Více není vždy lepší. Jak mohou organizace snížit hluk ve svých datech, aby dosáhly cílené a přesné analýzy? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_first_paragraph, ezslot_8,320,0,0]));

Obsah

Q:

Více není vždy lepší. Jak mohou organizace snížit hluk ve svých datech, aby dosáhly cílené a přesné analýzy?

A:

U velkých datových systémů je jednou z velkých otázek pro společnosti to, jak udržet tyto projekty dobře zacílené a efektivní. Mnoho nástrojů a zdrojů vytvořených pro velká data je vytvořeno tak, aby nasávaly obrovské množství informací v široké síti. Nejsou vždy tak pozorní k upřesnění těchto dat a jejich udržování v jednoduchosti. V tomto odvětví se však objevují některé osvědčené postupy s cílem vytvářet cílenější a užitečnější velké datové projekty.

Jedním z pilířů cíleného přístupu k velkým datům je použití správných softwarových nástrojů a zdrojů. Ne všechny analytické systémy a velké datové systémy jsou stejné. Někteří mohou účinněji odfiltrovat nepřiměřená nebo irelevantní data a umožňují podnikům soustředit se pouze na základní fakta, která budou určovat jejich základní procesy a operace.

Další významnou část tvoří lidé. Před zapojením do velkého datového projektu a při získávání softwaru dodavatele, před implementací a školením ostatních musí být tento proces zodpovědný za centrální skupinu lidí a delegovat také úkoly v oblasti výzkumu a brainstormingu. To může udělat velký přístup k datům do přesné, chirurgické metody, která zlepší podnikání, aniž by se stala příliš těžkou a narušovala každodenní operace.

Například pracovní skupiny nebo jiné hlavní skupiny se mohou posadit a podrobně se podívat na to, jak bude prováděna implementace, jak podnik začne vyhodnocovat soubory údajů, jak budou křížově indexovat účty, jaký druh papíru nebo digitální prezentace, které budou používat k šíření těchto informací, jak budou vytvářet užitečné zprávy atd. Tyto údaje budou chránit podnik před nadýmáním velkých dat.

Také když společnosti začnou získávat více služeb pro dodavatele, dělat více velkých dat a dělat složitější IT architektury, naučili se oddělit nejcitlivější data od všeho ostatního.

Jedním způsobem, jak toho dosáhnout, je vytvoření stupňovitého systému. Například základní soubor údajů o zákaznících a historii lze uchovávat ve speciálně udržované databázi na základě konkrétní smlouvy o zabezpečení cloudu nebo na místě. Jiné sady dat se mohou nacházet v méně specializovaných datových prostředích, buď proto, že jsou méně citlivé, pokud jde o narušení dat, nebo proto, že jsou méně přímo relevantní pro analytiku, kterou podnik dělá. Vrstvené nebo víceúrovňové systémy umožňují nákladově efektivní implementaci velkých dat.

Toto jsou některé ze způsobů, jak podniky získávají informace o tom, jak získat velká data správným způsobem. Spíše než jen vysávání veškerých dat, která mohou chytit, považují určité datové soubory za nejdůležitější, aby získali co nejvíce obchodních informací s nejmenším úsilím.