusi. Täpsema andmeanalüüsi lahenduse kasutamine aitab teil suurandmete keskkonnast selgelt aru saada.

7. Kaasake asjatundjad

Õige suurte andmetöötlustalentide leidmine on enamiku organisatsioonide jaoks suur väljakutse. Suurandmed on lai väli ja ükski inimene ei saa kõiki suurandmete tehnoloogiaid vallata. Esiteks laske oma Big data projektil üksikasjalikult uurida ja seejärel valige inimesed, kes on eksperdid, kes tegelevad projekti konkreetsete aspektidega.

Nõudlus analüütiliste talentide järele on väga suur, samas kui analüütiliste talentide turg on väga piiratud. Mõned ettevõtted astuvad nüüd ekspertide värbamiseks suurandmete tutvustamiseks akadeemiliste asutuste ja suurandmetega alustavate ettevõtete kaudu.

Õige suurandmete andekate värbamine on ülioluline tegur suurandmete suureks eduks muutmisel.

8. Valige sobiv partner

Igal ettevõttel puuduvad kõik ressursid ja andmeoskused suurandmetesse investeerimiseks ilma teiste abita. Sellisel juhul on oluline kellegagi suhelda. Partneri valimisel peaksite olema väga ettevaatlik. Suurandmed ei ole oma olemuselt tehingulised. Hea näide on Procter ja Gamble on teinud oma andmete analüüsioskuse parandamiseks koostööd Google'iga. Nad aitavad üksteisel üksteise mõistmisel teadmisi omandada.

9. Tugev juht suurte andmete algatuste elluviimisel

Juhtimine on veel üks oluline tegur, et muuta suurandmed suureks õnnestumiseks. Organisatsioonid peavad eraldama suurandmete ja analüütika jaoks täpselt määratletud rollid. Organisatsioonidel peaksid olema vajalikud juhtimisomadused, et suurandmete analüüs oleks osa nende ärirutiinist. Tugeva juhi määramine suurandmete kontseptsiooni väljale on organisatsioonis oluline samm juhtimiskvaliteedi loomiseks.

10. Ärge ignoreerige loomulikke instinkte

Isegi kui kasutate tipptasemel tehnoloogiat, ei tohiks te kunagi ignoreerida puuduste avastamise ja mustrite mõistmise loomulikke instinkte. On teatud visuaalse avastuse tööriistu, mis aitavad teil õigeaegset teavet saada. Koos selliste tööriistadega peaksite kasutama ka paremaid analüütilisi nippe, et erinevaid andmeid erinevalt analüüsida. See on oluline ka seetõttu, et iga teave nõuab erinevat lähenemist.

11. Hadoop ja ladu

See võib tunduda imelik, kuid see kombinatsioon sobib suurepäraselt ka ettevõtetele. Andmeladu talletab struktureeritud andmeid, Hadoop aga kõiki struktureerimata andmeid, mida saab tulevikus analüüsida ja mida saab kasutada. Hadoop töötab analüütiliselt kõige paremini. Seetõttu on Hadoopi ja andmelao ühendamine parim kombinatsioon suurte andmete kontseptsioonide suureks õnnestumiseks.

12. Leidke tasakaal alt-üles ja ülalt alla planeerimise vahel

On väga oluline arvestada mõlema lähenemisviisiga, sest kumbki neist ei õnnestu ilma teiseta. Leidke ühine keel äri- ja tehnoloogiaspetsialistide vaheliseks suhtluseks. Kui mitte, siis investeering, mille teete suures andmetöötluses, on lihtsalt raiskamine.

13. Tehke spetsiaalne süsteemne ja struktureeritud rakendamine

Paljudel organisatsioonidel puuduvad hästi kavandatud kriteeriumid suurte andmetöötlusäride valimiseks, tuvastamiseks ja valimiseks. Suurandmete tehnikaid ja tehnoloogiaid saab käivitada organisatsiooni mis tahes osast ja igal ajal. Suurte andmetöötluste jaoks pole ühtset tehnoloogiat ega ühte lähtekohta. Suure edu saavutamiseks tuleks luua sobiv tegevuskava. Tegevuskava ei peaks hõlmama mitte ainult ettevõtte eesmärke, vaid peaks samuti ütlema teile, millised on muud andmeanalüüsi protsessi tehtavad tehnoloogiainvesteeringud. Organisatsioonid, kellel puudub selline süsteemne lähenemisviis, ei saavuta suurt edukust.

14. Teage, et ühtset suurandmete uurimise tehnoloogiat pole olemas

Nagu juba nägime, vajavad erinevad andmed erinevaid lähenemisviise ja tehnoloogiaid. Hadoop mängib suurandmetes olulist rolli, kuid tehnoloogiaid on palju rohkem kui Hadoopil. Tehnoloogiate kombinatsioon sõltub nii organisatsiooni vajadustest kui ka organisatsiooni keskkonnast

15. Ehitage analüüsi ja äriteabe jaoks

Pärast salvestuslahenduse juurutamist on järgmine samm vajalike salvestusanalüütikute juurutamine andmete põhjalikumaks tundmiseks. Uusimatel äriteabe tööriistadel on täiustatud analüütiline keskkond, et andmeid andmeteks muuta. Seda analüütilisi andmeid saab täiustada, et jälgida konkurentsiuuringuid ja klientide rahulolu. Täiuslik äriteabe lahendus, mis on ühendatud suure andmetöötlusega, aitab teil avada uusi äripotentsiaale ja teenib teie ettevõttele rohkem kasumit.

16. Kiire ja paindlik Big data platvorm

Teie ettevõtte jaoks valitud suurandmete kontseptsioonide platvorm peaks olema paindlik. See peaks olema võimeline kohanema erinevate andmete haldamise ja erinevate analüüsistsenaariumidega. Samuti peaks see suutma kasutada täiustatud tehnikaid, nagu ennustav modelleerimine, semantiline otsing ja georuumiline analüüs.

Järeldus - suurandmete kontseptsioonid

Organisatsioonid on mõistnud, et suurandmete jaoks on suur väärtus. Kõigi nende strateegiate järgimine aitab suurtel andmeanalüüsi ettevõtetel hõlbustada protsessi, mis muudab suure andmetöötluse suureks õnnestumiseks.

Soovitatavad artiklid

See on olnud suurandmete kontseptsioonide juhend. Siin arutasime 16 olulist ja huvitavat näpunäidet suurandmete kontseptsioonide jaoks. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

1. MapReduce'i arhitektuur suurandmete jaoks
2. Big Data ja Hadoopi koolitus | Online Hadoopi kursus
3. Käeline Hadoop - taltsutage suurandmeid!
4. Big Data käed-külge!
5. Unikaalsed juhtimisoskused