Περιεχόμενο
- Μεγάλα Χαρακτηριστικά Δεδομένων
- Έλλειψη σωστής διαδρομής
- Ζητήματα ταξινόμησης δεδομένων
- No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
- Απόδοση δεδομένων
- Παραφορτώνω
- Αναλυτικά εργαλεία
- Το σωστό άτομο στη σωστή θέση
- Μορφές δεδομένων
- Μη δομημένα δεδομένα
- συμπέρασμα
Πηγή: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Πάρε μακριά:
Τα μεγάλα δεδομένα αναποφάσισαν τα αναλυτικά στοιχεία και μπορούν να έχουν τεράστια αξία για τις επιχειρήσεις - αλλά μόνο εάν τα διαχειρίζονται και αναλύονται με επιτυχία.
Τα μεγάλα δεδομένα προέρχονται από ποικίλες μορφές και δομές. Τα τελευταία χρόνια, οι μεγάλες αναλύσεις δεδομένων είχαν σημαντικό αντίκτυπο στις επιχειρηματικές αποφάσεις και ενώ μπορεί να είναι τεράστιου ύψους, έρχονται με κάποια σημεία πόνου.
Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε αυτά τα αναλυτικά σημεία πόνου, αλλά πρώτα, αφήνουμε να επικεντρωθούμε σε ορισμένα χαρακτηριστικά των μεγάλων δεδομένων.
Μεγάλα Χαρακτηριστικά Δεδομένων
Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να καθοριστούν με διάφορα χαρακτηριστικά:
- Όγκος - Ο ίδιος ο όρος μεγάλα δεδομένα αναφέρεται στο μέγεθος και ο όγκος αναφέρεται στην ποσότητα των δεδομένων. Το μέγεθος των δεδομένων καθορίζει την αξία των δεδομένων που πρέπει να θεωρούνται ως μεγάλα δεδομένα ή όχι.
- Ταχύτητα - Η ταχύτητα με την οποία παράγονται τα δεδομένα είναι γνωστή ως ταχύτητα.
- Veracity - Αυτό αναφέρεται στην ορθότητα των δεδομένων. Η ακρίβεια της ανάλυσης εξαρτάται από την ακρίβεια των δεδομένων πηγής.
- Πολυπλοκότητα - Τα μεγάλα ποσά δεδομένων προέρχονται από πολλαπλές πηγές, οπότε η διαχείριση δεδομένων γίνεται μια δύσκολη διαδικασία.
- Ποικιλία - Ένα σημαντικό πράγμα που πρέπει να καταλάβουμε είναι η κατηγορία στην οποία ανήκουν τα μεγάλα δεδομένα. Αυτό βοηθά περαιτέρω στην ανάλυση των δεδομένων.
- Μεταβλητότητα - Αυτός ο παράγοντας αναφέρεται στην ασυνέπεια που μπορούν να δείξουν τα δεδομένα. Αυτό παρακωλύει περαιτέρω τη διαδικασία της αποτελεσματικής διαχείρισης των δεδομένων.
Τώρα μπορείτε να συζητήσετε μερικά από τα σημεία πόνου.
Έλλειψη σωστής διαδρομής
Εάν τα δεδομένα προέρχονται από διαφορετικές πηγές, τότε θα πρέπει να υπάρχει μια σωστή και αξιόπιστη διαδρομή για το χειρισμό μαζικών δεδομένων.
Για καλύτερες λύσεις, η διαδρομή θα πρέπει να προσφέρει μια εικόνα για τη συμπεριφορά των πελατών. Αυτό είναι το κυριότερο κίνητρο για τη δημιουργία μιας ευέλικτης υποδομής για την ενσωμάτωση συστημάτων front-end με συστήματα back-end. Ως αποτέλεσμα, σας βοηθά να διατηρήσετε το σύστημά σας σε λειτουργία.
Ζητήματα ταξινόμησης δεδομένων
Η διαδικασία ανάλυσης πρέπει να ξεκινήσει όταν φορτωθεί η αποθήκη δεδομένων με τεράστια ποσά δεδομένων. Θα πρέπει να γίνει με την ανάλυση ενός υποσυνόλου των βασικών επιχειρηματικών δεδομένων. Αυτή η ανάλυση γίνεται για σημαντικά πρότυπα και τάσεις.
Τα δεδομένα πρέπει να ταξινομηθούν σωστά πριν από την αποθήκευση. Η τυχαία εξοικονόμηση δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει περαιτέρω προβλήματα στην ανάλυση. Δεδομένου ότι τα δεδομένα είναι μεγάλα σε όγκο, η δημιουργία διαφορετικών συνόλων και υποσυνόλων θα μπορούσε να είναι η σωστή επιλογή. Αυτό βοηθά στη δημιουργία τάσεων για την αντιμετώπιση μεγάλων προκλήσεων δεδομένων.
No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
Δεν μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητες προγραμματισμού σας όταν κανείς δεν ενδιαφέρεται για την ποιότητα του λογισμικού.
Απόδοση δεδομένων
Τα δεδομένα θα πρέπει να αντιμετωπίζονται αποτελεσματικά για τις επιδόσεις και οι αποφάσεις δεν θα πρέπει να λαμβάνονται χωρίς γνώση. Χρειαζόμαστε τα δεδομένα μας για αποτελεσματική απόδοση για την παρακολούθηση της ζήτησης, της προσφοράς και του κέρδους για συνέπεια. Αυτά τα δεδομένα θα πρέπει να αντιμετωπίζονται για επιχειρηματικές ιδέες σε πραγματικό χρόνο.
