Innehåll
Hämtmat:
Big data har blivit oundgänglig för att fatta affärsbeslut, men det finns ett antal utmaningar som man måste tänka på innan man implementerar big data i sin verksamhet.
Big data har blivit en viktig del av beslutsfattandet i affärer. Det ger betydande insikt för företag och företagsledare. Men samtidigt ger det många utmaningar som vårt traditionella system inte kan hantera. Därför måste man förstå dessa utmaningar i detalj innan man implementerar big data i en organisation.
Enligt McKinsey Global Institute (MGI): "Big data avser datauppsättningar vars storlek överstiger förmågan hos typiska databasprogramverktyg att fånga, lagra, hantera och analysera." Så stora datautmaningar måste hanteras ordentligt. Efter analys av big data kan det erhållna värdet sammanfattas som:
- OH
- Bättre prestanda och variation
- Ersätta konstgjorda beslut med automatiserade algoritmer
- Segmentera kunder
Strategiska utmaningar
Låt oss börja med stora datastrategiska utmaningar. Big data tvingar oss att kämpa med tre stora strategiska och operativa utmaningar:
Hela IT-branschen är under press, eftersom den måste hantera den ökande datamängden dag för dag för att förbättra affärer. Dataanalys kan ytterligare kategoriseras i tre kategorier:
- Prediktiv analys - Det är uppgiftsvetarens uppgift att använda realtidsdata för prediktiv analys över olika domäner. Det är också viktigt att under denna dataanalys utnyttja nya datatyper, såsom känslomässiga data, videoströmdata, bilddata, data etc.
- Beteendeanalys - Beteendedata är viktiga för att förbättra kundnöjdheten. Datavetenskapens uppgift är att utnyttja datamängder som är komplexa i sin natur för att skapa nya affärsmodeller som hjälper till att minska kostnaden och främja innovation för att förbättra kundnöjdheten.
- Datatolkning - Dataanalytiker måste tillhandahålla ny affärsanalysinformation till ledningen och integrera dessa för produktinnovation.
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
- Datainsamling
- Justera data från olika källor
- Omvandla data till en form som är lämplig för analys
- Modellera data med hjälp av matematik och / eller simuleringar
- Förstå produktionen och kunna förklara det för slutanvändare
Ledningsutmaningar
En viktig utmaning för datahantering är att säkerställa säkerhet, datasekretess, styrning och etiska standarder. När man hanterar kundinformation måste man följa den avsedda användningen och relevanta regler. Spårning av data är viktigt när det gäller användning, omvandling, härledning samt för att hantera dess livscykel. Uppgifterna måste säkras och åtkomstkontrolleras. Samtidigt måste revisioner genomföras med jämna mellanrum för att säkerställa datasäkerhet, eftersom de flesta datalager lagrar personuppgifter, vilket kan leda till potentiella juridiska och etiska problem.
Slutsats
Vi har diskuterat olika big data-utmaningar och deras inverkan på affärer. Dessa utmaningar förekommer på alla implementeringsnivåer. Så innan du implementerar big data i någon organisation, måste man ta itu med dessa utmaningar och planera för dem.