Čo sú koncepty veľkých dát?
Každá organizácia má dnes obrovské množstvo údajov, ktoré sa neustále zvyšujú každú minútu. Na správu takýchto údajov potrebujete vyspelú technológiu. Analýza veľkých dát prináša novú revolúciu v oblasti analýzy koncepcie veľkých dát. Veľké dáta analyzujú veľké množstvo údajov, aby získali hlbšie znalosti o údajoch a zistili jeho skryté vzorce a korelácie. Pomôže podniku lepšie pochopiť informácie. Pomôže podniku identifikovať údaje, ktoré sú pre organizáciu dôležitejšie.
Prečo je dôležitá analytická koncepcia veľkých dát?
Veľké dáta sa v centre pozornosti od svojho vzniku v oblasti podnikania. Mnoho organizácií chápe dôležitosť veľkých dát a používa ich pre svoje podnikanie.
Zavedenie veľkých údajov pomáha podniku identifikovať nové obchodné príležitosti a zvýšiť ich efektívnosť. To zasa pomôže zvýšiť ich zisk získaním mnohých zákazníkov. V dnešnom svete sa koncepty veľkých dát považujú za dôležitejšie z nasledujúcich dôvodov
- Znížené náklady - veľké dátové technológie sú nákladovo efektívnejšie. A je to najlepší nástroj na ukladanie obrovských údajov pri nižších nákladoch. Pomáha tiež identifikovať efektívnejšie spôsoby podnikania.
- Rýchle rozhodovanie - Vďaka analýze údajov v pamäti a schopnosti analyzovať nové zdroje údajov umožňuje veľké dáta podnikaniu analyzovať údaje a informácie rýchlejšie ako predtým. Na základe analýzy prostredníctvom učenia sa môže podnik prijať inteligentné rozhodnutie.
- Nové produkty a funkcie - Prostredníctvom správnej analýzy koncepty veľkých dát poznajú potreby a spokojnosť zákazníka. Takže vždy dodávajú to, čo zákazníci požadujú. Niektoré spoločnosti tiež vytvárajú nové produkty pomocou analýzy veľkých dát, aby uspokojili svojich zákazníkov.
Pomocou analytických konceptov s veľkými dátami môže organizácia zvýšiť predaj, efektivitu, prevádzku, zákaznícky servis a riadenie rizík.
Analýza veľkých dát pomáha zvyšovať rýchlosť obchodného procesu a znižuje zložitosť operácií.
Technológie používané pri analýze veľkých dát
Neexistuje žiadna jediná technológia, ktorá by umožňovala analýzu veľkých dát. Uvádzame tu niekoľko dôležitých technológií, ktoré zohrávajú hlavnú úlohu vo veľkých údajoch
- Správa údajov
- Ťažba dát
- Hadoop
- Analýza v pamäti
- Prediktívne analýzy
- Ťažba textu
Oblasti použitia
Väčšina organizácií má teraz koncepty veľkých dát. Pretože pochopili potrebu využiť údaje a odvodiť z nich hodnotu. Nižšie je uvedených niekoľko typov organizácií, ktoré používajú túto technológiu
- Cestovanie a pohostinnosť
- Zdravotná starostlivosť
- vláda
- Maloobchod
Tipy na zmenu veľkých dát na veľký úspech
Spoločnosti s veľkými údajmi každý rok rastú a vypracúvajú nové stratégie na zníženie prevádzkových nákladov, zvýšenie efektívnosti a spokojnosť zákazníkov. Mnoho organizácií využíva svoje údaje a analýzy na ziskové rozhodnutia. Veľké údaje pomáhajú vo väčšej miere tomuto rozhodovaciemu procesu. Využíva prediktívnu analýzu na prijímanie rozhodnutí. Dokonca aj neštruktúrované množstvo údajov, ktoré rastie na dennej báze, sa dá ľahko analyzovať pomocou konceptov veľkých údajov.
