Mi a nagy adat fogalma?
Manapság minden szervezet hatalmas adatokkal rendelkezik, amelyek folyamatosan növekszik minden percben. Az ilyen adatok kezeléséhez fejlett technológiára van szükség. A nagy adatok elemzése új forradalmat hoz a nagy adat fogalmak elemzése területén. A nagy adatok nagy mennyiségű adatot elemznek az adatok mélyebb megismerése és rejtett mintáinak és összefüggéseinek megismerése érdekében. Ez elősegíti az üzleti vállalkozások számára az információk jobb megértését. Segít az üzleti vállalkozásoknak a szervezet számára fontosabb adatok azonosításában.
Miért fontos a nagy adatfogalmak elemzése?
A nagy adatgyűjtés az üzleti élet kezdete óta a fő hangsúly. Sok szervezet megérti a nagy adat fontosságát, és üzleti szempontból felhasználja azt.
A nagy adatok bevezetése segít az üzleti vállalkozásoknak az új üzleti lehetőségek azonosításában és hatékonyságának növelésében. Ez viszont elősegíti a profit növekedését azáltal, hogy sok ügyfelet szerez. A mai világban a nagy adatfogalmak a következő okok miatt fontosabbak
- Kedvezőbb költség - a nagy adattechnológiák költséghatékonyabbak . És ez a legjobb eszköz a hatalmas adatok alacsonyabb költségű tárolására. Segít az üzleti tevékenység hatékonyabb módjainak azonosításában is.
- Gyors döntéshozatal - A memóriában lévő elemzés és az új adatforrások elemzésének segítségével a Big data elősegíti az üzleti vállalkozások számára az adatok és információk gyorsabb elemzését. Az elemzésen keresztüli tanulás alapján az üzleti vállalkozás intelligens döntést hozhat.
- Új termékek és szolgáltatások - Megfelelő elemzéssel a Big data koncepciók megismerik az ügyfél igényeit és elégedettségét. Tehát mindig azt szállítják, amit az ügyfelek akarnak. Egyes vállalatok nagy adatelemzéssel is új termékeket hoznak létre az ügyfelek kielégítése érdekében.
A nagy adatkoncepciók elemzésével egy szervezet növelheti az értékesítést, a hatékonyságot, a műveleteket, az ügyfélszolgálatot és a kockázatkezelést.
A nagy adatok elemzése hozzájárul az üzleti folyamat sebességének javításához és a műveletek összetettségének csökkentéséhez.
A Big Data elemzésben alkalmazott technológiák
Nincs egyetlen olyan technológia, amely a Big data elemzést teszi lehetővé. Az alábbiakban felsorolunk néhány fontos technológiát, amelyek nagy szerepet játszanak a Big Data szolgáltatásban
- Adatkezelés
- Adatbányászat
- Hadoop
- Memórián belüli elemzés
- Prediktív elemzés
- Szöveg bányászat
Alkalmazási területek
A legtöbb szervezet ma nagy adatkoncepciókkal rendelkezik. Mert megértették az adatok kihasználásának és az ebből származó értékeknek a szükségességét. Az alábbiakban felsorolunk néhány olyan típusú szervezetet, amely ezt a technológiát használja
- Utazás és vendéglátás
- Egészségügyi ellátás
- Kormány
- Kiskereskedelem
Tippek a nagy adatok nagy sikerre váltásához
A nagy adatfeldolgozó társaságok évente növekednek, és új stratégiákat dolgoznak ki a működési költségek csökkentése, a hatékonyság növelése és az ügyfelek elégedettsége érdekében. Számos szervezet felhasználja adatait és elemzését nyereséges döntések meghozatalához. A nagy adatok nagyobb mértékben hozzájárulnak az ilyen döntéshozási folyamathoz. Kihasználja a prediktív elemzést a döntések meghozatalához. Még a nem strukturált adatmennyiség is, amely naponta növekszik, a Big data fogalmakkal is könnyen elemezhető.
