Mikä on Big Data -käsitteet?

Jokaisella organisaatiolla on nykyään valtava tieto, joka kasvaa jatkuvasti minuutin välein. Tällaisen tiedon hallintaan tarvitset edistynyttä tekniikkaa. Big data -analyysit tuovat uuden vallankumouksen big data -konseptien analysoinnin alalla. Big data analysoi suuren määrän tietoja syventääksesi tietoa ja selvittääksesi sen piilotetut mallit ja korrelaatiot. Se auttaa yritystä ymmärtämään tietoja paremmin. Se auttaa yritystä tunnistamaan organisaatiolle tärkeämmät tiedot.

Miksi big data -konseptit ovat tärkeitä?

Suuret tiedot ovat olleet pääpaino ennen liiketoiminnan aloittamista. Monet organisaatiot ymmärtävät suurten tietojen tärkeyden ja käyttävät niitä liiketoimintaansa.

Big data -esittely auttaa yritystä tunnistamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja lisäämään niiden tehokkuutta. Tämä puolestaan ​​auttaa kasvattamaan heidän voittoaan hankkimalla paljon asiakkaita. Nykymaailmassa isojen tietojen käsitteitä pidetään tärkeämpinä seuraavista syistä

  • Alennetut kustannukset - isot tietotekniikat ovat kustannustehokkaampia. Ja se on paras työkalu tallentaa valtava data halvemmalla. Se auttaa myös tunnistamaan tehokkaampia tapoja liiketoimintaan.
  • Nopea päätöksenteko - Muistin sisäisen analysoinnin ja uusien tietolähteiden analysoinnin avulla Big data auttaa yrityksiä analysoimaan tietoja entistä nopeammin. Analysoinnin kautta oppimisen perusteella yritys voi tehdä älykkään päätöksen.
  • Uudet tuotteet ja ominaisuudet - Oikean analyysin avulla Big data -konseptit tietävät asiakkaan tarpeet ja tyytyväisyyden. Joten he toimittavat aina sen, mitä asiakkaat haluavat. Jotkut yritykset myös luovat uusia tuotteita isodatanalytiikalla asiakkaidensa tyydyttämiseksi.

Suurtietokonseptianalyysien avulla organisaatio voi lisätä myyntiä, tehokkuutta, toimintaa, asiakaspalvelua ja riskienhallintaa.

Big data -analytiikka auttaa parantamaan liiketoimintaprosessin nopeutta ja vähentämään toimintojen monimutkaisuutta.

Big Data -analytiikassa käytetyt tekniikat

Ei ole yhtä tekniikkaa, joka tekee Big data -analyysin. Tässä on lueteltu muutama tärkeä tekniikka, jolla on tärkeä rooli Big Datassa

  • Tiedonhallinta
  • Tietojen louhinta
  • Hadoop
  • In-Memory Analytics
  • Ennustava analyysi
  • Tekstin louhinta

Soveltamisalat

Useimmissa organisaatioissa on nyt suuria datakonsepteja. Koska he ovat ymmärtäneet tarpeen valjastaa tiedot ja saada niistä arvoa. Alla on lueteltu muutama tyyppi organisaatioita, jotka käyttävät tätä tekniikkaa

  • Matkailu ja vieraanvaraisuus
  • Terveydenhuolto
  • Hallitus
  • Jälleenmyynti

Vinkkejä suuren datan muuttamiseksi suureksi menestykseksi

Suurten datayritysten määrä kasvaa vuosittain ja he kehittävät uusia strategioita vähentää toimintakustannuksia, lisätä tehokkuutta ja tarjota asiakastyytyväisyyttä. Monet organisaatiot tekevät tietojensa ja analyysiensä avulla kannattavia päätöksiä. Suuret tiedot auttavat suuressa määrin tällaisessa päätöksentekoprosessissa. Se hyödyntää ennustavaa analyysiä päätöksentekoon. Jopa päivittäisesti kasvava tietomäärä voi myös helposti analysoida ison datan käsitteillä.

Big data -konseptit ovat edelleen haastavia. Jos suuria tietoja ei toteuteta ja tulkita oikein organisaatiossa, se on suuri este. Organisaation on ylitettävä useita haastavia esteitä käyttää suuria tietoja asianmukaisesti isojen päätösten tekemiseen. Big data -haasteet ovat negatiivinen reaktio big data-tutkimukseen.