Koncepty veľkých dát sú stále náročné. Ak sa veľké údaje v organizácii nebudú implementovať a interpretovať správne, bude to veľká prekážka. Organizácia musí prekonať niekoľko náročných prekážok, aby mohla správne využívať veľké dáta, aby mohla robiť veľké rozhodnutia. Problémy s veľkými údajmi pôsobia ako negatívna reakcia na prieskum veľkých údajov.
Nižšie je uvedených niekoľko tipov pre spoločnosti zaoberajúce sa analýzou údajov, aby premenili veľké dáta na veľký úspech.
-
Skontrolujte, či máte dostatok výpočtového výkonu
V dnešnom obchodnom svete množstvo údajov neustále extrapoluje každú minútu. Predtým, ako začnete s akýmkoľvek projektom veľkých dát, musíte sa ubezpečiť, že je k dispozícii výkonný procesor. Každý veľký výskumný projekt zahŕňa veľké množstvo údajov a na riešenie týchto údajov je veľmi dôležité mať výkonný procesor. Správny systém spracovania je potrebný na presné a včasné spracovanie údajov. Výkon systému spracovania sa musí často sledovať, aby sa zabezpečilo jeho správne fungovanie.
-
Definujte určitú organizačnú štruktúru
Organizácie môžu využívať veľké údaje na maximum, ak majú pre analytický tím centralizované nastavenie. Pomôže im to spojiť podnikových lídrov a veľké dátové technológie s najlepšími nápadmi, ktoré môže využiť iná časť organizácie. Ukázalo sa, že organizácie, ktoré používajú prediktívnu analýzu, majú vo veľkých údajoch veľký úspech ako iné organizácie.
-
Spojte koncepty veľkých dát v správnom čase v organizácii
Premena veľkých dát na veľký úspech nie je také ľahké. Má veľa veľkých problémov s údajmi. Spoločnosti musia uprednostniť svoje potreby a podľa toho pracovať. Analytika veľkých dát potrebuje štruktúrované údaje. V mnohých spoločnostiach sú údaje k dispozícii, ale nie je úplné a usporiadané na to, aby ich analytika veľkých dát mohla použiť priamo na analýzu.
Len v prípade, že sa analytika veľkých údajov využíva efektívne, organizácia dokáže zistiť problémy v obchodnom a prevádzkovom procese. Organizácie musia údaje správne kombinovať, aby mohli prediktívnu analýzu efektívne využívať.
Čas je ďalším dôležitým faktorom, ktorý ovplyvňuje proces analýzy údajov. Na prijímanie účinných rozhodnutí sú potrebné informácie v reálnom čase. Analytik údajov by mal vždy venovať viac času príprave údajov na analýzu pomocou nástrojov ETL. Pomôže to zmiešať koncepty veľkých údajov v správnom čase v organizácii.
-
Vyhľadajte dlhodobé plánovanie
Technológie sa neustále menia a organizácie sa musia prispôsobiť najnovšej technológii. V dnešnom svete sa údaje zväčšujú a je to veľká výzva pre podnikanie. Organizácie musia byť vybavené tak, aby dokázali čeliť rovnakej výzve. Technológie budú zajtra lepšie ako dnes. Organizácie musia preto udržiavať flexibilné obchodné informácie, ktoré budú otvorené novým produktom, metodikám a technológiám. Plánujte dlhodobo a držte krok so zmenami. Ak urobíte akékoľvek rozhodnutia alebo zmeny alebo urobíte nejaké rozhodnutia, premýšľajte o vplyve z dlhodobého hľadiska ao tom, ako sa s tým vysporiadať.