A nagy adatok fogalma továbbra is kihívást jelent. Ha a nagy adatokat nem hajtják végre és értelmezik megfelelően a szervezetben, akkor ez nagy akadályt jelent. Egy szervezetnek több kihívást jelentő akadályt kell átlépnie a nagy adatok megfelelő felhasználása érdekében a nagy döntések meghozatalához. A nagy adatok kihívásai negatív reakcióként hatnak a nagy adatok kutatására.
Az alábbiakban néhány tippet említünk az adatelemző társaságok számára, hogy a nagy adatokat nagy sikerré alakítsák.
-
Győződjön meg róla, hogy elegendő feldolgozási teljesítménygel rendelkezik
A mai üzleti világban az adatmennyiség mindig percenként extrapolálódik. Mielőtt bármilyen nagy adatprojekttel megkezdené, ellenőrizze, hogy van-e egy hatékony processzor a helyén. Bármely nagyméretű kutatási projekt hatalmas mennyiségű adatot igényel, és az ilyen adatok kezeléséhez nagyon fontos egy erős processzor. Az adatok pontos és időben történő feldolgozásához a megfelelő feldolgozási rendszerre van szükség. A feldolgozó rendszer teljesítményét gyakran nyomon kell követni annak érdekében, hogy biztosan működjön.
-
Adjon meg egy meghatározott szervezeti felépítést
A szervezetek maximálisan kihasználhatják a nagy adatokat, ha centralizáltan állítják fel az elemző csoportot. Ez elősegíti számukra az üzleti vezetők és a nagy adattechnológia összekapcsolását, hogy azokkal a legjobb ötletekkel jöhessenek ki, amelyeket a szervezet más része felhasználhat. A prediktív elemzést alkalmazó szervezeteknek bebizonyosodott, hogy nagy sikereik vannak a nagy adatokban, mint más szervezeteknek.
-
Keverje össze a Big Data koncepciókat a megfelelő időben a szervezetben
A nagy adatok nagy sikerré alakítása nem olyan könnyű dolog. Sok nagy adat kihívással jár. A vállalatoknak prioritásként kell kezelniük igényeiket és ennek megfelelően kell dolgozniuk. A nagy adatok elemzésére strukturált adatokra van szükség. Sok vállalatban rendelkezésre állnak az adatok, de nem teljes és szervezett, hogy a nagy adatelemzők közvetlenül felhasználják elemzésre.
Csak akkor, ha a nagy adatok elemzését hatékonyan használják fel, akkor a szervezet képes lesz megtudni az üzleti és működési folyamat problémáit. A szervezeteknek a prediktív elemzés hatékony felhasználásához megfelelő módon kell keverni az adatokat.
Az idő egy másik fontos tényező, amely befolyásolja az adatelemzési folyamatot. A hatékony döntések meghozatalához valós idejű információra van szükség. Az adatelemzőnek mindig több időt kell töltenie az adatok előkészítésére az elemzéshez az ETL eszközök segítségével. Ez elősegíti a nagy adatok fogalmainak a megfelelő időben történő összekeverését a szervezetben.
-
Keresse meg a hosszú távú tervezést
A technológiák folyamatosan változnak, és a szervezeteknek alkalmazkodniuk kell a legújabb technológiához. A mai világban az adatok egyre növekszenek, és ez nagy kihívás az üzleti élet számára. A szervezeteknek fel kell készülniük arra, hogy ugyanazon kihívásnak megfeleljenek. A technológiák holnap jobbak lesznek, mint ma. Tehát a szervezeteknek rugalmas üzleti intelligenciát kell fenntartaniuk, amely nyitott lehet az új termékek, módszerek és technológiák számára. Tervezze meg a hosszú távot, és tartson lépést a változásokkal. Ha bármilyen döntést, változást hoz, vagy döntést hoz, gondoljon annak hosszú távú hatására és hogyan kezelje ezt.
