Co je to Big Data Concepts?
Každá organizace má dnes obrovská data, která se neustále zvyšují každou minutu. Ke správě takových dat potřebujete pokročilou technologii. Analytika velkých dat přináší novou revoluci v oblasti analýzy konceptů velkých dat. Velká data analyzují velké množství dat s cílem získat hlubší znalosti o datech a zjistit jejich skryté vzorce a korelace. Pomůže to podniku lépe porozumět informacím. Pomůže podniku identifikovat data, která jsou pro organizaci důležitější.
Proč je analytika velkých dat důležitá?
Velká data byla v centru pozornosti od svého založení v oblasti podnikání. Mnoho organizací chápe důležitost velkých dat a používá je pro své podnikání.
Zavedení velkých dat pomáhá podnikům identifikovat nové obchodní příležitosti a zvýšit jejich efektivitu. To zase pomůže zvýšit jejich zisk získáním mnoha zákazníků. V dnešním světě jsou koncepty velkých dat považovány za důležitější z následujících důvodů
- Snížené náklady - velké datové technologie jsou nákladově efektivnější. A je to nejlepší nástroj pro ukládání obrovských dat za nižší cenu. Pomáhá také identifikovat efektivnější způsoby podnikání.
- Rychlé rozhodování - Díky analýze v paměti a schopnosti analyzovat nové zdroje dat umožňuje velká data podnikům analyzovat data a informace rychleji než dříve. Na základě učení prostřednictvím analýzy může podnik přijmout inteligentní rozhodnutí.
- Nové produkty a funkce - Díky správné analýze koncepty velkých dat znají potřeby a spokojenost zákazníka. Takže vždy dodávají to, co zákazníci chtějí. Některé společnosti také vytvářejí nové produkty pomocí analýzy velkých dat k uspokojení svých zákazníků.
Pomocí analytických konceptů velkých dat může organizace zvýšit prodej, efektivitu, provoz, zákaznický servis a řízení rizik.
Analytika velkých dat pomáhá zvyšovat rychlost obchodního procesu a snižuje složitost operací.
Technologie používané v analytice velkých dat
Neexistuje jediná technologie, která by umožňovala analýzu velkých dat. Uvádíme zde několik důležitých technologií, které hrají ve velkých datech hlavní roli
- Správa dat
- Těžba dat
- Hadoop
- Analýza v paměti
- Prediktivní analýza
- Těžba textu
Oblasti použití
Většina organizací má nyní koncepty velkých dat. Protože pochopili potřebu využít data a odvodit z nich hodnotu. Níže je uvedeno několik typů organizací, které tuto technologii používají
- Cestování a pohostinnost
- Zdravotní péče
- Vláda
- Maloobchodní
Tipy pro přeměnu velkých dat na velký úspěch
Velké datové společnosti každým rokem rostou a vypracovávají nové strategie ke snížení provozních nákladů, zvýšení efektivity a zajištění spokojenosti zákazníků. Mnoho organizací používá svá data a analýzy k přijímání výnosných rozhodnutí. Velká data pomáhají ve větší míře tomuto rozhodovacímu procesu. Využívá prediktivní analýzu k přijímání rozhodnutí. I nestrukturované množství dat, které denně roste, lze snadno analyzovat pomocí konceptů velkých dat.
Koncepce velkých dat jsou stále náročná. Pokud nebudou velká data v organizaci implementována a interpretována správně, bude to velká překážka. Organizace musí překonat několik náročných překážek, aby mohla správně využívat velká data, aby mohla učinit velká rozhodnutí. Velké datové výzvy fungují jako negativní reakce na průzkum velkých dat.
Níže je uvedeno několik tipů pro společnosti zabývající se analýzou dat, aby převedly velká data na velký úspěch.
-
Ujistěte se, že máte dostatečný výpočetní výkon
V dnešním obchodním světě neustále roste množství dat na extrapolaci každou minutu. Než začnete s jakýmkoli velkým datovým projektem, musíte se ujistit, že je na místě výkonný procesor. Jakýkoli projekt výzkumu velkých dat zahrnuje obrovské množství dat a pro řešení takových dat je velmi důležité mít výkonný procesor. Správný systém zpracování je nezbytný pro přesné a včasné zpracování dat. Výkon procesního systému je třeba často sledovat, aby se zajistilo jeho správné fungování.
