Kuidas saab ettevõte suurandmete abil analüütilist paindlikkust saavutada? eval (ez_write_tag ([[320,100], techopedia_com-under_page_title, ezslot_6,242,0,0]));

Sisu

• K:
• A:

Esitanud: Bloor Group

K:

Kuidas saab ettevõte suurandmete abil analüütilist paindlikkust saavutada?

A:

Igasugused ettevõtted hüppavad suure andmeriba peale, kuid mõnel on palju paremad tulemused kui teistel. Kuhu lähevad mõned ettevõtted nii valesti ja kus teised nii?

Suuremahuliste andmete korral heade tulemuste saavutamine algab piisavast süsteemi läbilaskevõimest. Kui juhid loovad suure andmekeskkonna jaoks õigeid lahendusi, saab riistvara hõlpsasti töökoormust töödelda ja inimesed ei pea võrgumahtudega seotud probleeme lahendama. See tähendab, et keskserveritele eraldatakse piisavalt protsessori tuuma või töötlemisvõimsust, käsitletakse dünaamilise mälu vajadusi ja pakutakse sobivaid salvestuslahendusi, jälgides, kuidas andmed süsteemi voolavad, ning tuvastades ja kõrvaldades kitsaskohad.

Veel üks suur osa "vilgasest suurandmestikust" on seotud inimestega. Ettevõttel peab olema õige koolitus ja vajalikud ressursid selle rakendamiseks. Piisavate talentide olemasolu laeval on ülioluline ning kus on lünki, on võtmeisik kiiret ja tõhusat koolitust ning kasvatamist. Ettevõtted võivad paljudes asjades tugineda konsultantidele, kuid lõpuks peab nende suurte andmesüsteemide osas olema piisavalt asjatundlikku, et ettevõte saaks neid enesekindlalt käsitseda.

Veel üks põhiala suurandmete korrektsel kasutamisel tuleb kasutusele siis, kui ettevõtted hakkavad tegelikult kogutud andmeid kasutama. Piisavad riistvarasüsteemid saavad andmete toiminguid hästi teostada ning andekad inimesed oskavad neid õigesti hooldada ja kasutada, kuid siiski on palju erinevusi ettevõtete saavutatavates tulemustes, mis põhinevad süsteemil aruannete koostamisel, andmete kogumisel ja just õigete andmete esitamisel. analüütika tulemusi ainult õigetel viisidel. Suur osa sellest on seotud struktureeritud ja struktureerimata andmekogumite sorteerimisega kontseptuaalselt, mitte süsteemi sisenemisel ja peaarvestuse andmetega, selle asemel on andmefilosoofia, mis keskendub kõige elutähtsamatele andmekogumitele ja loobub ebaolulisest ja seedimatust andmed.

Kõik need strateegiad viivad ettevõtte suures andmesüsteemides potentsiaalse edu saavutamiseni. Ettevõtted peavad rakenduse suhtes kriitiliselt suhtuma praktilisuse poole, et mitte segada olemasolevaid toiminguid. Nad peavad uurima, kuidas uued ja kaasaegsed tööriistad asetsevad pärandsüsteemide peal või kui suured andmed migreeritakse uue IT-arhitektuuri kaudu. Hoolika uurimise ja analüüsi abil saavad juhtimisrühmad suurandmete lõksudest mööda hiilida ja saada ettevõtte jaoks võidutulemusi.