Sisu
- Pordi suurandmed otse sektoripõhistele platvormidele
- Ehitage välja pärandlikud äriteabesüsteemid
- Kasutage seda andmeladu
- Andmed struktuuri kohta
- Andmejärvede tuvastamine ja käsitlemine
Allikas: Solarseven / Dreamstime.com
Ära võtma:
Kas teie ettevõte saab oma andmetest maksimaalselt kasu? Siin on mõned uued võimalused juba olemasolevate andmete kasutamiseks.
Tänapäeval räägitakse palju infotehnoloogia suurte andmete seadistamisega seotud teemadest, alates Apache Hadoopi ja sellega seotud tööriistade kasutamisest uuenduste hõlbustamiseks, kuni vestlustest tehniliste viiside kohta, kuidas andmeid koondada ettevõtte kesksetesse andmeladudesse ja välja. Kuid seal on ka suurandmete filosoofiline element. Teisisõnu, kuidas kasutada kõiki neid andmeid, mis asuvad, et teie äritulemusi tõesti parandada ja oma ärimudelit paremaks muuta?Siin on viis viisi, kuidas ettevõtted krõbistavad numbreid ja rakendavad neid tegelikult konkreetsete tulemuste saavutamiseks.
Pordi suurandmed otse sektoripõhistele platvormidele
Üks lihtne viis koondatud äriandmete kasutamise alustamiseks on konkreetsete andmeelementide panemine eelnevalt kavandatud äriprotsessisüsteemidesse, mis on loodud nende andmete tõhusaks edastamiseks. Võib-olla on parim näide kliendisuhete haldamise (CRM) tööriistad. Müüjad ehitavad oma teenused sageli armatuurlaudade ümber, mis pakuvad müügitöötajatele ja teistele tõhusaid ja kasutatavaid kliendifaile või -kaustu.Asi on selles, et CRM-i kasutamine eeldab, et teil on vajalikud andmed kuskil olemas. Kui saate grupeerida kliendi identifikaatorid, ostuajalood ja muud asjakohased kaubad, võite hakata seda kõike oma CRM-i platvormile saatma. Teie müügimeeskond tänab teid.
Ehitage välja pärandlikud äriteabesüsteemid
Jällegi, peate valima ja valima, milliseid konkreetseid andmekogumeid soovite kasutada, kuid teine asi, mida ettevõtted teevad, on kasutada oma tavalisi viise andmete krõbistamiseks ja aeglaseks laiendamiseks, süstides traditsioonilistesse aruandlusmeetoditesse üha rohkem suurandmete komplekte. .OK, nii et seal on rohkem kui paar hoiatavat ressurssi selle kohta, kui palju pärandsüsteemid tegelikult tegelikku arengut pidurdavad. Kuid seal on ka mõned praktilised juhendid, mis näitavad mõningaid väljakutseid pärandtehnoloogiate kasutamisel suurandmete jaoks, kuidas seda teha ja kuidas õiged töötajad saavad midagi muuta. Lisaks on tehniliselt kõik "pärand" pärast kasutuselevõttu, nii et alati pole mõtet pärandsüsteemi lammutada, kui midagi paremat kaasas tuleb.
Kasutage seda andmeladu
Kui teil on keskses hoidlas suuri andmeid ja teate, kuidas sellele juurde pääseda, saate selle ümber ehitada uusi protsesse.See on suurepärane näide sellest, kuidas mõned suuremad ettevõtted kasutavad suurandmete konkreetset, täpset ja täpset kasutamist. Võite seda nimetada ristindeksimiseks; see aitab ettevõttel konstrueerida järjepidevaid mudeleid kõigi nende arvukate kliendikontode vahel, mida võib tarkvaraarhitektuuri erinevates osades hoida.
Kombineerides kõiki toiminguid võimaldavaid andmeid, on ettevõttel võimalik teada saada, kas näiteks nimi tema ühekordses jaemüügikohas asuvas andmebaasis vastab nimele ühes tema teenindusdivisjonides. Seejärel impordib ettevõte teabe mõlemasse osakonda, nii et kui keegi telefoni võtab, teavad nad, et see isik töötab mõlemas eraldi kanalis.
See on äriteabe praktiline kasutamine - see aitab teil midagi teha, tuginedes kõigile kokku kogutud suurandmetele.
Andmed struktuuri kohta
Teine suurandmetega seotud oluline probleem on see, et ettevõtted koguvad sageli suhteliselt struktureerimata andmeid. Struktureerimata andmed võivad olla paber- või digitaaldokumentide, töötlemata või rafineerimata andmebaasiressursside või isegi mobiilseadmete lõikude ja koodide kujul. Struktureerimata andmetel on ühine see, et need ei järgi relatsioonilise andmebaasi vormingut. Selle tulemusel ei saa traditsiooniline relatable andmebaas seda hallata ja te ei saa sellest äriteavet.Sellega toimetulemiseks on kaks viisi: haarake labidas ja hakake kaevama või hankige ressursse, mis täpsustavad selle struktureerimata andmed teostatavateks andmeteks. Ettevõtted, kes ei soovi uude tarkvara investeerida, võivad struktureerimata andmete sorteerimiseks ja selle korrektseks vormistamiseks kasutada inimkäte, kuid nüüd on teil mõned võimalused tänu tööriistadele, mis struktureerimata andmeid tõhusalt sõeluvad. Näiteks metaandmed on üks viis automatiseerida andmete kaevandamist viisil, mis muudab selle kasulikuks.
Andmejärvede tuvastamine ja käsitlemine
Veel üks suurandmete kogukonna suur sõna on andmejärv. Sisuliselt on andmejärv lihtsalt suur andmete kogum, mis seal istub kasutamata. See on puhkeseisundi andmete esmatähtis määratlus - sellega ei tehta midagi, see pole häiritud, sama jäine ja rõve kui seisva veekogu spoon.Andmejärvede haldamiseks on jällegi palju erinevaid viise, kuid kõik need algavad sellest, et mõtiskleme selle üle, mida nendes suurtes andmekogumites käsitletakse ja miks nad on kõigepealt külmhoones. Ettevõtted ehitavad oma andmekeskusi ja kasutavad ultramodernseid objektorienteeritud andmete klastritehnoloogiaid, et jagada need andmejärved toimivateks tükkideks. Seda tehakse tõepoolest omandiõigusega kaitstud juhtumipõhiselt, kuid mõnel eksperdil on soovitusi, kuidas need andmejärved koondada kasulikeks kanaliteks, mis muudavad teabe tükid kuskile ja teevad midagi ära.