Alla on muutamia vinkkejä, jotka dataanalytiikkayrityksille on tarkoitettu suuren datan muuttamiseksi suureksi menestykseksi.

  1. Varmista, että prosessointiteho on riittävä

Nykypäivän yritysmaailmassa tietomäärä jatkaa ekstrapolointia minuutin välein. Ennen kuin aloitat Big Data -projektin, sinun on varmistettava, että tehokas prosessori on paikallaan. Jokainen Big data -tutkimusprojekti sisältää valtavan määrän tietoja ja tällaisen tiedon käsittelemiseksi on erittäin tärkeää, että sinulla on tehokas prosessori. Tietojen oikean ja oikea-aikaisen käsittelyyn tarvitaan oikea käsittelyjärjestelmä. Käsittelyjärjestelmän suorituskykyä on seurattava usein, jotta voidaan varmistaa, että se toimii oikein.

  1. Määrittele tarkka organisaatiorakenne

Organisaatiot voivat käyttää suurta dataa maksimissaan, jos niillä on keskitetty asetukset analytiikkatiimille. Tämä auttaa heitä yhdistämään yritysjohtajien ja suuren tietotekniikan yhdistämään parhaat ideat, joita organisaation toinen osa voi hyödyntää. Ennustavaa analysointia käyttävillä organisaatioilla on osoittautunut olevan suuri menestys big data -palvelussa kuin muilla organisaatioilla.

  1. Sekoita Big Data -konseptit oikeaan aikaan organisaatiossa

Suurten tietojen muuttaminen suureksi menestykseksi ei ole niin helppoa. Sillä on paljon suuria datahaasteita. Yritysten on priorisoitava tarpeet ja toimittava sen mukaan. Big data -analytiikka tarvitsee jäsennellyn datan. Monissa yrityksissä tietoja on saatavana, mutta se ei ole täydellinen ja järjestetty niin, että iso data-analytiikka käyttää sitä suoraan analyysiin.

Vain jos suurten tietojen analysointia käytetään tehokkaasti, organisaatio pystyy selvittämään liiketoiminta- ja toimintaprosessien ongelmat. Organisaatioiden on sekoitettava tiedot asianmukaisella tavalla ennusteanalyysin tehokkaaksi käyttämiseksi.

Aika on toinen tärkeä tekijä, joka vaikuttaa tietojen analysointiprosessiin. Reaaliaikaista tietoa tarvitaan tehokkaiden päätösten tekemiseen. Tietoanalyytikon tulisi aina viettää enemmän aikaa tietojen valmisteluun analyysiä varten ETL-työkaluilla. Tämä auttaa sekoittamaan suuria datakonsepteja oikeaan aikaan organisaatiossa.

  1. Etsi pitkän aikavälin suunnittelua

Teknologiat muuttuvat jatkuvasti, ja organisaatioiden on mukauduttava viimeaikaiseen tekniikkaan. Nykymaailmassa data kasvaa ja se on suuri haaste yritykselle. Organisaatiot on varustettava vastaamaan samaan haasteeseen. Teknologiat ovat huomenna parempia kuin tänään. Organisaatioiden on siis ylläpidettävä joustavaa yritystietoa, joka on avoin uusille tuotteille, menetelmille ja tekniikoille. Suunnittele pitkällä aikavälillä ja pysy itsesi ajan tasalla muutoksista. Jos teet päätöksiä tai muutoksia tai teet valintoja, ajattele sen vaikutuksia pitkällä aikavälillä ja miten käsitellä sitä.

  1. Aloita turvallisesta varastoinnista

Tärkein vaihe ja tietoanalyysin perusta on vankan tallennusjärjestelmän käyttöönotto. Jos haluat ottaa Big Data käyttöön organisaatiossasi, turvallisuuden tulisi olla ensisijainen prioriteettisi. Varastointijärjestelmän tulisi täyttää projektin nykyiset ja tulevat vaatimukset. Tallennusjärjestelmä tulisi valita ottaen huomioon eräät tekijät, kuten nykyiset ja tulevat tietoriskit, yleiset uhat ja korkea tietoturvataso. Kaikkien tietojen analysointiprosessien, kuten tietojen salauksen, kaupan avainten todentamisen tai muun asiaan liittyvän toiminnan, pitäisi olla turvallinen. Asentamiesi tallennus- ja turvajärjestelmien ei pitäisi olla liian kalliita. Sen pitäisi myös pystyä käsittelemään suurta määrää tietoa.