-
Kezdje a biztonságos tárolással
Az adatelemzés legfontosabb lépése és alapja egy robusztus tárolórendszer bevezetése. Ha a Big Data szolgáltatást szeretné bevezetni a szervezetébe, akkor a biztonságnak kell elsődleges fontosságúnak lennie. A tárolórendszernek meg kell felelnie a projekt jelenlegi és jövőbeli követelményeinek. A tárolási rendszert olyan tényezők figyelembevételével kell kiválasztania, mint például a jelenlegi és jövőbeli adatkockázatok, a közös fenyegetések és a magas szintű biztonság. Az adatanalitika minden folyamatának, például az adatok titkosításának, a tárolókulcsok hitelesítésének vagy bármely más, ezzel kapcsolatos tevékenységnek biztonságosnak kell lennie. A megvalósított tárolási és biztonsági rendszer nem lehet túl drága. Nagyon sok adat kezelésére is képesnek kell lennie.
-
Fejlett elemzési megoldások
Az adatok a Big Data projektek legfontosabb szempontjai. De ha az adatokat nem használják fel megfelelő módon, akkor nem fog hozzáadott értéket hozzáadni a nagy adatprojektekhez. Az adatok hatékony felhasználásához fejlett adatelemzési megoldást kell használnia. A fejlett elemzési megoldás segít mélyebb ismeretek megszerzésében az adatokkal kapcsolatban. Ez lehetővé teszi jobb döntések meghozatalát és jobb eredmények elérését az üzleti életben. A fejlett adatelemzési megoldás segít megérteni a nagy adatkörnyezetet.
-
Szakértő szakemberek bevonása
A megfelelő nagy adatfeldolgozási tehetség megtalálása nagy kihívás a legtöbb szervezet számára. A nagy adatok széles területe, és egyetlen személy nem képes elsajátítani a nagy adatok összes technológiáját. Először végezzen részletes tanulmányt a Big data projektjéről, majd válassza ki azokat az embereket, akik szakemberek a projekt konkrét aspektusainak kezelésére.
Az elemző tehetségek iránti igény nagyon magas, míg az elemző tehetségek piaca nagyon korlátozott. Néhány vállalat most lépéseket tesz annak érdekében, hogy szakértőket toborzzon a Big Data bevezetésébe egyetemi intézmények és a big data induló vállalkozások révén.
A megfelelő big data tehetségek toborzása döntő fontosságú tényező a big data nagy sikerré válásában.
-
Válassza ki a megfelelő partnert
Minden vállalkozás nem rendelkezik minden erőforrással és adatkészséggel ahhoz, hogy mások segítségének nélkül beruházhasson a nagy adatokba. Ilyen esetben fontos partneri kapcsolatba lépni valakivel. Nagyon óvatosnak kell lennie a partner kiválasztásában. A nagy adatok nem tranzakciós jellegűek. Jó példa erre a Procter, és a Gamble együttműködött a Google-val az adatelemzési készségek fejlesztése érdekében. Segítik egymást abban, hogy megismerjék a kölcsönös megértést.
-
Erős vezető a Big Data kezdeményezések vezetésében
A vezetés egy másik fontos tényező, hogy a nagy adatok nagy sikerré váljanak. A szervezeteknek jól definiált szerepeket kell kiosztaniuk a nagy adatok és az elemzés számára. A szervezeteknek rendelkezniük kell a szükséges vezetői tulajdonságokkal ahhoz, hogy a Big Data elemzést üzleti rutinjuk részévé tegyék. Erős vezető kinevezése a nagy adatkoncepciók területén fontos lépés a szervezetben a vezetői minőség megteremtése érdekében.
-
Ne hagyja figyelmen kívül a természetes ösztöneket
Annak ellenére, hogy csúcstechnológiát használ, soha nem szabad figyelmen kívül hagyni a hibák észlelésének és a minták megértésének természetes ösztönét. Vannak bizonyos vizuális felderítési eszközök, amelyek segítenek az időben történő információk beszerzésében. Az ilyen eszközök mellett jobb analitikai trükköket kell használnia a különféle adatok eltérő elemzésére. Ez azért is fontos, mert minden adat eltérő megközelítést igényel.
