Съдържание
- Какво са големи данни?
- Заснемане и смазване на големи данни
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Използване на големи данни за бизнес решения
- По-големи данни по пътя
Източник: Lightspectrum / Dreamstime.com
За вкъщи:
Намирането на начини да превърне потопа от данни в полезна информация за бизнес решения е все по-голямо предизвикателство за ИТ професията и ръководителите на ниво C.
Всеки ден се създават потресаващи 2,5 екзабайта данни; 90 процента от данните в света днес са генерирани само през последните две години. Тези данни идват отвсякъде: сензори, използвани за събиране на информация за климата, сайтове в социалните медии, цифрови снимки и видеоклипове, закупуване на записи за транзакции и GPS сигнали на мобилен телефон, за да назовем само няколко източника. Намирането на начини да превърне потопа от данни в полезна информация за бизнес решения е все по-голямо предизвикателство за ИТ професията и ръководителите на ниво C. Именно там влиза един от най-съвременните модни думи: големи данни. И не става за нищо. Големите данни имат силата да променят бизнеса по голям начин. Тук добре разгледайте как работи.
Какво са големи данни?
Терминът "големи данни" описва набори от данни, които нарастват експоненциално и са твърде големи, сурови и неструктурирани за анализ, използвайки традиционните технологии и техники на базата данни. Независимо дали терабайти или петабайти, точното количество данни е по-малко проблемът от това как се използват тези данни.
Има три измерения към големите данни: обем, скорост и разнообразие. Компаниите са страхотни по отношение на количеството данни, данните се създават и обработват с все по-големи темпове и видовете данни като социални медии и познати мобилни устройства се разпространяват.
Така че как е полезна някоя от тази информация? Всъщност има няколко начина, по които големите данни могат да създадат стойност за една организация. Първо, големите данни могат да отключат значителна стойност, като направят информацията прозрачна и използваема на много по-високи честоти. Второ, тъй като организациите създават и съхраняват повече транзакционни данни в цифрова форма, те могат да събират подробни данни за ефективността на всичко - от описите на продуктите до болничните дни. Ето как компаниите използват събиране и анализ на данни, за да провеждат контролирани експерименти и да вземат по-добри управленски решения. Други използват данни за основно прогнозиране до високочестотно предаване сега, за да коригират лостовете на бизнеса си навреме.
Освен това големите данни позволяват по-тясна сегментация на клиентите и по-точно пригодени продукти или услуги. Тези сложни анализи могат значително да подобрят вземането на решения. Нещо повече, големите данни могат да се използват и за подобряване на развитието на следващото поколение продукти и услуги. Например, производителите използват данни, получени от сензори, вградени в продукти, за да създадат уникални предложения за услуги. (Само как да се подредят всички тези данни е професия сама по себе си. Прочетете повече в Data Scientist: Новите рок звезди на света на технологиите.)
Заснемане и смазване на големи данни
За да улавят и смазват големи данни, компаниите трябва да внедрят нови технологии и техники за съхранение, изчислителни и аналитични технологии. Обхватът на технологичните предизвикателства и приоритетите за справяне с тях ще се различават в зависимост от зрелостта на данните на фирмата. Наследените системи и несъвместимите стандарти и формати обаче могат да попречат на интегрирането на данни и да попречат на по-сложните анализи, които създават стойност. Това означава, че големите данни също изискват големи технологии.
Няколко нови и подобрени подхода за управление на данни и анализ на данни помагат за ефективното управление на големите данни и създаването на анализи от тези данни. Действителният използван подход ще зависи от обема на данните, разнообразието от данни, сложността на натоварените аналитични обработващи натоварвания и отзивчивостта, изисквана от бизнеса. Това ще зависи и от възможностите, предоставени от доставчиците за управление, администриране и управление на средата с големи данни. Тези възможности са важни критерии за подбор за оценка на продукта.
Технологиите за големи данни включват системи за управление на бази данни с отворен код, предназначени да обработват огромно количество данни, включително Cassandra и Hadoop, както и софтуер за бизнес разузнаване, предназначен да отчита, анализира и представя данни.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Използване на големи данни за бизнес решения
Forrester Research оценява, че организациите ефективно използват само пет процента от наличната си информация. Това оставя много място за оптимизация и усъвършенстване, поради което използването на големи цифрови набори от данни за бизнес решения изисква сглобяването на технологичен стек, който се състои от всичко - от съхранение и изчисления до софтуерни приложения за анализи и визуализация. Конкретните технологични изисквания и приоритети ще варират в зависимост от големите лостове за данни, които предстои да бъдат приложени, и зрелостта на данните на институциите.
Значи си струва труда? С една дума, да. Ползите от бизнеса от използването на големи данни са ясни. Например Глобалният институт McKinsey изчислява, че търговец на дребно, използващ ефективно големи данни, би могъл да увеличи оперативния си марж с повече от 60 процента. Що се отнася до ROI, той просто не става много по-добър от това.
За да се възползва от големите данни, Маккинси препоръчва на бизнес лидерите да предприемат следните стъпки:
- Опишете всички активи на данни
- Определете възможности и рискове за създаване на стойност
- Създайте вътрешни възможности за създаване на организация, управлявана от данни
- Разработване на корпоративна информационна стратегия за внедряване на технологии
- Разрешаване на проблеми с политиката на данни, като поверителност, сигурност и интелектуална собственост
Въпросите, свързани с политиката на данни, са особено загрижени, когато става въпрос за големи данни. Големите бази данни често съдържат силно чувствителна информация, като фирмени тайни или данни, които трябва да бъдат защитени от закона. Освен това често има компромис между наличността и поверителността на данните. Ако дадена организация иска данните да са достъпни и полезни, често има по-малка сигурност, свързана с тези данни. За да се обработват големи данни за вземане на решения в реално време, централизацията на данните е от решаващо значение. Но с увеличаването на централизацията способността за секвестриране и защита на поверителни данни намалява.
В допълнение, размерът на набора от данни може да направи контрола за сигурност и поверителност несигурен. Шифроването на всички тези данни от съображения за сигурност би било отнемащо време и скъпо начинание и би забавило обработката на данните, като по този начин възпрепятства бързото вземане на решения.
Ключът за справяне с предизвикателствата на личния живот и сигурността на големите данни е първата стъпка, идентифицирана по-горе: инвентаризиране на всички активи на данни. След като организацията разбере къде се намират големите данни и какъв вид данни има, тя може да предприеме стъпки, като инвестиране в технологии за сигурност, способни да обработват големи обеми данни, за да защити поверителната си информация.
По-големи данни по пътя
И какво следва? Е, едно е сигурно: Големите данни са тук, за да останат.
Но големите данни са около повече от размера; това за възможност. В този случай това е възможност за намиране на представа за нови и нововъзникващи типове данни и съдържание, за правене на бизнес по-гъвкав и за отговор на въпроси, които по-рано са били обмислени извън обсега.
Ключът, от който да се възползвате от него, е да го уловите и смажете и да го използвате ефективно за вземане на интелигентни бизнес решения. По-лесно казано, отколкото направено, но засега резултатите се оказват добре струващи големи усилия.