-
Začnite s bezpečným skladovaním
Najdôležitejším krokom a základom pre analýzu údajov je implementácia robustného úložného systému. Ak chcete implementovať veľké dáta vo vašej organizácii, bezpečnosť by mala byť vašou prvou prioritou. Váš úložný systém by mal spĺňať súčasné a budúce požiadavky projektu. Mali by ste vybrať úložný systém, pričom by ste mali brať do úvahy niektoré faktory, ako sú súčasné a budúce riziká spojené s údajmi, bežné hrozby a vysoká úroveň bezpečnosti. Celý proces analýzy údajov, ako je šifrovanie údajov, overovanie kľúčov úložiska alebo akákoľvek iná činnosť v tejto oblasti, by mal byť bezpečný a bezpečný. Úložný a bezpečnostný systém, ktorý implementujete, by nemal byť príliš drahý. Mal by byť schopný zvládnuť aj veľké množstvo údajov.
-
Pokročilé analytické riešenia
Dáta sú najdôležitejším aspektom každého projektu veľkých dát. Ak sa však údaje nepoužijú správnym spôsobom, nebude to pre váš veľký dátový projekt prínosom. Aby ste mohli dáta využívať efektívne, musíte použiť pokročilé riešenie na analýzu údajov. Pokročilé analytické riešenie vám pomôže získať podrobné znalosti o údajoch. To vám umožní robiť lepšie rozhodnutia a dosahovať lepšie výsledky v podnikaní. Použitie pokročilého riešenia na analýzu údajov vám pomôže pochopiť prostredie veľkých dát jasne.
-
Zapojte odborníkov z radov odborníkov
Nájdenie správneho talentu Veľký talent na spracovanie údajov je pre väčšinu organizácií veľkou výzvou. Veľké dáta sú široké pole a jeden človek nemôže ovládať všetky technológie veľkých dát. Najskôr si prečítajte podrobnú štúdiu vášho projektu veľkých dát a potom vyberte ľudí, ktorí sú odborníkmi na riešenie konkrétnych aspektov projektu.
Dopyt po analytických talentoch je veľmi vysoký, zatiaľ čo trh pre analytické talenty je veľmi obmedzený. Niektoré spoločnosti teraz podnikajú kroky na nábor odborníkov v oblasti zavádzania veľkých dát prostredníctvom akademických inštitúcií a začínajúcich podnikateľov s veľkými dátami.
Nábor správneho talentu pre veľké dáta je rozhodujúcim faktorom pri premene veľkých dát na veľký úspech.
-
Vyberte si správneho partnera
Každé podnikanie nebude mať všetky prostriedky a zručnosti v oblasti dát nastavené na investovanie do veľkých dát bez pomoci ostatných. V takom prípade je dôležité s niekým spolupracovať. Pri výbere partnera by ste mali byť veľmi opatrní. Veľké údaje nemajú povahu transakcií. Dobrým príkladom je spoločnosť Procter a Gamble, ktorá nadviazala partnerstvo so spoločnosťou Google s cieľom zlepšiť jej zručnosti v oblasti analýzy údajov. Pomáhajú si navzájom získať vedomosti vo vzájomnom porozumení.
-
Silný vodca, ktorý riadi iniciatívy v oblasti veľkých dát
Vodcovstvo je ďalším dôležitým faktorom, ktorý premení veľké dáta na veľký úspech. Organizácie musia prideliť dobre definované úlohy veľkým údajom a analytike. Organizácie by mali mať potrebné vodcovské vlastnosti, aby mohli vykonávať analýzu veľkých dát ako súčasť svojej obchodnej činnosti. Vymenovanie silného lídra v oblasti koncepcie veľkých dát je dôležitým krokom v organizácii na vytvorenie kvality vedenia.
-
Neignorujte prírodné inštinkty
Aj keď používate špičkovú technológiu, nikdy by ste nemali ignorovať prirodzené inštinkty zisťovania nedostatkov a vzorcov porozumenia. Existujú určité nástroje vizuálneho zisťovania, ktoré vám pomôžu pri získavaní aktuálnych informácií. Spolu s takýmito nástrojmi by ste mali použiť aj lepšie analytické triky na rozdielnu analýzu rôznych údajov. Je to tiež dôležité, pretože každé údaje si vyžadujú odlišný prístup.