  1. Edistyneet analytiikkaratkaisut

Tiedot ovat isojen dataprojektien tärkein osa. Mutta jos tietoja ei käytetä asianmukaisella tavalla, se ei tuota suurta arvoa Big Data -projektiisi. Jotta tietoja voidaan käyttää tehokkaasti, sinun on käytettävä edistynyttä data-analytiikkaratkaisua. Edistyksellinen analytiikkaratkaisu auttaa sinua saamaan perusteellista tietoa tiedoista. Tämän avulla voit tehdä parempia päätöksiä ja saada parempia tuloksia liiketoiminnassa. Kehittyneen data-analytiikkaratkaisun avulla voit ymmärtää Big data -ympäristön selkeästi.

  1. Ota mukaan asiantuntijoita

Oikeiden suurten tietojenkäsittelytaitojen löytäminen on suuri haaste useimmille organisaatioille. Big data on laaja kenttä eikä yksi henkilö voi hallita kaikkia big datan tekniikoita. Ensin, tee yksityiskohtainen tutkimus Big data -projektistasi ja valitse sitten ihmiset, jotka ovat asiantuntijoita käsittelemään projektin tiettyjä näkökohtia.

Analyyttisen kykyjen kysyntä on erittäin suurta, kun taas analyyttisten kykyjen markkinat ovat hyvin rajalliset. Jotkut yritykset ovat nyt ryhtymässä rekrytoimaan asiantuntijoita Big Data -esittelyssä akateemisten laitosten ja big data -yritysten kautta.

Oikeiden big data -taitojen rekrytointi on ratkaiseva tekijä muutettaessa big data iso menestys.

  1. Valitse oikea kumppani

Jokaisella yrityksellä ei ole kaikkia resursseja ja tietotaitoa asettaa sijoittamaan suuriin tietoihin ilman muiden apua. Tällaisessa tapauksessa on tärkeää olla kumppanina jonkun kanssa. Kumppanin valinnassa tulee olla erittäin varovainen. Suuret tiedot eivät ole luonteeltaan transaktioita. Hyvä esimerkki on Procter ja Gamble on tehnyt yhteistyötä Googlen kanssa parantaakseen tietojen analysointitaitojaan. Ne auttavat toisiaan hankkimaan tietoa keskinäisessä ymmärryksessä.

  1. Vahva johtaja Big Data -aloitteiden ajamisessa

Johtajuus on toinen tärkeä tekijä isojen tietojen muuttamiseksi suureksi menestykseksi. Organisaatioiden on osoitettava selkeästi määritellyt roolit big datalle ja analytiikalle. Organisaatioilla tulisi olla tarvittavat johtamisominaisuudet, jotta Big data -analyysit voidaan tehdä osaksi heidän liiketoimintaohjelmaa. Vahvan johtajan nimittäminen isojen datakonseptien kentälle on tärkeä askel organisaatiossa johtamisen laadun luomiseksi.

  1. Älä sivuuta luonnollisia vaistoja

Vaikka käytät huippuluokan tekniikkaa, sinun ei tulisi koskaan sivuuttaa luonnollisia vaistoja havaita puutteita ja ymmärtää malleja. On tiettyjä visuaalisia etsintätyökaluja, jotka auttavat sinua saamaan oikea-aikaista tietoa. Tällaisten työkalujen lisäksi sinun tulisi käyttää myös parempia analyyttisiä temppuja eri tietojen analysoimiseen eri tavalla. Tämä on myös tärkeää, koska kukin tieto vaatii erilaista lähestymistapaa.

