Saturs
- Lielo datu raksturojums
- Pareiza ceļa trūkums
- Datu klasifikācijas jautājumi
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Datu veiktspēja
- Pārslodze
- Analītiskie rīki
- Īstā persona īstajā vietā
- Datu formas
- Nestrukturēti dati
- Secinājums
Avots: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Izņemšana:
Lieli dati ir revolucionāri izanalizējuši analītiku, un tiem var būt milzīga vērtība uzņēmumiem, bet tikai tad, ja tie tiek veiksmīgi pārvaldīti un analizēti.
Lielajiem datiem ir dažādas formas un struktūras. Pēdējos gados lielo datu analītika ir ievērojami ietekmējusi uzņēmējdarbības lēmumus, un, lai gan tai var būt milzīga kļūda, tā tomēr satur dažus sāpju punktus.
Šajā rakstā es apskatīšu tos analītiskos sāpju punktus, bet vispirms ļauj koncentrēties uz dažām lielo datu īpašībām.
Lielo datu raksturojums
Liela apjoma datus var definēt ar vairākiem raksturlielumiem:
- Apjoms - pats termins lielie dati attiecas uz lielumu, un apjoms attiecas uz datu daudzumu. Datu lielums nosaka datu vērtību, kas jāuzskata par lieliem datiem vai nē.
- Ātrums - datu ģenerēšanas ātrumu sauc par ātrumu.
- Patiesība - tas attiecas uz datu pareizību. Analīzes precizitāte ir atkarīga no avota datu ticamības.
- Sarežģītība - milzīgs datu daudzums nāk no vairākiem avotiem, tāpēc datu pārvaldība kļūst par sarežģītu procesu.
- Daudzveidība - svarīga lieta, kas jāsaprot, ir kategorija, pie kuras pieder lielie dati. Tas vēl vairāk palīdz analizēt datus.
- Mainīgums - šis faktors norāda uz neatbilstību, ko dati var parādīt. Tas vēl vairāk kavē datu efektīvas pārvaldības procesu.
Tagad ļauj apspriest dažus sāpju punktus.
Pareiza ceļa trūkums
Ja dati nāk no dažādiem avotiem, tad masveida datu apstrādei ir jābūt pareizam un uzticamam ceļam.
Lai iegūtu labākus risinājumus, ceļam vajadzētu piedāvāt ieskatu klientu uzvedībā. Šī ir galvenā motivācija, lai izveidotu elastīgu infrastruktūru priekšējo ierīču un aizmugurējo sistēmu integrēšanai. Tā rezultātā tas palīdz uzturēt jūsu sistēmas darbību.
Datu klasifikācijas jautājumi
Analītiskais process jāsāk, kad datu noliktava ir ielādēta ar lielu datu daudzumu. Tas jādara, analizējot galveno biznesa datu apakškopu. Šī analīze tiek veikta, lai iegūtu nozīmīgus modeļus un tendences.
Pirms uzglabāšanas dati ir jāklasificē pareizi. Nejauši saglabājot datus, analītikā var rasties papildu problēmas. Tā kā datu apjoms ir liels, dažādu komplektu un apakškopu izveidošana varētu būt pareizā opcija. Tas palīdz radīt tendences lielu datu problēmu risināšanai.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Datu veiktspēja
Dati ir efektīvi jāapstrādā ar veiktspēju, un lēmumus nedrīkst pieņemt bez ieskatiem. Mums ir nepieciešami mūsu dati, lai efektīvi veiktu pieprasījuma, piedāvājuma un peļņas izsekošanu konsekvences nodrošināšanai. Šie dati ir jāapstrādā, lai iegūtu ieskatu uzņēmējdarbībā reāllaikā.
Pārslodze
Mēģinot saglabāt lielu datu kopu un apakškopu daudzumu, var rasties pārslodze. Galvenais sāpju punkts šeit ir izvēlēties, kura informācija tiek glabāta no dažādiem avotiem. Šajā gadījumā uzticamība ir arī svarīgs faktors, izvēloties saglabājamos datus.
Daži informācijas veidi uzņēmējdarbībai nav nepieciešami, un tie būtu jālikvidē, lai izvairītos no sarežģījumiem nākotnē. Pārmērīgas slodzes problēmu var atrisināt, ja eksperti dažus rīkus izmanto, lai izdarītu ieskatu liela datu projekta panākumu gūšanai.
Analītiskie rīki
Mūsu pašreizējie analītiskie rīki sniedz ieskatu iepriekšējā darbībā, taču rīki ir nepieciešami, lai sniegtu ieskatu nākotnē. Paredzamie rīki šajā gadījumā varētu būt optimāli risinājumi.
Ir arī jādod analītisko rīku pieejamība vadītājiem un citiem speciālistiem. Ekspertu ieteikumi var paaugstināt uzņēmējdarbību augstākā līmenī. Tas ļauj iegūt pareizu ieskatu ar mazāku palīdzību IT atbalstam.
Īstā persona īstajā vietā
Daudzu HR departamentu devīze ir “īstais cilvēks īstajā vietā”, un tas pats attiecas arī uz lielajiem datiem. Nodrošiniet piekļuvi datiem un analītikai pareizajai personai. Tas varētu palīdzēt iegūt pareizu ieskatu prognozēs, kas saistītas ar risku, izmaksām, akcijām utt., Un varētu pārveidot analītiku darbībās.
Dati, ko uzņēmumi savākuši, izmantojot tirdzniecību, izsekošanu un sīkfailus, nav noderīgi, ja nevarat tos pareizi analizēt. Analīze ir svarīga, lai nodrošinātu to, ko patērētājs vēlas.
Datu formas
Apkopots liels daudzums datu, kas var būt strukturēti vai nestrukturēti un iegūti no dažādiem avotiem. Nepareiza datu apstrāde un nepietiekama informētība par to, ko saglabāt un kur to saglabāt, var kavēt lielu datu apstrādi. Personai, kura to apstrādā, ir jāzina katra datu veida izmantošana.
Nestrukturēti dati
Dati no dažādiem avotiem var būt nestrukturēti. Tajā varētu būt dati, kas nav sakārtoti standarta, iepriekš noteiktā veidā. Piemēram, s, sistēmas žurnāli, teksta apstrādes dokumenti un citi biznesa dokumenti var būt datu avoti.
Izaicinājums ir šos datus pareizi uzglabāt un analizēt. Aptaujā tika norādīts, ka 80% no katru dienu ģenerētajiem datiem nav strukturēti.
Secinājums
Datus uzņēmumā ir grūti pārvaldīt, jo tie ir lieli un nepieciešami lielāki apstrādes apjomi. Tradicionālās datu bāzes to nevar efektīvi apstrādāt. Organizācija var pieņemt labākus lēmumus, ja tā var veiksmīgi pārvaldīt un viegli analizēt apjomīgus datus.
Tas varētu būt datu petabāti, kur tiek glabāta informācija par organizācijas darbiniekiem no dažādiem avotiem. Ja tas netiek pareizi organizēts, to var kļūt grūti izmantot. Situācija pasliktinās, ja no dažādiem avotiem tiek iegūti vēl nestrukturētāki dati.
Lielajiem datiem ir potenciāls uzlabot biznesa lēmumus un analītiku. Mūsdienās bankas, pakalpojumi, plašsaziņas līdzekļi un sakari iegulda lieldatos. Iepriekš minētie sāpju punkti ir jāņem vērā, strādājot ar lielu datu daudzumu.