Innehåll
- Big Data-egenskaper
- Brist på rätt väg
- Dataklassificeringsproblem
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
- Dataprestanda
- Överbelastning
- Analysverktyg
- Rätt person på rätt plats
- Former för data
- Ostrukturerad data
- Slutsats
Källa: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Hämtmat:
Big data revolutionerar analysen och kan vara av enormt värde för företagen - men bara om de hanteras och analyseras framgångsrikt.
Big data finns i olika former och strukturer. Under de senaste åren har analyser av big data haft en betydande inverkan på affärsbeslut, och även om det kan vara av enorma våningar, kommer det med vissa smärtpunkter.
I den här artikeln kommer jag att diskutera de analytiska smärtpunkterna, men låt oss först fokusera på vissa egenskaper hos big data.
Big Data-egenskaper
Big data kan definieras av flera egenskaper:
- Volym - Begreppet big data hänvisar till storlek och volym avser mängd data. Datastorleken bestämmer värdet på de data som ska betraktas som big data eller inte.
- Hastighet - Den hastighet med vilken data genereras kallas hastighet.
- Veracity - Detta hänvisar till korrektheten av data. Analysens noggrannhet beror på källdataens verklighet.
- Komplexitet - Massiva datamängder kommer från flera källor, så datahantering blir en svår process.
- Variation - En viktig sak att förstå är den kategori som big data tillhör. Detta hjälper vidare till att analysera uppgifterna.
- Variabilitet - Denna faktor hänvisar till den inkonsekvens som data kan visa. Detta hämmar ytterligare processen för att hantera data effektivt.
Låt oss nu diskutera några av smärtpunkterna.
Brist på rätt väg
Om data kommer från olika källor, bör det finnas en korrekt och pålitlig väg för att hantera massiva data.
För bättre lösningar bör sökvägen ge inblick i kundbeteende. Detta är den främsta motivationen för att skapa en flexibel infrastruktur för att integrera front-end-system med back-end-system. Som ett resultat hjälper det att hålla ditt system igång.
Dataklassificeringsproblem
Analysprocessen bör starta när datalageret är laddat med enorma datamängder. Det bör göras genom att analysera en delmängd av viktiga affärsdata. Denna analys görs för meningsfulla mönster och trender.
Uppgifterna ska klassificeras korrekt före lagring. Slumpmässigt spara data kan skapa ytterligare problem i analysen. Eftersom uppgifterna är stora i volym kan skapa rätt uppsättningar och underuppsättningar vara rätt alternativ. Detta hjälper till att skapa trender för att hantera big data-utmaningar.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Dataprestanda
Data ska hanteras effektivt för prestanda och beslut ska inte fattas utan insikter. Vi behöver våra data för att fungera effektivt för att spåra efterfrågan, utbudet och vinsten för konsistens. Dessa uppgifter ska hanteras för realtidsförsiktiga insikter.
Överbelastning
Överbelastning kan uppstå när man försöker behålla stora mängder datauppsättningar och underuppsättningar. Den viktigaste smärtpunkten här är att välja vilken information som ska hållas från olika källor. Här är tillförlitlighet också en viktig faktor när du väljer vilka data som ska lagras.
Vissa typer av information behövs inte för företag och bör elimineras för att undvika framtida komplikationer. En överbelastningsproblem kan lösas om vissa verktyg används av experter för att få en inblick i att skapa en framgång med big data-projekt.
Analysverktyg
Våra nuvarande analysverktyg ger insikter om tidigare prestanda, men verktyg behövs för att ge framtida insikter. Förutsägbara verktyg kan vara optimala lösningar i detta fall.
Det finns också ett behov av att ge analysverktyg tillgång till chefer och andra yrkesverksamma. Expertrådgivning kan öka verksamheten till en högre nivå. Detta leder till korrekt insikt med mindre hjälp för IT-support.
Rätt person på rätt plats
Mottoet för många HR-avdelningar är ”rätt person på rätt plats”, och det är samma sak för big data också. Ge data och analysåtkomst till rätt person. Detta kan hjälpa till att få korrekt insikt om förutsägelser relaterade till risk, kostnader, kampanjer etc. och kan konvertera analyser till handlingar.
Uppgifterna som samlats in av företag genom s, försäljning, spårning och kakor är inte till någon nytta om du inte kan analysera dem ordentligt. Analys är viktigt för att tillhandahålla vad konsumenten vill ha.
Former för data
Det finns en stor mängd data som samlas in, som kan vara strukturerade eller ostrukturerade och från olika källor. Felaktig hantering av data och bristande medvetenhet om vad man ska spara och var man kan spara det kan hämma hanteringen av big data. Användningen av varje informationsform bör vara känd för den person som hanterar dem.
Ostrukturerad data
Data som kommer från olika källor kan ha en ostrukturerad form. Det kan innehålla data som inte är organiserade på ett standardfördefinierat sätt. Till exempel kan s, systemloggar, ordbehandlingsdokument och andra affärsdokument vara datakällor.
Utmaningen är att lagra och analysera dessa data korrekt. En undersökning uppgav att 80% av de data som genereras dagligen är ostrukturerade.
Slutsats
Data i ett företag är svåra att hantera på grund av sin stora storlek och behovet av högre bearbetningskapacitet. Traditionella databaser kan inte behandla detta effektivt. En organisation kan fatta bättre beslut om den med framgång kan enkelt hantera och analysera massiva data.
Det kan vara petabytes av data som lagrar information om anställda i en organisation från olika källor. Om den inte ordnas ordentligt kan det bli svårt att använda. Situationen förvärras om ännu mer ostrukturerade data kommer in från olika källor.
Big data har potential att förbättra affärsbeslut och analys. Idag investerar banker, tjänster, media och kommunikation i big data. Ovanstående smärtpunkter bör beaktas när du arbetar med enorma mängder data.