-
Hadoop és raktár
Ez furcsának tűnhet, de ez a kombináció nagyszerűen működik a vállalatok számára. Az adattárház tárolja a strukturált adatokat, míg a Hadoop az összes olyan strukturálatlan adatot tárolja, amelyek a jövőben elemezhetők és felhasználhatók. A Hadoop az analitikai feldolgozáson működik legjobban. Ezért a Hadoop és az adattárház kombinálása a legjobb kombináció a nagy adatkoncepciók nagy sikerré alakításához.
-
Keresse meg az egyensúlyt az alulról felfelé és a fentről lefelé történő tervezés között
Nagyon fontos, hogy mindkét megközelítést figyelembe vegyük, mivel egyikük sem lehet sikeres a másik nélkül. Találjon közös nyelvet az üzleti és technológiai szakemberek közötti kommunikációhoz. Ha nem, akkor a nagy adatfeldolgozásba fektetett beruházása csupán pazarlás.
-
Célja szisztematikus és strukturált megvalósítás
Sok szervezetnek nincs jól megtervezett kritériuma a nagy adatfeldolgozási üzleti esetek kiválasztására, azonosítására és kiválasztására. A nagy adatmódszerek és technológiák a szervezet bármely részéről és bármely pontjáról elindíthatók. Nincs egyetlen technológia, sem egyetlen kiindulási pont a nagy adatfeldolgozáshoz. A nagy siker eléréséhez el kell készíteni a megfelelő ütemtervet. Az ütemtervnek nemcsak az üzleti célokat kell tartalmaznia, hanem azt is el kell mondania, hogy mi az egyéb technológiai beruházás az adatanalitikai folyamatba. Azoknak a szervezeteknek, amelyekben nincs ilyen szisztematikus megközelítés, nem fog nagy sikerrel járni.
-
Tudja meg, hogy nincs egyetlen nagy adatkutatási technológia
Mint már láttuk, a különböző adatokhoz eltérő megközelítésekre és technológiákra van szükség. A Hadoop fontos szerepet játszik a nagy adatban, de sokkal több technológia létezik, mint a Hadoop. A technológiák kombinációja a szervezet igényeitől, valamint a szervezet környezetétől függ
-
Beépíteni az elemzésbe és az üzleti intelligenciába
A tárolási megoldás bevezetése után a következő lépés az, hogy az adatok mélyebb megismerése érdekében megvalósítsa a szükséges tárolási elemzéseket. A legújabb üzleti intelligenciaeszközök fejlett analitikai környezetet tartalmaznak az adatok tudássá alakításához. Ezt az elemzést tovább lehet fejleszteni a versenyképesség és az ügyfelek elégedettségének figyelemmel kísérése érdekében. A tökéletes üzleti intelligencia megoldás, amely kombinálódik a nagy adatfeldolgozással, segít felszabadítani az üzleti új lehetőségeket, és nagyobb profitot eredményez a vállalkozás számára
-
Agilis és rugalmas Big data platform
A nagyvállalati koncepciók platformjának, amelyet vállalkozásához választott, rugalmasnak kell lennie. Képesnek kell lennie arra, hogy alkalmazkodjon a különféle adatkezeléshez és a különböző elemzési forgatókönyvekhez. Használnia kell olyan fejlett technikákat is, mint például a prediktív modellezés, a szemantikai keresés és a térinformatika.
Következtetés - nagy adatfogalmak
A szervezetek megértették, hogy a Big Data számára nagy érték van. Ezen stratégiák betartása elősegíti a nagy adatanalitikai cégeket, hogy megkönnyítsék a nagy adatfeldolgozás nagy sikerré válását.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Big Data Concepts-hez. Itt megvitattuk a 16 fontos és érdekes tippet a nagy adatfogalmak számára. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- A MapReduce architektúrája a nagy adatokhoz
- Big Data és Hadoop tréning | Online Hadoop tanfolyam
- Praktikus Hadoop - Tame the Big Data!
- Big Data Hands-on!
- Egyedi vezetői képességek