Παραφορτώνω
Η υπερφόρτωση μπορεί να συμβεί όταν προσπαθείτε να διατηρήσετε μεγάλες ποσότητες συνόλων δεδομένων και υποσύνολων. Το βασικό σημείο πόνου εδώ είναι να επιλέξετε ποιες πληροφορίες διατηρούνται από διαφορετικές πηγές. Εδώ, η αξιοπιστία είναι επίσης ένας σημαντικός παράγοντας κατά την επιλογή των δεδομένων που πρέπει να διατηρηθούν.
Ορισμένα είδη πληροφοριών δεν χρειάζονται για επιχειρήσεις και πρέπει να εξαλειφθούν για να αποφευχθούν οι μελλοντικές επιπλοκές. Ένα πρόβλημα υπερφόρτωσης θα μπορούσε να επιλυθεί εάν ορισμένα εργαλεία χρησιμοποιούνται από ειδικούς για να κάνουν μια διορατικότητα για να δημιουργήσουν μια μεγάλη επιτυχία έργου δεδομένων.
Αναλυτικά εργαλεία
Τα υπάρχοντα αναλυτικά εργαλεία μας παρέχουν πληροφορίες σχετικά με την προηγούμενη απόδοση, αλλά απαιτούνται εργαλεία για την παροχή μελλοντικών στοιχείων. Τα προγνωστικά εργαλεία θα μπορούσαν να είναι οι βέλτιστες λύσεις στην περίπτωση αυτή.
Υπάρχει επίσης ανάγκη να δοθεί πρόσβαση σε αναλυτικό εργαλείο σε διαχειριστές και άλλους επαγγελματίες. Η καθοδήγηση από ειδικούς μπορεί να ενισχύσει την επιχείρηση σε υψηλότερο επίπεδο. Αυτό οδηγεί σε σωστή επίγνωση με λιγότερη βοήθεια που παρέχεται για υποστήριξη IT.
Το σωστό άτομο στη σωστή θέση
Το σύνθημα για πολλά τμήματα HR είναι "το σωστό άτομο στη σωστή θέση" και είναι το ίδιο και για τα μεγάλα δεδομένα. Παρέχετε τα δεδομένα και την ανάλυση για πρόσβαση στο σωστό άτομο. Αυτό θα μπορούσε να βοηθήσει στην απόκτηση κατάλληλων γνώσεων για προβλέψεις σχετικά με τον κίνδυνο, το κόστος, τις προωθήσεις κ.λπ. και θα μπορούσε να μετατρέψει τα αναλυτικά σε δράσεις.
Τα δεδομένα που συλλέγονται από τις εταιρείες μέσω s, sales, tracking και cookies δεν είναι χρήσιμα αν δεν μπορείτε να τα αναλύσετε σωστά. Η ανάλυση είναι σημαντική για την παροχή όσων θέλει ο καταναλωτής.
Μορφές δεδομένων
Υπάρχει μεγάλη ποσότητα δεδομένων που συλλέγονται, τα οποία μπορούν να είναι δομημένα ή μη δομημένα και από διάφορες πηγές. Η ακατάλληλη διαχείριση δεδομένων και η έλλειψη ενημέρωσης σχετικά με το τι πρέπει να αποθηκεύσετε και πού να το αποθηκεύσετε μπορεί να παρεμποδίσει το χειρισμό μεγάλων δεδομένων. Η χρήση κάθε μορφής δεδομένων πρέπει να είναι γνωστή στο άτομο που το χειρίζεται.
Μη δομημένα δεδομένα
Τα δεδομένα που προέρχονται από διαφορετικές πηγές μπορούν να έχουν μια αδόμητη μορφή. Θα μπορούσε να περιέχει δεδομένα τα οποία δεν είναι οργανωμένα με έναν προκαθορισμένο τρόπο. Για παράδειγμα, s, αρχεία καταγραφής συστήματος, έγγραφα επεξεργασίας κειμένου και άλλα επιχειρηματικά έγγραφα μπορούν όλες να είναι πηγές δεδομένων.
Η πρόκληση είναι να αποθηκεύσετε και να αναλύσετε σωστά αυτά τα δεδομένα. Μια έρευνα ανέφερε ότι το 80% των δεδομένων που παράγονται καθημερινά είναι αδόμητα.
συμπέρασμα
Τα δεδομένα σε μια επιχείρηση είναι δύσκολο να διαχειριστούν λόγω του μεγάλου μεγέθους της και της ανάγκης για μεγαλύτερη ικανότητα επεξεργασίας. Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων δεν μπορούν να επεξεργαστούν αυτό αποτελεσματικά. Μια οργάνωση μπορεί να λάβει καλύτερες αποφάσεις εάν μπορεί να διαχειριστεί με επιτυχία και να αναλύσει μαζικά δεδομένα με ευκολία.
Θα μπορούσε να είναι πεντακύτταρα δεδομένων που αποθηκεύουν λεπτομέρειες για τους υπαλλήλους ενός οργανισμού από διαφορετικές πηγές. Αν δεν οργανωθεί σωστά, θα μπορούσε να γίνει δύσκολη η χρήση. Η κατάσταση χειροτερεύει εάν έρχονται ακόμα περισσότερα δεδομένα από διαφορετικές πηγές.
Τα μεγάλα δεδομένα έχουν τη δυνατότητα βελτίωσης των επιχειρηματικών αποφάσεων και των αναλυτικών στοιχείων. Σήμερα οι τράπεζες, οι υπηρεσίες, τα μέσα ενημέρωσης και οι επικοινωνίες επενδύουν σε μεγάλα δεδομένα. Τα παραπάνω σημεία πόνου θα πρέπει να λαμβάνονται υπόψη κατά την εργασία με τεράστια ποσά δεδομένων.