-
Definujte určitou organizační strukturu
Organizace mohou využívat velká data na maximum, pokud mají pro analytický tým centralizované nastavení. To jim pomůže spojit vedoucí firmy a velké datové technologie s nejlepšími nápady, které může využít jiná část organizace. Ukázalo se, že organizace, které používají prediktivní analýzu, mají ve velkých datech velký úspěch než jiné organizace.
-
Spojte koncepty velkých dat ve správný čas v organizaci
Přeměna velkých dat na velký úspěch není tak snadná věc. Má spoustu velkých datových problémů. Společnosti musí upřednostňovat své potřeby a podle toho pracovat. Analytika velkých dat potřebuje strukturovaná data. V mnoha společnostech jsou data k dispozici, ale není to úplné a organizované, aby je analytika velkých dat mohla použít přímo pro analýzu.
Pouze pokud bude analytika velkých dat využívána efektivně, bude organizace schopna zjistit problémy v obchodním a provozním procesu. Organizace musí údaje smíchat správným způsobem, aby efektivně využily prediktivní analýzu.
Čas je dalším důležitým faktorem, který ovlivňuje proces analýzy dat. Informace v reálném čase jsou potřebné k přijímání účinných rozhodnutí. Analytik dat by měl vždy trávit více času přípravou dat pro analýzu pomocí nástrojů ETL. To pomůže smíchat koncepty velkých dat ve správný čas v organizaci.
-
Hledejte dlouhodobé plánování
Technologie se neustále mění a organizace se musí přizpůsobit nejnovější technologii. V dnešním světě se data zvětšují a pro firmu je to velká výzva. Organizace musí být vybaveny tak, aby dokázaly čelit stejné výzvě. Technologie budou zítra lepší než dnes. Organizace tedy musí udržovat flexibilní obchodní inteligenci, která bude otevřena novým produktům, metodikám a technologiím. Plánujte dlouhodobě a držte krok se změnami. Pokud se rozhodnete nebo změníte, nebo se rozhodnete, přemýšlejte o dlouhodobém dopadu a jak se s tím vypořádat.
-
Začněte s bezpečným skladováním
Nejdůležitějším krokem a základem pro analýzu dat je implementace robustního úložného systému. Pokud chcete implementovat velká data ve vaší organizaci, pak bezpečnost by měla být vaší první prioritou. Váš úložný systém by měl splňovat současné i budoucí požadavky projektu. Měli byste si vybrat úložný systém s přihlédnutím k některým faktorům, jako jsou aktuální a budoucí datová rizika, běžné hrozby a vysoká úroveň zabezpečení. Veškerý proces analýzy dat, jako je šifrování dat, ověřování klíčů úložiště nebo jakákoli jiná činnost v této oblasti, by měl být bezpečný a bezpečný. Systém úložiště a zabezpečení, který implementujete, by neměl být příliš drahý. Měl by být také schopen zpracovat velké množství dat.
-
Pokročilá analytická řešení
Data jsou nejdůležitějším aspektem každého projektu Big Data. Pokud však data nejsou využívána správným způsobem, nepřispěje to k vašemu projektu velkých dat. Chcete-li používat data efektivním způsobem, musíte použít pokročilé řešení pro analýzu dat. Pokročilé analytické řešení vám pomůže získat podrobné znalosti o datech. To vám umožní lépe se rozhodovat a dosahovat lepších výsledků v podnikání. Použití pokročilého řešení pro analýzu dat vám pomůže pochopit prostředí velkých dat jasně.
-
Zapojte odborníky
Nalezení správného talentu Velké zpracování dat je pro většinu organizací velkou výzvou. Velká data jsou široké pole a jeden člověk nemůže ovládat všechny technologie velkých dat. Nejprve si důkladně prostudujte svůj velký datový projekt a poté vyberte lidi, kteří jsou odborníky, kteří se budou zabývat konkrétními aspekty projektu.
Poptávka po analytických talentech je velmi vysoká, zatímco trh analytických talentů je velmi omezený. Některé společnosti nyní podnikají kroky k náboru odborníků na zavedení velkých dat prostřednictvím akademických institucí a začínajících velkých dat.
Nábor správného velkého datového talentu je klíčovým faktorem při přeměně velkých dat na velký úspěch.
-
Vyberte si správného partnera
Každé podnikání nebude mít všechny zdroje a dovednosti v oblasti dat nastaveny k investování do velkých dat bez pomoci ostatních. V takovém případě je důležité s někým spolupracovat. Při výběru partnera byste měli být velmi opatrní. Velká data nejsou transakční povahy. Dobrým příkladem je společnost Procter a Gamble ve spolupráci se společností Google s cílem zlepšit její analytické schopnosti v oblasti dat. Pomáhají si navzájem získat znalosti ve vzájemném porozumění.
