Kaj so koncepti velikih podatkov?
Vsaka organizacija danes ima ogromno podatkov, ki se vsako minuto večajo. Za upravljanje takšnih podatkov potrebujete napredno tehnologijo. Analiza velikih podatkov prinaša novo revolucijo na področju analize konceptov velikih podatkov. Veliki podatki analizirajo veliko količino podatkov, da globlje spoznajo podatke in ugotovijo njihove skrite vzorce in korelacije. Podjetju boste pomagali razumeti informacije na boljši način. Podjetju bo pomagal določiti podatke, ki so za organizacijo pomembnejši.
Zakaj je pomembna analitika konceptov velikih podatkov?
Veliki podatki so bili v ospredju od samega začetka delovanja na poslovnem področju. Mnoge organizacije razumejo pomen velikih podatkov in jih uporabljajo za svoje poslovanje.
Uvajanje velikih podatkov pomaga podjetju prepoznati nove poslovne priložnosti in povečati njihovo učinkovitost. To pa bo pripomoglo k povečanju njihovega dobička z pridobivanjem veliko kupcev. V današnjem svetu se koncepti velikih podatkov štejejo za pomembnejše zaradi naslednjih razlogov
- Zmanjšani stroški - velike podatkovne tehnologije so stroškovno učinkovitejše. In je najboljše orodje za shranjevanje ogromnih podatkov z nižjimi stroški. Pomaga tudi določiti učinkovitejše načine poslovanja.
- Hitro sprejemanje odločitev - S pomočjo analitike v pomnilniku in zmožnosti analiziranja novih virov podatkov, Big data podjetjem pomaga hitreje analizirati podatke in informacije kot prej. Podjetje lahko na podlagi učenja z analizo sprejema pametne odločitve.
- Novi izdelki in funkcije - Z ustrezno analitiko koncepti velikih podatkov poznajo potrebe in zadovoljstvo kupcev. Tako vedno zagotavljajo tisto, kar si stranke želijo. Nekatera podjetja ustvarjajo tudi nove izdelke z uporabo analitike velikih podatkov, da bi zadovoljili svoje stranke.
Z uporabo analitike konceptov velikih podatkov organizacija lahko poveča prodajo, učinkovitost, delovanje, storitve za stranke in obvladovanje tveganj.
Velika analitika podatkov pomaga izboljšati hitrost poslovnega procesa in zmanjšati zahtevnost poslovanja.
Tehnologije, ki se uporabljajo v analitiki velikih podatkov
Ne obstaja niti ena tehnologija, ki omogoča veliko analitiko podatkov. Tu je naštetih nekaj pomembnih tehnologij, ki igrajo glavno vlogo pri Big Data
- Upravljanje s podatki
- Data Mining
- Hadoop
- Analiza v pomnilniku
- Predvidevanje Analytics
- Besedilo rudarjenje
Področja uporabe
Večina organizacij ima koncepte velikih podatkov. Ker so razumeli potrebo po uporabi podatkov in iz njih pridobivali vrednost. Spodaj je navedenih nekaj vrst organizacij, ki uporabljajo to tehnologijo
- Potovanja in gostoljubje
- Skrb za zdravje
- Vlada
- Maloprodaja
Nasveti za pretvorbo velikih podatkov v velik uspeh
Velika podjetja s podatki se vsako leto povečujejo in oblikujejo nove strategije za zmanjšanje operativnih stroškov, povečanje učinkovitosti in zagotavljanje zadovoljstva strank. Mnoge organizacije uporabljajo svoje podatke in analize za donosne odločitve. Veliki podatki pomagajo v večji meri za tak postopek odločanja. Za sprejemanje odločitev uporablja napovedno analizo. Tudi nestrukturirane količine podatkov, ki se vsakodnevno povečujejo, je mogoče preprosto analizirati s koncepti velikih podatkov.
Koncept velikih podatkov je še vedno izziv. Če se podatki Big ne bodo izvajali in jih pravilno razlagali v organizaciji, bo to velika ovira. Organizacija mora prečkati več zahtevnih ovir, da bi velike podatke uporabila za sprejemanje velikih odločitev. Veliki izzivi s podatki delujejo kot negativna reakcija na raziskave velikih podatkov.
Spodaj je navedenih nekaj nasvetov za podjetja, ki analizirajo podatke, da bi velike podatke spremenili k velikemu uspehu.
-
Prepričajte se, da imate dovolj procesne moči
V današnjem poslovnem svetu količina podatkov nenehno ekstrapolira vsako minuto. Preden začnete s katerim koli velikim podatkovnim projektom, se morate prepričati, da je na voljo zmogljiv procesor. Vsak raziskovalni projekt velikih podatkov vključuje ogromno podatkov in za obravnavo takšnih podatkov je zelo pomembno, da ima močan procesor. Pravi sistem obdelave je potreben za natančno in pravočasno obdelavo podatkov. Delovanje procesnega sistema je treba pogosto spremljati, da se zagotovi njegovo pravilno delovanje.
