Obsah
- Velké datové charakteristiky
- Nedostatek správné cesty
- Problémy s klasifikací dat
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Výkon dat
- Přetížení
- Analytické nástroje
- Správná osoba na správném místě
- Formy dat
- Nestrukturovaná data
- Závěr
Zdroj: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Odnést:
Velká data znamenají revoluci v analytice a mohou být pro podniky nesmírně cenné - ale pouze pokud budou úspěšně spravovány a analyzovány.
Velká data přicházejí v různých formách a strukturách. V posledních letech měla analýza velkých dat významný dopad na obchodní rozhodnutí, ai když to může být nesmírná hodnota, přichází s některými body bolesti.
V tomto článku se budu zabývat těmito analytickými body bolesti, ale nejprve se zaměřím na některé charakteristiky velkých dat.
Velké datové charakteristiky
Velká data lze definovat několika charakteristikami:
- Svazek - Výraz velká data samotný označuje velikost a objem označuje množství dat. Velikost dat určuje hodnotu dat, která mají být považována za velká data nebo ne.
- Rychlost - Rychlost generování dat se nazývá rychlost.
- Pravdivost - Jedná se o správnost údajů. Přesnost analýzy závisí na pravdivosti zdrojových dat.
- Složitost - obrovské množství dat pochází z více zdrojů, takže správa dat se stává obtížným procesem.
- Odrůda - Důležitou věcí, které je třeba pochopit, je kategorie, do které patří velká data. To dále pomáhá při analýze dat.
- Variabilita - Tento faktor se týká nekonzistence, kterou mohou data vykazovat. To dále brzdí proces efektivní správy dat.
Nyní si můžeme probrat některé body bolesti.
Nedostatek správné cesty
Pokud data pocházejí z různých zdrojů, měla by existovat správná a spolehlivá cesta pro zpracování rozsáhlých dat.
Pro lepší řešení by cesta měla nabídnout nahlédnutí do chování zákazníků. Toto je hlavní motivace pro vytvoření flexibilní infrastruktury pro integraci front-end systémů s back-end systémy. Díky tomu pomáhá udržovat systém v chodu.
Problémy s klasifikací dat
Analytický proces by měl začít, když je datový sklad zatížen obrovským množstvím dat. To by mělo být provedeno analýzou podmnožiny klíčových obchodních dat. Tato analýza se provádí pro smysluplné vzorce a trendy.
Před uložením by měla být data správně klasifikována. Náhodné ukládání dat může v analytice způsobit další problémy. Vzhledem k tomu, že objem dat je velký, může být správná volba vytváření různých sad a podmnožin. To pomáhá při vytváření trendů pro řešení velkých datových problémů.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Výkon dat
S daty by se mělo zacházet účinně a výkon by se neměl přijímat bez nahlédnutí. Potřebujeme, aby naše data fungovala efektivně pro sledování poptávky, nabídky a zisku pro konzistentnost. Tato data by měla být zpracována pro obchodní statistiky v reálném čase.
Přetížení
Při pokusu o zachování velkého množství datových sad a podmnožin může dojít k přetížení. Klíčovým bodem bolesti je zde vybrat, které informace budou uchovány z různých zdrojů. Spolehlivost je zde také důležitým faktorem při výběru, která data mají být zachována.
Některé typy informací nejsou pro podnikání potřeba a měly by být odstraněny, aby se předešlo budoucím komplikacím. Problém s přetížením by mohl být vyřešen, pokud odborníci používají některé nástroje k tomu, aby získali přehled o tom, jak dosáhnout úspěchu velkého datového projektu.
Analytické nástroje
Naše současné analytické nástroje poskytují informace o dřívějším výkonu, ale nástroje jsou potřebné pro poskytnutí budoucích statistik. V tomto případě by optimálním řešením mohly být prediktivní nástroje.
Rovněž je třeba poskytnout přístup k analytickým nástrojům manažerům a dalším odborníkům. Odborné poradenství může podpořit podnikání na vyšší úroveň. To vede k řádnému pochopení s menší podporou poskytovanou pro podporu IT.
Správná osoba na správném místě
Mottem mnoha personálních oddělení je „ta správná osoba na správném místě“ a to samé platí i pro velká data. Poskytněte přístup k datům a analytice správné osobě. To by mohlo pomoci získat správné informace o předpovědích týkajících se rizika, nákladů, propagačních akcí atd. A mohlo by to převést analytiku na akce.
Údaje, které společnosti shromažďují prostřednictvím prodejů, sledování a souborů cookie, nejsou k dispozici, pokud je nelze správně analyzovat. Analýza je důležitá pro poskytnutí toho, co zákazník chce.
Formy dat
Je shromážděno velké množství údajů, které mohou být strukturovány nebo nestrukturovány az různých zdrojů. Nesprávné zacházení s daty a nedostatek povědomí o tom, co uložit a kde je uložit, může bránit zpracování velkých dat. Použití každé formy údajů by mělo být známo osobě, která s nimi manipuluje.
Nestrukturovaná data
Data pocházející z různých zdrojů mohou mít nestrukturovanou podobu. Mohla by obsahovat data, která nejsou organizována standardním a předdefinovaným způsobem. Zdrojem dat mohou být například systémové protokoly, dokumenty pro zpracování textu a další obchodní dokumenty.
Úkolem je správně ukládat a analyzovat tato data. Průzkum ukázal, že 80% denně generovaných údajů je nestrukturováno.
Závěr
Data v podniku je obtížné spravovat kvůli jeho velké velikosti a potřebě vyšší kapacity zpracování. Tradiční databáze to nemohou efektivně zpracovat. Organizace může lépe rozhodovat, pokud dokáže snadno spravovat a analyzovat masivní data snadno.
Mohly by to být petabajty uchovávající údaje o zaměstnancích organizace z různých zdrojů. Pokud není správně uspořádána, může být obtížné ji používat. Situace se zhoršuje, pokud přicházejí ještě více nestrukturovaná data z různých zdrojů.
Velká data mají potenciál zlepšit obchodní rozhodnutí a analytiku. Dnes bankovnictví, služby, média a komunikace investují do velkých dat. Výše zmíněné body bolesti by měly být brány v úvahu při práci s velkým množstvím dat.