Vairāk ne vienmēr ir labāks. Kā organizācijas var samazināt troksni savos datos, lai sasniegtu mērķtiecīgu un precīzu analītiku? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_first_ pastraipa, ezslot_8,320,0,0]));

Saturs

• J:
• A:

J:

Vairāk ne vienmēr ir labāks. Kā organizācijas var samazināt troksni savos datos, lai sasniegtu mērķtiecīgu un precīzu analītiku?

A:

Izmantojot lielās datu sistēmas, viens no lielākajiem jautājumiem uzņēmumiem ir tas, kā saglabāt šos projektus mērķtiecīgi un efektīvi. Daudzi rīki un resursi, kas izveidoti lieliem datiem, ir veidoti, lai plašā tīklā iesūktu milzīgu informācijas daudzumu. Viņi ne vienmēr ir tik uzmanīgi, lai precizētu šos datus un saglabātu tos vienkāršus. Tomēr šajā nozarē parādās dažas labākās prakses, lai izveidotu mērķtiecīgākus un noderīgākus lieldatu projektus.

Viens mērķtiecīgas lieldatu pieejas pīlārs ir pareiza programmatūras rīku un resursu izmantošana. Ne visas analītiskās un lielās datu sistēmas ir vienādas. Daži var efektīvāk filtrēt pārmērīgus vai nebūtiskus datus un ļaut uzņēmumiem koncentrēties tikai uz būtiskiem faktiem, kas noteiks viņu galvenos procesus un darbības.

Vēl viena būtiska tā daļa ir saistīta ar cilvēkiem. Pirms iesaistīšanās liela datu projektā un, meklējot programmatūras pārdevēju, īstenojot un apmācot citus, centrālajai cilvēku grupai jābūt atbildīgai par procesu un deleģēt arī izpētes un prāta vētras uzdevumus. Tas var padarīt lielu datu pieeju precīzai, ķirurģiskai metodei, kas uzlabos uzņēmējdarbību, nekļūstot pārāk smagai un neizjaucot ikdienas operācijas.

Piemēram, darba grupas vai citas pamatgrupas var sēdēt un sīki izpētīt veidus, kā tiks veikta ieviešana, kā bizness sāks novērtēt datu kopas, kā viņi savstarpēji indeksēs kontus, kāda veida papīra vai digitālās prezentācijas, kuras viņi izmantos, lai izplatītu šo informāciju, kā viņi veidos noderīgus pārskatus utt. Šī informācija aizsargās biznesu no lielas datu uzpūšanās.

Tā kā uzņēmumi sāk iegūt vairāk pārdevēju pakalpojumu, veic vairāk lielu datu kratīšanas un sarežģī IT arhitektūras, viņi ir iemācījušies nošķirt visjutīgākos datus no visa pārējā.

Viens veids, kā to izdarīt, ir izveidot daudzpakāpju sistēmu. Piemēram, klientu ID un vēstures pamatdatu kopumu var glabāt speciāli uzturētā datu bāzē saskaņā ar noteiktu mākoņa drošības līgumu vai uz vietas. Citas datu kopas var atrasties mazāk specializētā datu vidē vai nu tāpēc, ka tie ir mazāk jutīgi attiecībā uz datu pārkāpumiem, vai arī tāpēc, ka tie ir mazāk tieši saistīti ar uzņēmuma veiktajām analītikām. Daudzpakāpju vai daudzlīmeņu sistēmas ļauj rentabli ieviest lielos datus.

Šie ir daži no veidiem, kā uzņēmumi kļūst gudri, kā iegūt lielos datus pareizajā veidā. Tā vietā, lai vienkārši iztērētu visus datus, ko viņi var satvert, viņi uzskata noteiktas datu kopas par viskritiskākajām, lai iegūtu vislielāko biznesa inteliģenci ar vismazāko piepūli.