Conţinut
- Caracteristici de date mari
- Lipsa unei căi adecvate
- Probleme de clasificare a datelor
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
- Performanța datelor
- suprasarcină
- Instrumente analitice
- Persoana potrivită la locul potrivit
- Forme de date
- Date nestructurate
- Concluzie
Sursa: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
La pachet:
Datele mari revoluționează analiticele și pot avea o valoare enormă pentru întreprinderi - dar numai dacă acestea sunt gestionate și analizate cu succes.
Datele mari vin într-o varietate de forme și structuri. În ultimii ani, analizele de date mari au avut un impact semnificativ asupra deciziilor de afaceri și, deși poate fi de o valoare imensă, vine cu anumite puncte de durere.
În acest articol, voi discuta despre acele puncte de durere analitice, dar mai întâi, să ne concentrăm asupra unor caracteristici ale datelor mari.
Caracteristici de date mari
Datele mari pot fi definite prin mai multe caracteristici:
- Volumul - Termenul de date mari se referă la dimensiune, iar volumul se referă la cantitatea de date. Mărimea datelor determină valoarea datelor considerate mari sau nu.
- Viteza - viteza cu care sunt generate datele este cunoscută sub numele de viteză.
- Veracity - Aceasta se referă la corectitudinea datelor. Precizia analizei depinde de veridicitatea datelor sursă.
- Complexitate - cantitățile masive de date provin din surse multiple, astfel încât gestionarea datelor devine un proces dificil.
- Soi - Un lucru important de înțeles este categoria căreia aparțin datele mari. Acest lucru ajută în continuare la analiza datelor.
- Variabilitate - Acest factor se referă la inconsistența pe care datele o pot arăta. Acest lucru împiedică în continuare procesul de gestionare eficientă a datelor.
Acum permiteți să discutăm câteva dintre punctele de durere.
Lipsa unei căi adecvate
Dacă datele provin din surse diferite, atunci ar trebui să existe o cale adecvată și fiabilă pentru gestionarea datelor masive.
Pentru soluții mai bune, calea ar trebui să ofere informații despre comportamentul clienților. Aceasta este motivația principală pentru crearea unei infrastructuri flexibile pentru integrarea sistemelor front-end cu sisteme de back-end. Drept urmare, vă ajută să vă mențineți sistemul funcțional.
Probleme de clasificare a datelor
Procesul de analiză ar trebui să înceapă atunci când depozitul de date este încărcat cu cantități masive de date. Ar trebui realizată prin analizarea unui subset de date cheie despre afaceri. Această analiză este realizată pentru tipare și tendințe semnificative.
Datele trebuie clasificate corect înainte de stocare. Salvarea datelor aleatorii poate crea probleme suplimentare în analiză. Deoarece datele au un volum mare, crearea diferitelor seturi și subseturi ar putea fi opțiunea potrivită. Acest lucru ajută la crearea de tendințe pentru gestionarea provocărilor de date mari.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Performanța datelor
Datele ar trebui gestionate în mod eficient pentru performanță, iar deciziile nu ar trebui luate fără informații. Avem nevoie ca datele noastre să funcționeze eficient pentru urmărirea cererii, ofertei și profitului pentru consecvență. Aceste date ar trebui gestionate pentru informații comerciale în timp real.
suprasarcină
Supraîncărcarea poate apărea atunci când încercați să păstrați cantități mari de seturi și subseturi de date. Punctul cheie al durerii este să selectați informațiile care sunt păstrate din surse diferite. Aici, fiabilitatea este, de asemenea, un factor important în timp ce selectați ce date trebuie păstrate.
Unele tipuri de informații nu sunt necesare pentru afaceri și trebuie eliminate pentru a evita complicațiile viitoare. O problemă de supraîncărcare ar putea fi rezolvată dacă anumite instrumente sunt utilizate de către experți pentru a oferi o perspectivă pentru a crea un succes de proiecte de date mari.
Instrumente analitice
Instrumentele noastre analitice actuale oferă informații despre performanțele anterioare, dar instrumentele sunt necesare pentru a oferi perspective viitoare. Instrumentele predictive ar putea fi soluții optime în acest caz.
Există, de asemenea, necesitatea de a oferi instrumentului analitic acces managerilor și altor profesioniști. Orientarea experților poate spori afacerea la un nivel superior. Acest lucru duce la o perspectivă corectă, cu mai puțin asistență acordată pentru suportul IT.
Persoana potrivită la locul potrivit
Deviza pentru multe departamente de resurse umane este „persoana potrivită la locul potrivit”, și este aceeași și pentru datele mari. Oferiți datele și analizele acces la persoana potrivită. Aceasta ar putea ajuta la obținerea unor informații adecvate pentru predicții legate de risc, costuri, promoții etc. și ar putea converti analitica în acțiuni.
Datele colectate de companii prin intermediul vânzărilor, vânzărilor, urmăririi și cookie-urilor nu sunt de folos dacă nu le puteți analiza corect. Analiza este importantă pentru a oferi ceea ce dorește consumatorul.
Forme de date
Există o cantitate mare de date colectate, care pot fi structurate sau nestructurate și din surse diferite. Manevrarea necorespunzătoare a datelor și lipsa de conștientizare cu privire la ce să salvați și unde să le salvați pot împiedica gestionarea datelor mari. Utilizarea fiecărei forme de date ar trebui să fie cunoscută de persoana care o tratează.
Date nestructurate
Datele provenite din surse diferite pot avea o formă nestructurată. Acesta ar putea conține date care nu sunt organizate într-un mod standard, predefinit. De exemplu, s, jurnalele de sistem, documentele de procesare de texte și alte documente de afaceri pot fi toate surse de date.
Provocarea constă în stocarea și analizarea corectă a acestor date. Un sondaj a declarat că 80% din datele generate zilnic nu sunt structurate.
Concluzie
Datele dintr-o întreprindere sunt dificil de gestionat datorită dimensiunilor mari și necesității unei capacități mai mari de procesare. Bazele de date tradiționale nu pot prelucra acest lucru în mod eficient. O organizație poate lua decizii mai bune dacă poate gestiona și analiza cu succes date masive cu ușurință.
Ar putea fi petabyte de stocare a datelor despre angajații unei organizații din diferite surse. Dacă nu este organizat corect, ar putea deveni dificil de utilizat. Situația se înrăutățește dacă vin și mai multe date nestructurate din surse diferite.
Datele mari au potențialul de a îmbunătăți deciziile și analizele de afaceri. Astăzi serviciile bancare, serviciile, mass-media și comunicațiile investesc în date mari. Punctele de durere de mai sus trebuie luate în considerare în timp ce se lucrează cu cantități masive de date.