Sisu
- Suurandmete omadused
- Nõuetekohase tee puudumine
- Andmete klassifitseerimise probleemid
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Andmete jõudlus
- Ülekoormus
- Analüütilised tööriistad
- Õige inimene õiges kohas
- Andmete vormid
- Struktureerimata andmed
- Järeldus
Allikas: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Ära võtma:
Suurandmed muudavad analüütika revolutsiooniliseks ja võivad olla ettevõtjatele tohutu väärtusega - kuid ainult siis, kui seda hallatakse ja analüüsitakse edukalt.
Suurandmeid on erinevates vormides ja struktuurides. Viimastel aastatel on suurandmete analüütikal olnud oluline mõju äriotsustele ja kuigi see võib olla tohutult vale, sisaldab see siiski mõningaid valupunkte.
Selles artiklis käsitlen neid analüütilisi valupunkte, kuid kõigepealt laseme keskenduda suurandmete mõnele omadusele.
Suurandmete omadused
Suurandmeid saab määratleda mitme tunnuse järgi:
- Maht - mõiste suurandmed viitab suurusele ja maht viitab andmete kogusele. Andmete suurus määrab andmete väärtuse, mida pidada suurandmeteks või mitte.
- Kiirus - andmete genereerimise kiirust nimetatakse kiiruseks.
- Tõesus - see viitab andmete õigsusele. Analüüsi täpsus sõltub lähteandmete õigsusest.
- Keerukus - suured andmemahud pärinevad mitmest allikast, nii et andmete haldamine muutub keeruliseks protsessiks.
- Mitmekesisus - oluline on mõista kategooriat, kuhu suurandmed kuuluvad. See aitab täiendavalt andmeid analüüsida.
- Varieeruvus - see tegur viitab ebajärjekindlusele, mida andmed võivad näidata. See takistab veelgi andmete tõhusa haldamise protsessi.
Nüüd arutame mõnda valupunkti.
Nõuetekohase tee puudumine
Kui andmed pärinevad erinevatest allikatest, peaks ulatuslike andmete töötlemiseks olema õige ja usaldusväärne tee.
Paremate lahenduste leidmiseks peaks tee pakkuma ülevaate klientide käitumisest. See on peamine motivatsioon paindliku infrastruktuuri loomiseks, et integreerida esiotsa süsteemid tagapõhja süsteemidega. Selle tulemusel aitab see teie süsteemi töös hoida.
Andmete klassifitseerimise probleemid
Analüüsiprotsess peaks algama siis, kui andmeladu on laaditud tohutul hulgal andmeid. Seda tuleks teha, analüüsides peamisi äriandmeid. See analüüs on tehtud tähenduslike mustrite ja suundumuste jaoks.
Andmed tuleks enne säilitamist õigesti klassifitseerida. Andmete juhuslik salvestamine võib tekitada analüütikas täiendavaid probleeme. Kuna andmete maht on suur, võiks erinevate komplektide ja alamkomplektide loomine olla õige valik. See aitab luua suundumusi suurandmete väljakutsete käsitlemiseks.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Andmete jõudlus
Andmeid tuleks tulemuslikkuse tagamiseks tõhusalt käidelda ja otsuseid ei tohiks teha ilma teadmisteta. Vajame oma andmeid, et tulemuslikkust tõhusalt jälgida nõudluse, pakkumise ja kasumi järjepidevuse tagamiseks. Neid andmeid tuleks käsitleda reaalajas ettevõtlusstatistika saamiseks.
Ülekoormus
Ülekoormus võib tekkida, kui üritatakse hoida suures koguses andmekogumeid ja alamhulki. Peamine valupunkt on siin valida, millist teavet säilitatakse erinevatest allikatest. Selles osas on töökindlus oluline tegur ka andmete valimisel, mida säilitada.
Mõnda tüüpi teavet ei ole ettevõtluse jaoks vaja ja see peaks tulevikus komplikatsioonide vältimiseks olema kõrvaldatud. Ülekoormamise probleem saaks lahendatud, kui eksperdid kasutaksid mõnda tööriista ülevaate saamiseks suurandmete projekti õnnestumiseks.
Analüütilised tööriistad
Meie praegused analüütilised tööriistad annavad ülevaate eelnevast toimimisest, kuid tulevaste teadmiste pakkumiseks on vaja tööriistu. Ennustamisvahendid võiksid sel juhul olla optimaalsed lahendused.
Samuti on vaja anda analüütilistele vahenditele juurdepääs juhtidele ja teistele spetsialistidele. Ekspertide juhendamine võib tõsta ettevõtte kõrgemale tasemele. See annab õige ülevaate, IT-toe jaoks on vähem abi.
Õige inimene õiges kohas
Paljude personaliosakondade moto on “õige inimene õiges kohas” ja see kehtib ka suurandmete puhul. Andke andmetele ja analüüsile juurdepääs õigele isikule. See võib aidata saada korralikku teavet riskide, kulude, reklaamide jms kohta käivate ennustuste jaoks ja muuta analüütika toiminguteks.
Ettevõtete s, müügi, jälgimise ja küpsiste kaudu kogutud andmed ei ole kasulikud, kui te ei saa neid õigesti analüüsida. Analüüs on oluline, et pakkuda seda, mida tarbija soovib.
Andmete vormid
Kogutakse palju andmeid, mis võivad olla struktureeritud või struktureerimata ning pärinevad erinevatest allikatest. Andmete ebakorrektne käsitlemine ja vähene teadlikkus sellest, mida ja kuhu salvestada, võib takistada suurandmete haldamist. Iga andmevormi kasutamist peaks töötlev isik teadma.
Struktureerimata andmed
Erinevatest allikatest pärinevatel andmetel võib olla struktureerimata vorm. See võib sisaldada andmeid, mis ei ole korraldatud standardsel ja eelnevalt määratletud viisil. Näiteks s, süsteemilogid, tekstitöötlusdokumendid ja muud äridokumendid võivad kõik olla andmeallikad.
Väljakutse on neid andmeid õigesti salvestada ja analüüsida. Uuringust selgus, et 80% päevas toodetud andmetest on struktureerimata.
Järeldus
Ettevõtte andmeid on raske hallata selle suure mahu ja suurema töötlemismahu vajaduse tõttu. Traditsioonilised andmebaasid ei saa seda tõhusalt töödelda. Organisatsioon saab teha paremaid otsuseid, kui suudab massiivseid andmeid hõlpsalt hõlpsalt hallata ja analüüsida.
See võib olla andmete petabaid, mis salvestab organisatsiooni töötajate andmeid erinevatest allikatest. Kui see pole õigesti korraldatud, võib selle kasutamine raskeks osutuda. Olukord halveneb, kui erinevatest allikatest saadakse veelgi rohkem struktureerimata andmeid.
Suurandmetel on potentsiaali parandada äriotsuseid ja analüütikat. Tänapäeval investeerivad pangandussektor, teenused, meedia ja side suurandmetesse. Ülaltoodud valupunkte tuleks tohutul hulgal andmetega töötamisel arvestada.