-
Silný vůdce, který řídí iniciativy Big data
Vedení je dalším důležitým faktorem pro přeměnu velkých dat na velký úspěch. Organizace musí přidělovat dobře definované role pro velká data a analytiku. Organizace by měly mít nezbytné vůdčí schopnosti, aby se analytika velkých dat stala součástí jejich obchodní rutiny. Jmenování silného lídra v oblasti konceptů velkých dat je důležitým krokem v organizaci k vytvoření kvality vedení.
-
Neignorujte přirozené instinkty
I když používáte špičkovou technologii, nikdy byste neměli ignorovat přirozené instinkty odhalování vad a vzorců porozumění. Existují určité nástroje vizuálního vyhledávání, které vám pomohou získat včasné informace. Spolu s takovými nástroji byste také měli použít lepší analytické triky pro různou analýzu různých dat. To je také důležité, protože každá data vyžadují jiný přístup.
-
Hadoop a sklad
To by mohlo znít divně, ale tato kombinace funguje skvěle pro společnosti. Datový sklad ukládá strukturovaná data, zatímco Hadoop ukládá všechna nestrukturovaná data, která lze v budoucnu analyzovat a lze je použít. Hadoop pracuje nejlépe na analytickém zpracování. Proto je kombinace Hadoopu s datovým skladem tou nejlepší kombinací, jak proměnit koncepty velkých dat v velký úspěch.
-
Najděte rovnováhu mezi plánováním zdola nahoru a shora dolů
Je velmi důležité vzít v úvahu oba přístupy, protože žádný z nich nemůže uspět bez druhého. Najděte společný jazyk pro komunikaci mezi obchodními a technologickými profesionály. Pokud ne, investice do zpracování velkých dat je pouhá ztráta.
-
Mít specializovanou systematickou a strukturovanou implementaci
Mnoho organizací nemá dobře naplánovaná kritéria pro výběr, identifikaci a výběr obchodních případů zpracování velkých dat. Techniky a technologie velkých dat lze zahájit z kterékoli části organizace a kdykoli. Neexistuje jediná technologie ani jediný výchozí bod pro zpracování velkých dat. Pro dosažení velkého úspěchu by měl být vytvořen správný plán. Plán by měl zahrnovat nejen cíle podniku, ale měl by vám také říci, jaké další investice do technologie mají být provedeny v procesu analýzy dat. Organizace, které nemají takový systematický přístup, nebudou mít velkou úspěšnost.
-
Víme, že neexistuje žádná jediná technologie výzkumu velkých dat
Jak jsme již viděli, různá data vyžadují různé přístupy a technologie. Hadoop hraje důležitou roli ve velkých datech, ale existuje mnohem více technologií než Hadoop. Kombinace technologií závisí na potřebách organizace a prostředí organizace
-
Vestavěné v analytice a Business Intelligence
Po implementaci řešení úložiště je dalším krokem implementace potřebné analýzy úložiště pro získání hlubší znalosti dat. Nejnovější nástroje business intelligence mají pokročilé analytické prostředí pro převádění dat do znalostí. Tato analytika může být vylepšena pro sledování konkurenční inteligence a spokojenosti zákazníků. Perfektní řešení business intelligence, které se kombinuje se zpracováním velkých dat, vám pomůže uvolnit nové potenciály podnikání a přinese vašemu podnikání větší zisk.
-
Agilní a flexibilní velká datová platforma
Platforma konceptů velkých dat, kterou si zvolíte pro své podnikání, by měla být flexibilní. Měl by být schopen přizpůsobit se různým správám dat a různým scénářům analýzy. Měl by být také schopen používat pokročilé techniky, jako je prediktivní modelování, sémantické vyhledávání a geoprostorová analytika.
Závěr - koncepty velkých dat
Organizace pochopily, že pro velká data je velká hodnota. Dodržování všech těchto strategií pomůže velkým analytickým společnostem usnadnit proces přeměny zpracování velkých dat na velký úspěch.
Doporučené články
Toto byl průvodce koncepty Big Data Concepts. Zde jsme diskutovali 16 důležitých a zajímavých tipů pro velké datové koncepty. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- MapReduce Architecture for Big Data
- Big Data a školení Hadoop | Online kurz Hadoop
- Praktický Hadoop - zkrotte velká data!
- Big Data Hands-on!
- Unikátní vlastnosti vedení