-
Določite točno določeno organizacijsko strukturo
Organizacije lahko uporabijo velike podatke, če imajo centralizirano skupino za analitično skupino. To jim bo pomagalo združiti poslovne voditelje in tehnologijo velikih podatkov, da bi se predstavili z najboljšimi idejami, ki jih lahko uporabijo drugi deli organizacije. Izkazalo se je, da imajo organizacije, ki uporabljajo napovedne analize, velik uspeh v velikih podatkih kot druge organizacije.
-
Koncept velikih podatkov združite ob pravem času v organizaciji
Spreminjanje velikih podatkov v velik uspeh ni tako enostavna stvar. Ima veliko velikih izzivov s podatki. Podjetja morajo dati prednost svojim potrebam in delovati v skladu s tem. Za veliko analizo podatkov so potrebni strukturirani podatki. Podatki so v mnogih podjetjih na voljo, vendar niso popolni in organizirani za analitiko velikih podatkov, da bi jih uporabili neposredno za analizo.
Le če bo analitika velikih podatkov uporabljena učinkovito, bo organizacija lahko ugotovila težave v poslovnem in operativnem procesu. Organizacije morajo pravilno mešati podatke, da učinkovito uporabljajo napovedno analizo.
Čas je še en pomemben dejavnik, ki vpliva na postopek analize podatkov. Za sprejemanje učinkovitih odločitev so potrebne informacije v realnem času. Analizator podatkov mora vedno porabiti več časa za pripravo podatkov za analizo z orodji ETL. To bo pomagalo, da se v organizaciji pravočasno združijo koncepti velikih podatkov.
-
Poiščite dolgoročno načrtovanje
Tehnologije se nenehno spreminjajo in organizacije se morajo prilagoditi najnovejši tehnologiji. V današnjem svetu so podatki vedno večji in predstavljajo velik izziv za podjetja. Organizacije morajo biti opremljene za enak izziv. Tehnologije bodo jutri boljše kot danes. Zato morajo organizacije vzdrževati prilagodljivo poslovno inteligenco, ki bo odprta za nove izdelke, metodologije in tehnologije. Načrtujte dolgoročno in bodite na tekočem s spremembami. Če sprejemate kakršne koli odločitve ali spremembe ali sprejemate kakršne koli odločitve, razmislite o vplivu tega na dolgi rok in kako se spoprijeti z njim.
-
Začnite z varnim shranjevanjem
Najpomembnejši korak in osnova za analizo podatkov je uvedba zanesljivega sistema za shranjevanje. Če želite v svojo organizacijo implementirati velike podatke, potem mora biti vaša prva prioriteta varnost. Vaš sistem za shranjevanje bi moral ustrezati sedanjim in prihodnjim zahtevam projekta. Izberite sistem za shranjevanje ob upoštevanju nekaterih dejavnikov, kot so trenutno in prihodnje tveganje za podatke, skupne grožnje in visoka raven varnosti. Ves postopek analitike podatkov, kot so šifriranje podatkov, overjanje ključev v trgovini in katera koli druga dejavnost v zvezi s tem, bi moral biti varen in varen. Sistem za shranjevanje in varovanje, ki ga implementirate, ne sme biti predrag. Prav tako bi morala biti sposobna obravnavati veliko količino podatkov.
-
Napredne rešitve za analitiko
Podatki so najpomembnejši vidik vsakega velikega podatkovnega projekta. Če pa podatkov ne boste uporabili pravilno, to ne bo prineslo veliko vrednosti vašemu projektu velikih podatkov. Za učinkovito uporabo podatkov morate uporabiti napredno rešitev za analizo podatkov. Napredna analitična rešitev vam bo pomagala pridobiti poglobljeno znanje o podatkih. Tako boste lahko sprejemali boljše odločitve in dosegali boljše rezultate v poslu. Uporaba napredne rešitve za analizo podatkov vam bo pomagala jasno razumeti okolje podatkov Big.
-
Pridružite se strokovnjakom
Najti pravi talent za veliko obdelavo podatkov je velik izziv za večino organizacij. Veliki podatki so široko polje in en sam človek ne more obvladati vseh tehnologij velikih podatkov. Najprej podrobno preučite svoj projekt Big data in nato izberite ljudi, ki so strokovnjaki, ki se bodo ukvarjali s posebnimi vidiki projekta.
Povpraševanje po analitičnih nadarjenostih je zelo veliko, medtem ko je trg za analitični talent zelo omejen. Nekatera podjetja zdaj sprejemajo ukrepe za pridobivanje strokovnih ljudi pri velikem uvajanju podatkov prek akademskih ustanov in ustanavljanja velikih podatkov.
Zaposlovanje pravega talenta za velike podatke je ključni dejavnik, ki Big Data spremeni v velik uspeh.
-
Izberite pravega partnerja
Vsako podjetje ne bo imelo vseh virov in podatkovnih spretnosti za vlaganje v velike podatke brez kakršne koli pomoči drugih. V takem primeru je pomembno, da z nekom sodelujete. Pri izbiri partnerja morate biti zelo previdni. Veliki podatki niso transakcijske narave. Dober primer je, da sta Procter in Gamble sodelovala z Googlom, da bi izboljšala svoje sposobnosti analitike podatkov. Pomagajo drug drugemu, da pridobijo znanje v medsebojnem razumevanju.
