Saturs
- Portēt lielos datus tieši uz nozarēm specifiskām platformām
- Izveidot mantotās biznesa inteliģences sistēmas
- Izmantojiet šo datu noliktavu
- Dati par struktūru
- Identificējiet un apstrādājiet datu ezerus
Avots: Solarseven / Dreamstime.com
Izņemšana:
Vai jūsu bizness iegūst maksimālu labumu no tā datiem? Šeit ir daži jauni veidi, kā izmantot jau esošos datus.
Mūsdienās daudz tiek runāts par to, kas saistīts ar lielo datu IT iestatījumu izveidi, sākot ar Apache Hadoop un ar to saistīto rīku izmantošanu, lai ieviestu jauninājumus pieejamībā, līdz sarunām par tehniskiem veidiem, kā piltuvēm izmantot datus no centrālajām korporatīvo datu noliktavām un ārpus tām. Bet ir arī lielo datu filozofiskais elements. Citiem vārdiem sakot, kā jūs izmantojat visus šos datus, kas atrodas, lai patiešām uzlabotu jūsu biznesa rezultātus un uzlabotu jūsu biznesa modeli?Šeit ir pieci veidi, kā uzņēmumi kraukšķina skaitļus un faktiski tos piemēro dažiem konkrētiem rezultātiem.
Portēt lielos datus tieši uz nozarēm specifiskām platformām
Viens vienkāršs veids, kā sākt izmantot apkopotus biznesa datus, ir īpašu datu elementu ievietošana iepriekš izveidotās biznesa procesu sistēmās, kas paredzētas šo datu efektīvai nodošanai. Varbūt vislabākais piemērs ir klientu attiecību pārvaldības (CRM) rīki. Pārdevēji savus pakalpojumus bieži veido pie informācijas paneļiem, kas var iepazīstināt tirdzniecības darbiniekus un citus ar efektīviem un izmantojamiem klientu failiem vai mapēm.Lieta ir tāda, ka, izmantojot CRM, tiek pieņemts, ka jums kaut kur ir nepieciešamie dati. Ja jūs varat grupēt klientu identifikatorus, pirkumu vēsturi un citus atbilstošus priekšmetus, varat sākt visu to iesūtīt savā CRM platformā. Jūsu pārdošanas komanda pateiks paldies.
Izveidot mantotās biznesa inteliģences sistēmas
Atkal jums būs jāizvēlas un jāizvēlas, kuras konkrētās datu kopas vēlaties izmantot, bet vēl viena lieta, ko uzņēmumi dara, ir ierastie datu kratīšanas un lēnas paplašināšanas veidi, iepludinot arvien vairāk un vairāk lielu datu savās tradicionālajās ziņošanas metodēs. .Labi, tāpēc ir vairāk nekā daži piesardzības resursi par to, cik mantotās sistēmas parasti kavē faktisko progresu. Bet tur ir arī daži praktiski norādījumi, kas parāda dažus izaicinājumus, kā izmantot mantotās tehnoloģijas lieliem datiem, kā to var izdarīt un kā labie darbinieki var visu mainīt. Turklāt tehniski viss ir “mantots” pēc tā ieviešanas, tāpēc vienmēr nav jēgas nodot mantoto sistēmu katru reizi, kad nāk kaut kas labāks.
Izmantojiet šo datu noliktavu
Ja jums ir lieli dati centrālajā repozitorijā un jūs zināt, kā tam piekļūt, varat izveidot jaunus procesus.Šis ir lielisks piemērs tam, kā daži lielāki uzņēmumi veic īpašu, precīzu, precīzi noteiktu lielo datu izmantošanu. Jūs to varētu saukt par šķērsindeksēšanu; tas palīdz uzņēmumam izveidot konsekventus modeļus starp visiem to daudzajiem klientu kontiem, kurus var turēt dažādās programmatūras arhitektūras daļās.
Apvienojot visus datus, par kuriem var rīkoties, uzņēmums var redzēt, vai, piemēram, nosaukums tā vienreizējā mazumtirdzniecības datu bāzes datu bāzē atbilst nosaukumam vienā no tā pakalpojumu nodaļām. Pēc tam uzņēmums importē informāciju uz abām nodaļām, lai, paceļot tālruni, viņi zinātu, ka šī persona darbojas abos atsevišķos kanālos.
Šī ir biznesa informācijas praktiska izmantošana - tas palīdz jums faktiski kaut ko darīt, pamatojoties uz visiem lielajiem datiem, kurus esat savācis.
Dati par struktūru
Vēl viena liela datu problēma ir tā, ka uzņēmumi bieži vāc salīdzinoši nestrukturētus datus. Nestrukturēti dati var būt papīra vai digitālu dokumentu veidā, neapstrādāti vai nerafinēti datu bāzes resursi vai pat mobilo ierīču fragmenti un kods. Nestrukturētiem datiem ir kopīgs ir tas, ka tiem nav jāatbilst relāciju datu bāzes formātam. Tā rezultātā tradicionālā relatīvā datu bāze ar to nevar tikt apstrādāta, un no jums nekāda biznesa informācija nav pieejama.To var rīkoties divos veidos: satveriet lāpstu un sāciet rakšanu vai iegūstiet resursus, kas šo nestrukturēto informāciju precizē par izmantojamiem datiem. Uzņēmumi, kuri nevēlas ieguldīt jaunā programmatūrā, var nodarbināt cilvēku rokas, lai kārtotu nestrukturētus datus un pareizi formatētu tos, taču tagad jums ir dažas alternatīvas, pateicoties rīkiem, kas efektīvi parsēs nestrukturētus datus. Piemēram, metadati ir viens no veidiem, kā automatizēt datu ieguvi tādā veidā, kas to padara noderīgu.
Identificējiet un apstrādājiet datu ezerus
Vēl viens liels vārdu kopums lielo datu kopienā ir datu ezers. Būtībā datu ezers ir tikai liels datu kopums, kas tur sēž neizmantots. Tā ir primārā datu definīcija miera stāvoklī - ar to nekas netiek darīts, tā netiek traucēta, tikpat ledaina un mīļa kā stāvoša ūdens objekta finieris.Atkal ir daudz dažādu veidu, kā rīkoties ar datu ezeriem, bet visi tie sākas ar pārdomām par to, kas šajās lielajās datu kopās ir saistīts ar to, kāpēc viņi vispirms atrodas saldētavā. Uzņēmumi veido savus datu centrus un izmanto ultramodernas, uz objektiem orientētas datu klasterizācijas tehnoloģijas, lai šos datu ezerus sadalītu izmantojamās daļās. Tas patiešām tiek darīts, pamatojoties uz patentētu gadījumu katrā gadījumā, taču dažiem ekspertiem ir ieteikumi, kā šos datu ezerus iekarot noderīgos kanālos, kas liek informācijas gabaliem kaut kur nonākt un kaut ko darīt.