Rješavanje velikih boličkih analitičkih podataka

Autor: Roger Morrison
Datum Stvaranja: 17 Rujan 2021
Datum Ažuriranja: 21 Lipanj 2024
Anonim
Rješavanje velikih boličkih analitičkih podataka - Tehnologija
Rješavanje velikih boličkih analitičkih podataka - Tehnologija

Sadržaj


Izvor: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Oduzeti:

Veliki podaci revolucionaraju analitiku i mogu biti od velike vrijednosti za tvrtke - ali samo ako se uspješno upravljaju i analiziraju.

Veliki podaci dolaze u različitim oblicima i strukturama. Posljednjih godina analitika velikih podataka imala je značajan utjecaj na poslovne odluke, i iako može biti od velike vrijednosti, ipak ima nekih bolnih točaka.

U ovom ću članku govoriti o onim analitičkim točkama boli, ali prvo se usredotočimo na neke karakteristike velikih podataka.

Velike karakteristike podataka

Veliki se podaci mogu definirati s nekoliko karakteristika:

  • Količina - Sam pojam velikih podataka odnosi se na veličinu, a opseg na količinu podataka. Veličina podataka određuje vrijednost podataka koji se smatraju velikim podacima ili ne.
  • Velocity - brzina kojom se generiraju podaci poznata je kao brzina.
  • Istinitost - odnosi se na ispravnost podataka. Točnost analize ovisi o vjerodostojnosti izvornih podataka.
  • Složenost - Ogromne količine podataka dolaze iz više izvora, pa upravljanje podacima postaje težak proces.
  • Raznolikost - Važno je shvatiti kategoriju kojoj pripadaju veliki podaci. To dodatno pomaže u analizi podataka.
  • Promjenjivost - Ovaj se faktor odnosi na nedosljednost koju podaci mogu pokazati. To dalje koči proces učinkovitog upravljanja podacima.

A sada razmotrimo neke od točaka boli.


Nedostatak pravilnog puta

Ako podaci dolaze iz različitih izvora, onda treba postojati pravilan i pouzdan put za rukovanje ogromnim podacima.

Za bolja rješenja put treba ponuditi uvid u ponašanje kupaca. Ovo je najvažnija motivacija za stvaranje fleksibilne infrastrukture za integriranje front-end sustava sa back-end sustavima. Kao rezultat, pomaže u održavanju rada sustava.

Pitanja klasifikacije podataka

Proces analitike trebao bi započeti kada je skladište podataka opterećeno ogromnim količinama podataka. To treba učiniti analizom podskupina ključnih poslovnih podataka. Ova analiza rađena je za smislene obrasce i trendove.

Podaci se trebaju klasificirati ispravno prije pohrane. Nasumično spremanje podataka može stvoriti daljnja pitanja u analitici. Budući da su podaci velikom količinom, stvaranje različitih skupova i podskupova moglo bi biti prava opcija. To pomaže u kreiranju trendova za rješavanje velikih izazova podataka.


Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života

Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.

Učinkovitost podataka

S podacima se treba postupati učinkovito radi uspješnosti, a odluke se ne smiju donositi bez uvida. Naši podaci trebaju nam da učinkovito funkcioniramo za praćenje potražnje, ponude i dobiti za dosljednost. Ti bi se podaci trebali obrađivati ​​za uvid u poslovanje u stvarnom vremenu.

Preopterećenje

Do preopterećenja može doći pri pokušaju zadržavanja velike količine skupa podataka i podskupova. Ključna točka boli je odabir podataka koji se čuvaju iz različitih izvora. Pouzdanost je također važan čimbenik pri odabiru podataka koje ćete zadržati.

Neke vrste informacija nisu potrebne za poslovanje i trebalo bi ih eliminirati kako bi se izbjegle buduće komplikacije. Pitanje preopterećenja moglo bi se riješiti ako stručnjaci koriste neke alate za uvid u stvaranje uspjeha velikog broja podataka.

Analitički alati

Naši trenutni analitički alati daju uvid u prethodno postignuće, ali potrebni su nam alati za pružanje budućih uvida. U ovom slučaju prediktivni alati mogu biti optimalna rješenja.

Također treba dati analitički pristup menadžerima i ostalim profesionalcima. Stručne smjernice mogu povećati posao na višu razinu. To dovodi do pravilnog uvida s manjom podrškom za IT podršku.

Prava osoba na pravom mjestu

Moto mnogih HR odjela je „prava osoba na pravom mjestu“, a isto vrijedi i za velike podatke. Omogućite podacima i analitičkom pristupu pravoj osobi. To bi moglo pomoći u dobivanju ispravnog uvida u predviđanja povezana s rizikom, troškovima, promocijama itd. I mogla bi pretvoriti analitiku u akcije.

Podaci prikupljeni od strane tvrtke putem prodaje, prodaje, praćenja i kolačića nisu od koristi ako ih ne možete pravilno analizirati. Analiza je važna za pružanje onoga što potrošač želi.

Oblici podataka

Prikupljena je velika količina podataka koji mogu biti strukturirani ili nestrukturirani i iz različitih izvora. Nepravilno rukovanje podacima i nedostatak svijesti o tome što se sprema i gdje ih možete sprečiti može spriječiti rukovanje velikim podacima. Upotreba svakog oblika podataka trebala bi biti poznata osobi koja rukuje.

Nestrukturirani podaci

Podaci koji dolaze iz različitih izvora mogu imati nestrukturiran oblik. Može sadržavati podatke koji nisu organizirani na standardni, unaprijed definiran način. Na primjer, s, sistemski dnevnici, dokumenti za obradu teksta i drugi poslovni dokumenti mogu biti izvori podataka.

Izazov je ispravno pohraniti i analizirati te podatke. Istraživanje je navelo da je 80% podataka koji se generiraju svakodnevno nestrukturirano.

Zaključak

Podaci u poduzeću su teško upravljati zbog velike veličine i potrebe za većim kapacitetom obrade. Tradicionalne baze podataka ne mogu ovo učinkovito obraditi. Organizacija može donositi bolje odluke ako može uspješno upravljati i analizirati ogromne podatke s lakoćom.

To mogu biti petabajti podataka za pohranu podataka o zaposlenicima organizacije iz različitih izvora. Ako se ne organizira pravilno, može ga postati teško koristiti. Situacija se pogoršava ako dolaze još više nestrukturiranih podataka iz različitih izvora.

Veliki podaci mogu potencijalno poboljšati poslovne odluke i analitiku. Danas bankarstvo, usluge, mediji i komunikacije ulažu u velike podatke. Gornja mjesta boli trebalo bi uzeti u obzir tijekom rada s ogromnim količinama podataka.