Περιεχόμενο
Πάρε μακριά:
Τα μεγάλα δεδομένα έχουν καταστεί απαραίτητα για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων, αλλά υπάρχουν ορισμένες προκλήσεις που πρέπει να εξεταστούν πριν από την εφαρμογή μεγάλων δεδομένων στην επιχείρησή τους.
Τα μεγάλα δεδομένα έχουν γίνει ουσιαστικό μέρος της λήψης αποφάσεων στις επιχειρήσεις. Προσφέρει σημαντική εικόνα για τις εταιρείες και τους ηγέτες των επιχειρήσεων. Αλλά ταυτόχρονα εγείρει πολλές προκλήσεις τις οποίες το παραδοσιακό μας σύστημα δεν μπορεί να χειριστεί. Ως εκ τούτου, πρέπει να κατανοήσουμε αυτές τις προκλήσεις λεπτομερώς πριν εφαρμόσουμε μεγάλα δεδομένα σε έναν οργανισμό.
Σύμφωνα με το Παγκόσμιο Ινστιτούτο McKinsey (MGI): "Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε σύνολα δεδομένων των οποίων το μέγεθος είναι πέρα από την ικανότητα των τυπικών εργαλείων λογισμικού βάσης δεδομένων να συλλαμβάνουν, να αποθηκεύουν, να διαχειρίζονται και να αναλύουν". Επομένως, οι μεγάλες προκλήσεις στον τομέα των δεδομένων πρέπει να αντιμετωπιστούν σωστά. Μετά την ανάλυση των μεγάλων δεδομένων, η λαμβανόμενη τιμή μπορεί να συνοψιστεί ως εξής:
- Διαφάνειες
- Καλύτερη απόδοση και μεταβλητότητα
- Αντικατάσταση ανθρωπογενών αποφάσεων με αυτοματοποιημένους αλγόριθμους
- Τμηματοποίηση πελατών
Στρατηγικές προκλήσεις
Ας ξεκινήσουμε με μεγάλες στρατηγικές προκλήσεις datas. Τα μεγάλα δεδομένα μας αναγκάζουν να αγωνιστούμε με τρεις μεγάλες στρατηγικές και επιχειρησιακές προκλήσεις:
Ολόκληρη η βιομηχανία πληροφορικής είναι υπό πίεση, καθώς πρέπει να διαχειρίζεται τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων κάθε μέρα για να συμβάλει στη βελτίωση των επιχειρήσεων. Η ανάλυση των δεδομένων μπορεί να κατηγοριοποιηθεί περαιτέρω σε τρεις κατηγορίες:
- Προγνωστική ανάλυση - Είναι η δουλειά του επιστήμονα δεδομένων να χρησιμοποιεί δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για προβλέψιμη ανάλυση σε διάφορους τομείς. Είναι επίσης σημαντικό κατά τη διάρκεια αυτής της ανάλυσης δεδομένων να αξιοποιηθούν νέοι τύποι δεδομένων, όπως συναισθηματικά δεδομένα, δεδομένα ροής βίντεο, δεδομένα εικόνας, δεδομένα κ.λπ.
- Ανάλυση συμπεριφοράς - Τα δεδομένα συμπεριφοράς είναι σημαντικά για τη βελτίωση της ικανοποίησης των πελατών. Η δουλειά του επιστήμονα δεδομένων είναι να αξιοποιήσει σύνολα δεδομένων που είναι πολύπλοκα στη φύση για τη δημιουργία νέων επιχειρηματικών μοντέλων που βοηθούν στη μείωση του κόστους και την προώθηση της καινοτομίας, προκειμένου να βελτιωθεί η ικανοποίηση των πελατών.
- Ερμηνεία δεδομένων - Οι αναλυτές δεδομένων πρέπει να παρέχουν νέες πληροφορίες ανάλυσης επιχειρήσεων στη διαχείριση και να τις ενσωματώσουν στην καινοτομία προϊόντων.
Δεν μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητες προγραμματισμού σας όταν κανείς δεν ενδιαφέρεται για την ποιότητα του λογισμικού.
- Συλλογή δεδομένων
- Ευθυγράμμιση δεδομένων από διαφορετικές πηγές
- Μετασχηματισμός των δεδομένων σε μορφή κατάλληλη για ανάλυση
- Μοντελοποίηση των δεδομένων με τη βοήθεια μαθηματικών ή / και προσομοιώσεων
- Κατανόηση της παραγωγής και δυνατότητα εξήγησης στους τελικούς χρήστες
Προκλήσεις διαχείρισης
Μία σημαντική πρόκληση διαχείρισης δεδομένων είναι η διασφάλιση της ασφάλειας, της ιδιωτικής ζωής των δεδομένων, της διακυβέρνησης και των δεοντολογικών προτύπων. Ενώ ασχολείται με τα δεδομένα των πελατών, κάποιος πρέπει να τηρεί την προβλεπόμενη χρήση και τους σχετικούς κανόνες. Η παρακολούθηση των δεδομένων είναι σημαντική όσον αφορά τη χρήση, τον μετασχηματισμό, την παραγωγή καθώς και τη διαχείριση του κύκλου ζωής του. Τα δεδομένα πρέπει να εξασφαλίζονται και να ελέγχονται η πρόσβαση. Ταυτόχρονα, οι έλεγχοι πρέπει να διεξάγονται σε τακτά χρονικά διαστήματα για να διασφαλίζεται η ασφάλεια των δεδομένων, καθώς οι περισσότερες αποθήκες δεδομένων αποθηκεύουν προσωπικά δεδομένα, γεγονός που θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιθανές νομικές και δεοντολογικές ανησυχίες.
συμπέρασμα
Συζητήσαμε διάφορες μεγάλες προκλήσεις δεδομένων και τον αντίκτυπό τους στις επιχειρήσεις. Οι προκλήσεις αυτές εμφανίζονται σε όλα τα επίπεδα εφαρμογής. Επομένως, προτού εφαρμόσετε μεγάλα δεδομένα σε οποιαδήποτε οργάνωση, πρέπει να αντιμετωπίσετε αυτές τις προκλήσεις και να σχεδιάσετε γι 'αυτά.