Indhold
- Big Data-karakteristika
- Mangel på ordentlig sti
- Problemer med dataklassificering
- Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
- Datapræstation
- Overbelaste
- Analytiske værktøjer
- Rigtig person på det rigtige sted
- Former af data
- Ustrukturerede data
- Konklusion
Kilde: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Tag væk:
Big data revolutionerer analysen og kan være af enorm værdi for virksomhederne - men kun hvis de administreres og analyseres med succes.
Big data findes i forskellige former og strukturer. I de senere år har analyse af big data haft en betydelig indflydelse på forretningsbeslutninger, og selvom det kan være af enorm vale, kommer det dog med nogle smertepunkter.
I denne artikel vil jeg diskutere disse analytiske smertepunkter, men lad os først fokusere på nogle karakteristika ved big data.
Big Data-karakteristika
Store data kan defineres ved flere egenskaber:
- Volumen - Begrebet big data refererer til størrelse, og volumen refererer til datamængde. Størrelsen på data bestemmer værdien af de data, der skal betragtes som big data eller ej.
- Hastighed - Den hastighed, hvormed data genereres, kaldes hastighed.
- Veracity - Dette refererer til korrektheden af data. Analysens nøjagtighed afhænger af kildedataternes ægthed.
- Kompleksitet - Massive mængder data kommer fra flere kilder, så databehandling bliver en vanskelig proces.
- Variation - En vigtig ting at forstå er kategorien big data tilhører. Dette hjælper yderligere med at analysere dataene.
- Variabilitet - Denne faktor refererer til den inkonsekvens, som dataene kan vise. Dette vanskeliggør yderligere processen med at styre dataene effektivt.
Lad os nu diskutere nogle af smertepunkterne.
Mangel på ordentlig sti
Hvis data kommer fra forskellige kilder, skal der være en ordentlig og pålidelig sti til håndtering af massive data.
For bedre løsninger skal stien give indsigt i kundeadfærd. Dette er den største motivation for at skabe en fleksibel infrastruktur til integration af front-end-systemer med back-end-systemer. Som et resultat hjælper det med at holde dit system kørende.
Problemer med dataklassificering
Analyseprocessen skal starte, når datalageret er fyldt med enorme mængder data. Det skal gøres ved at analysere en undergruppe af vigtige forretningsdata. Denne analyse udføres for meningsfulde mønstre og tendenser.
Data skal klassificeres korrekt inden opbevaring. Tilfældig lagring af data kan skabe yderligere problemer i analysen. Da dataene er store i volumen, kan det være den rigtige mulighed at oprette forskellige sæt og undersæt. Dette hjælper med at skabe tendenser til håndtering af big data-udfordringer.
Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Datapræstation
Data skal håndteres effektivt med henblik på ydeevne, og beslutninger bør ikke træffes uden indsigt. Vi har brug for vores data til at udføre effektivt for at spore efterspørgsel, udbud og fortjeneste for konsistens. Disse data skal håndteres med henblik på real-time forretningsindsigt.
Overbelaste
Overbelastning kan forekomme, når man prøver at opbevare store mængder datasæt og undersæt. Det centrale smertepunkt her er at vælge, hvilke oplysninger der opbevares fra forskellige kilder. Her er pålidelighed også en vigtig faktor, mens du vælger hvilke data, der skal opbevares.
Nogle typer oplysninger er ikke nødvendige for erhvervslivet og bør fjernes for at undgå fremtidige komplikationer. Et overbelastningsproblem kunne løses, hvis nogle værktøjer bruges af eksperter til at give en indsigt for at skabe en stor dataprojektsucces.
Analytiske værktøjer
Vores aktuelle analytiske værktøjer giver indsigt i tidligere resultater, men værktøjer er nødvendige for at give fremtidig indsigt. Forudsigelige værktøjer kan være optimale løsninger i dette tilfælde.
Der er også et behov for at give analytisk værktøj adgang til ledere og andre fagfolk. Ekspertvejledning kan øge virksomheden til et højere niveau. Dette fører til korrekt indsigt med mindre hjælp til it-support.
Rigtig person på det rigtige sted
Mottoet for mange HR-afdelinger er ”den rigtige person på det rigtige sted”, og det er det samme for big data. Giv data og analytics adgang til den rette person. Dette kan hjælpe med at få ordentlig indsigt i forudsigelser relateret til risiko, omkostninger, promoveringer osv. Og kunne konvertere analyser til handlinger.
De data, der er indsamlet af virksomheder gennem s, salg, sporing og cookies, hjælper ikke, hvis du ikke kan analysere dem korrekt. Analyse er vigtig for at give det, som forbrugeren ønsker.
Former af data
Der er en stor mængde data indsamlet, som kan struktureres eller ustruktureres og fra forskellige kilder. Forkert håndtering af data og manglende bevidsthed om, hvad man skal gemme, og hvor man kan gemme dem, kan hæmme håndteringen af big data. Brugen af hver form for data skal være kendt for den person, der håndterer dem.
Ustrukturerede data
Data, der kommer fra forskellige kilder, kan have en ustruktureret form. Det kan indeholde data, der ikke er organiseret på en standard, foruddefineret måde. F.eks. Kan s, systemlogfiler, tekstbehandlingsdokumenter og andre forretningsdokumenter være datakilder.
Udfordringen er at gemme og analysere disse data korrekt. En undersøgelse oplyste, at 80% af de data, der genereres dagligt, er ustrukturerede.
Konklusion
Data i en virksomhed er vanskelige at administrere på grund af deres store størrelse og behovet for højere behandlingskapacitet. Traditionelle databaser kan ikke behandle dette effektivt. En organisation kan træffe bedre beslutninger, hvis den med succes kan administrere og analysere massive data let.
Det kan være petabytes af data, der lagrer detaljer om medarbejdere i en organisation fra forskellige kilder. Hvis det ikke er organiseret korrekt, kan det blive svært at bruge. Situationen forværres, hvis der kommer endnu mere ustrukturerede data fra forskellige kilder.
Big data har potentialet til at forbedre forretningsbeslutninger og analyser. I dag investerer bank, tjenester, medier og kommunikation i big data. Ovenstående smertepunkter skal tages i betragtning, mens man arbejder med enorme mængder data.