  1. Hadoop ja varastot

Tämä saattaa kuulostaa oudolta, mutta tämä yhdistelmä toimii hyvin yrityksille. Tietovarasto tallentaa jäsennellyn datan, kun taas Hadoop tallentaa kaikki jäsentelemättömät tiedot, joita voidaan analysoida tulevaisuudessa ja joita voidaan käyttää. Hadoop toimii parhaiten analyyttisessä prosessoinnissa. Siksi Hadoopin yhdistäminen tietovarastoon on paras yhdistelmä kääntääksesi suuria datakonsepteja suureksi menestykseksi.

  1. Löydä tasapaino alhaalta ylöspäin ja ylhäältä alas suunnittelemisen välillä

On erittäin tärkeää ottaa molemmat lähestymistavat huomioon, koska kumpikaan niistä ei onnistu ilman toista. Löydä yhteinen kieli liiketoiminnan ja tekniikan ammattilaisten väliseen viestintään. Jos ei, sijoitus, jonka teet isojen tietojenkäsittelyyn, on vain hukkaa.

  1. Ota käyttöön oma järjestelmällinen ja jäsennelty toteutus

Monilla organisaatioilla ei ole hyvin suunniteltuja kriteerejä suurten tietojenkäsittelyliiketoimintatapausten valintaa, tunnistamista ja valintaa varten. Suuret tietotekniikat ja tekniikat voidaan käynnistää mistä tahansa organisaation osasta ja milloin tahansa. Suurella tietojenkäsittelyllä ei ole yhtä tekniikkaa eikä yhtä lähtökohtaa. Oikea etenemissuunnitelma olisi luotava suuren menestyksen saavuttamiseksi. Etenemissuunnitelman tulisi sisältää paitsi liiketoiminnan tavoitteet, myös sen, että sen tulisi kertoa myös, mitkä muut tietoanalyysiprosessiin tehtävät teknologiasijoitukset tehdään. Organisaatiot, joilla puuttuu tällainen systemaattinen lähestymistapa, eivät saa suurta menestysastetta.

  1. Tiedä, ettei ole olemassa yhtä suurta datatutkimuksen tekniikkaa

Kuten olemme jo nähneet, eri tiedot tarvitsevat erilaisia ​​lähestymistapoja ja tekniikoita. Hadoopilla on tärkeä rooli isoissa tiedoissa, mutta tekniikoita on paljon enemmän kuin Hadoopilla. Teknologioiden yhdistelmä riippuu organisaation tarpeista sekä organisaation ympäristöstä

  1. Rakenna analytiikkaan ja yritystietoihin

Kun olet asentanut tallennusratkaisun, seuraava askel on toteuttaa tarvittavat tallennusanalyysit saadaksesi syvempää tietoa tiedoista. Viimeaikaisissa yritystietovälineissä on edistyksellinen analytiikkaympäristö tietojen muuntamiseksi tietoiksi. Tätä analytiikkaa voidaan parantaa kilpailutiedon ja asiakastyytyväisyyden seuraamiseksi. Täydellinen liiketoiminnan älykkyysratkaisu, joka yhdistyy isoon tietojenkäsittelyyn, auttaa avaamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja tuo lisää voittoa yrityksellesi

  1. Ketterä ja joustava iso dataalusta

Yritykseesi valitsemasi big data -konseptin tulisi olla joustava. Sen pitäisi voida sopeutua erilaisiin tiedonhallintaan ja erilaisiin analyyttiskenaarioihin. Sen pitäisi myös pystyä käyttämään edistyneitä tekniikoita, kuten ennustava mallintaminen, semanttinen haku ja geospatiaalinen analytiikka.

Johtopäätös - suuria tietoja koskevat käsitteet

Organisaatiot ovat ymmärtäneet, että Big-data on arvokasta. Kaikkien näiden strategioiden noudattaminen auttaa suuria data-analyysiyrityksiä helpottamaan prosessia, jolla iso tietojenkäsittely muuttuu suureksi menestykseksi.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas isoihin tietokonsepteihin. Tässä keskustelimme 16 tärkeästä ja mielenkiintoisesta vinkistä suurten tietojen käsitteisiin. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. MapReduce -arkkitehtuuri suurille tiedoille
  2. Big Data ja Hadoop-koulutus | Online Hadoop-kurssi
  3. Käytännöllinen Hadoop - Tallenna suuret tiedot!
  4. Big Data käytännöllinen!
  5. Ainutlaatuiset johtamisominaisuudet

Luokka:

Suuri data