-
Močan vodja za vodenje pobud Big data
Vodilni položaj je še en pomemben dejavnik, ki spreminja velike podatke v velik uspeh. Organizacije morajo dodeliti natančno opredeljene vloge za velike podatke in analitiko. Organizacije bi morale imeti potrebne vodstvene lastnosti, da bi analiza podatkov o velikih podatkih postala del njihove poslovne rutine. Imenovanje močnega vodje na področju konceptov velikih podatkov je pomemben korak v organizaciji, da se ustvari kakovost vodenja.
-
Ne prezrite naravnih nagonov
Čeprav uporabljate vrhunsko tehnologijo, nikoli ne smete zanemariti naravnih nagonov odkrivanja napak in razumevanja vzorcev. Obstajajo določena orodja za vizualno odkrivanje, ki vam bodo pomagala pri pravočasnih informacijah. Skupaj s takšnimi orodji bi morali uporabiti tudi boljše analitične trike za različno analiziranje različnih podatkov. To je pomembno tudi zato, ker vsak podatek zahteva drugačen pristop.
-
Hadoop in skladišče
To se morda sliši čudno, vendar ta kombinacija deluje odlično za podjetja. Podatkovno skladišče shrani strukturirane podatke, medtem ko Hadoop shrani vse nestrukturirane podatke, ki jih lahko v prihodnosti analiziramo in jih lahko uporabimo. Hadoop najbolje deluje pri analitični obdelavi. Zato je kombiniranje Hadoopa s skladiščem podatkov najboljša kombinacija, s katero lahko koncepte Big Data spremenite v velik uspeh.
-
Poiščite ravnotežje med načrtovanjem od spodaj navzgor in od zgoraj navzdol
Zelo pomembno je upoštevati oba pristopa, saj noben od njiju ne more uspeti brez drugega. Poiščite skupni jezik za komunikacijo med poslovnimi in tehnološkimi strokovnjaki. Če ne naložba, ki jo zaslužite v obdelavi velikih podatkov, je zgolj škoda.
-
Imeti namensko sistematično in strukturirano izvajanje
Mnoge organizacije nimajo dobro načrtovanih meril za izbiro, prepoznavanje in izbiro velikih primerov za obdelavo podatkov. Tehnike in tehnologije velikih podatkov lahko začnete iz katerega koli dela organizacije in na katerem koli mestu. Za obdelavo velikih podatkov ni velike niti ene izhodiščne točke. Za dosego velikega uspeha bi bilo treba ustvariti ustrezen načrt. Načrt ne bi smel vključevati samo ciljev podjetja, ampak bi moral tudi povedati, katere druge tehnološke naložbe je treba vložiti v postopek analize podatkov. Organizacije, ki nimajo takšnega sistematičnega pristopa, ne bodo dosegle velike uspešnosti.
-
Vedite, da ni ene same tehnologije za raziskavo velikih podatkov
Kot smo že videli, različni podatki potrebujejo različne pristope in tehnologije. Hadoop igra pomembno vlogo pri velikih podatkih, vendar obstaja veliko več tehnologij kot Hadoop. Kombinacija tehnologij je odvisna od potreb organizacije in okolice organizacije
-
Izkoristite analitiko in poslovno inteligenco
Ko implementirate rešitev za shranjevanje, je naslednji korak izvedba potrebne analitike za shranjevanje, da boste lahko podrobneje spoznali podatke. Najnovejša orodja poslovne inteligence imajo napredno analitično okolje za pretvorbo podatkov v znanje. To analitiko je mogoče izboljšati za spremljanje konkurenčne inteligence in zadovoljstva strank. Odlična rešitev za poslovno inteligenco, ki je v kombinaciji z obdelavo velikih podatkov, vam bo pomagala odkleniti nove potenciale poslovanja in prinesti več dobička vašem podjetju
-
Agile in prilagodljiva velika podatkovna platforma
Platforma za koncepte velikih podatkov, ki jo izberete za vaše podjetje, mora biti prožna. Morala bi se lahko prilagoditi različnim upravljanjem podatkov in različnim scenarijem analitike. Prav tako bi morali imeti možnost uporabe naprednih tehnik, kot so prediktivno modeliranje, semantično iskanje in geoprostorska analitika.
Zaključek - koncepti velikih podatkov
Organizacije so razumele, da za velike podatke obstaja velika vrednost. Upoštevanje vseh teh strategij bo podjetjem za analizo velikih podatkov pomagalo olajšati proces velikega predelave podatkov v velik uspeh.
Priporočeni članki
To je vodnik za koncepte velikih podatkov. Tu smo razpravljali o 16 pomembnih in zanimivih nasvetov za koncepte velikih podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- MapReduce arhitektura za velike podatke
- Big Data in Hadoop trening | Spletni tečaj Hadoop
- Hands-on Hadoop - ukroti velike podatke!
- Big Data Hands-on!
- Edinstvene vodstvene kakovosti