-
Hadoop a sklad
Môže to znieť čudne, ale táto kombinácia je skvelá pre spoločnosti. Dátový sklad ukladá štruktúrované údaje, zatiaľ čo spoločnosť Hadoop ukladá všetky neštruktúrované údaje, ktoré je možné v budúcnosti analyzovať a ktoré možno použiť. Hadoop najlepšie pracuje na analytickom spracovaní. Preto je kombinácia Hadoopu s dátovým skladom najlepšou kombináciou na premenu veľkých dátových konceptov na veľký úspech.
-
Nájdite rovnováhu medzi plánovaním zdola nahor a zhora nadol
Je veľmi dôležité zohľadniť oba prístupy, pretože ani jeden z nich nemôže uspieť bez druhého. Nájdite spoločný jazyk pre komunikáciu medzi profesionálmi z oblasti obchodu a technológie. Ak nie, investícia do spracovania veľkých dát je iba strata.
-
Majú špecializovanú systematickú a štruktúrovanú implementáciu
Mnoho organizácií nemá dobre naplánované kritériá na výber, identifikáciu a výber obchodných prípadov spracovania veľkých údajov. Techniky a technológie veľkých dát je možné začať z ktorejkoľvek časti organizácie a kedykoľvek. Neexistuje žiadna jediná technológia ani jediný východiskový bod pre spracovanie veľkých dát. Na dosiahnutie veľkého úspechu by sa mal vytvoriť správny plán. Plán by mal obsahovať nielen ciele podnikania, ale mal by vám tiež povedať, aké ďalšie investície do technológie sa majú vykonať v procese analýzy údajov. Organizácie, ktoré nemajú taký systematický prístup, nebudú mať veľkú mieru úspešnosti.
-
Vedzte, že neexistuje žiadna jediná technológia výskumu veľkých dát
Ako sme už videli, rôzne údaje si vyžadujú rôzne prístupy a technológie. Hadoop hrá dôležitú úlohu vo veľkých údajoch, ale existuje oveľa viac technológií ako Hadoop. Kombinácia technológií závisí od potrieb organizácie, ako aj od prostredia organizácie
-
Zabudované v analytike a Business Intelligence
Po implementácii riešenia úložiska je ďalším krokom implementácia potrebnej analýzy úložiska, aby ste získali hlbšiu znalosť údajov. Najnovšie nástroje podnikovej inteligencie majú pokročilé analytické prostredie na konverziu údajov do znalostí. Túto analytiku je možné vylepšiť na sledovanie konkurenčnej inteligencie a spokojnosti zákazníkov. Perfektné riešenie podnikovej inteligencie, ktoré sa spája so spracovaním veľkých údajov, vám pomôže odomknúť nové potenciály podnikania a prinesie vášmu podniku väčší zisk
-
Agilná a flexibilná veľká dátová platforma
Platforma konceptov veľkých dát, ktorú vyberiete pre svoje podnikanie, by mala byť flexibilná. Mala by byť schopná prispôsobiť sa rôznym situáciám v oblasti správy údajov a rôznych analytických scenárov. Mal by byť schopný používať aj pokročilé techniky, ako je prediktívne modelovanie, sémantické vyhľadávanie a geoprostorová analýza.
Záver - koncepty veľkých údajov
Organizácie pochopili, že pre veľké dáta je veľká hodnota. Dodržiavanie všetkých týchto stratégií pomôže veľkým spoločnostiam zaoberajúcim sa analýzou údajov uľahčiť proces premeny spracovania veľkých údajov na veľký úspech.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca koncepciami veľkých dát. Tu sme diskutovali o 16 dôležitých a zaujímavých tipoch pre koncepty veľkých dát. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- MapReduce Architecture for Big Data
- Školenie o veľkých údajoch a hadoope Online kurz Hadoop
- Praktický Hadoop - skrotte veľké dáta!
- Aplikácia Big Data Hands-on!
- Jedinečné vodcovské vlastnosti