Indhold
Tag væk:
Big data er blevet uundværlig for at tage forretningsbeslutninger, men der er en række udfordringer, som man skal overveje, før man implementerer big data i deres forretning.
Big data er blevet en væsentlig del af beslutningstagningen i erhvervslivet. Det giver betydelig indsigt til virksomheder og forretningsledere. Men samtidig rejser det mange udfordringer, som vores traditionelle system ikke kan håndtere. Derfor skal man forstå disse udfordringer i detaljer, før man implementerer big data i en organisation.
I henhold til McKinsey Global Institute (MGI): "Big data henviser til datasæt, hvis størrelse er ud over muligheden for typiske databasesoftwareværktøjer til at fange, gemme, administrere og analysere." Så de store dataudfordringer skal løses korrekt. Efter analyse af big data kan den opnåede værdi opsummeres som:
- Transparenter
- Bedre ydeevne og variation
- Erstatning af menneskeskabte beslutninger med automatiserede algoritmer
- Segmentering af kunder
Strategiske udfordringer
Lad os starte med store datas strategiske udfordringer. Big data tvinger os til at kæmpe med tre store strategiske og operationelle udfordringer:
Hele it-branchen er under pres, da den er nødt til at styre det stigende datamængde dag for dag for at hjælpe med at forbedre forretningen. Dataanalyse kan yderligere kategoriseres i tre kategorier:
- Prediktiv analyse - Det er dataforskerens opgave at bruge data i realtid til forudsigelig analyse på tværs af forskellige domæner. Det er også vigtigt under denne dataanalyse at udnytte nye datatyper, såsom følelsesmæssige data, videostreamdata, billeddata, data osv.
- Adfærdsanalyse - Adfærdsdata er vigtige for at forbedre kundetilfredsheden. Dataforskerens opgave er at benytte sig af datasæt, der er komplekse i naturen for at skabe nye forretningsmodeller, der hjælper med omkostningsreduktion og fremmer innovation for at forbedre kundetilfredsheden.
- Datatolkning - Dataanalytikere skal levere nye forretningsanalyser til ledelsen og integrere disse til produktinnovation.
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
- Datafangst
- Tilpasning af data fra forskellige kilder
- Transformering af dataene til en form, der er egnet til analyse
- Modellering af dataene ved hjælp af matematik og / eller simuleringer
- Forstå output og være i stand til at forklare det til slutbrugere
Ledelsesudfordringer
En vigtig udfordring for datastyring er at sikre sikkerhed, databeskyttelse, regeringsførelse og etiske standarder. Når man håndterer kundedata, skal man overholde den tilsigtede brug og relevante regler. Sporing af data er vigtig med hensyn til deres brug, transformation, afledning samt styring af deres livscyklus. Dataene skal sikres og adgangskontrolleret. Samtidig skal revisioner udføres med regelmæssige mellemrum for at sikre datasikkerhed, da de fleste datalager opbevarer personlige data, hvilket kan føre til potentielle juridiske og etiske problemer.
Konklusion
Vi har drøftet forskellige big data-udfordringer og deres indflydelse på forretningen. Disse udfordringer forekommer på alle implementeringsniveauer. Så før implementering af big data i en organisation, skal man tackle disse udfordringer og planlægge for dem.