Справяне с точките за болка при големи данни Анализ

Автор: Roger Morrison
Дата На Създаване: 17 Септември 2021
Дата На Актуализиране: 21 Юни 2024
Anonim
The path to ending systemic racism in the US
Видео: The path to ending systemic racism in the US

Съдържание


Източник: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

За вкъщи:

Големите данни революционизират аналитиката и могат да имат огромна полза за бизнеса - но само ако нейното управление и анализиране е успешно.

Големите данни се предлагат в най-различни форми и структури. През последните години анализа на големите данни оказа значително влияние върху бизнес решенията и макар да може да бъде от огромно значение, все пак има някои болкови точки.

В тази статия ще разгледам тези болкови точки на аналитиката, но първо, нека се съсредоточим върху някои характеристики на големите данни.

Големи характеристики на данните

Големите данни могат да бъдат определени чрез няколко характеристики:

  • Обем - Самият термин големи данни се отнася до размера, а обемът - към количеството данни. Размерът на данните определя стойността на данните, които трябва да се считат за големи данни или не.
  • Скорост - Скоростта, с която се генерират данни, е известна като скорост.
  • Вярност - Това се отнася до коректността на данните. Точността на анализа зависи от верността на изходните данни.
  • Сложност - Мащабните количества данни идват от множество източници, така че управлението на данните се превръща в труден процес.
  • Разнообразие - Важно да се разбере е категорията, към която принадлежат големите данни. Това допълнително помага при анализа на данните.
  • Променливост - Този фактор се отнася до несъответствието, което данните могат да покажат. Това допълнително възпрепятства процеса на ефективно управление на данните.

Сега нека да обсъдим някои от точките на болката.


Липса на правилен път

Ако данните идват от различни източници, тогава трябва да има правилен и надежден път за работа с масивни данни.

За по-добри решения пътят трябва да предлага поглед върху поведението на клиента. Това е най-важната мотивация за създаването на гъвкава инфраструктура за интегриране на front-end системи с бек-енд системи. В резултат на това тя помага да поддържате системата си работеща.

Проблеми с класификацията на данните

Процесът на анализи трябва да започне, когато складът на данни е зареден с огромни количества данни. Това трябва да се направи чрез анализ на подмножество от ключови бизнес данни. Този анализ се прави за смислени модели и тенденции.

Данните трябва да бъдат класифицирани правилно преди съхранение. Случайното запазване на данни може да създаде допълнителни проблеми в аналитиката. Тъй като данните са големи по обем, създаването на различни набори и подмножества може да бъде правилната опция. Това подпомага създаването на тенденции за справяне с предизвикателства с големи 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.

Производителност на данните

Данните трябва да се обработват ефективно за изпълнение и решенията не трябва да се вземат без прозрения. Нуждаем се от нашите данни, за да работим ефективно за проследяване на търсенето, предлагането и печалбата за последователност. Тези данни трябва да се обработват за бизнес информация в реално време.

свръхтовар

Претоварване може да възникне, когато се опитвате да запазите големи количества набори от данни и подмножества. Основната болка тук е да изберете коя информация да се пази от различни източници. Тук надеждността също е важен фактор при избора на данни, които да се запазят.

Някои видове информация не са необходими за бизнеса и трябва да бъдат елиминирани, за да се избегнат бъдещи усложнения. Проблемът с претоварването може да бъде разрешен, ако някои инструменти се използват от експертите за представяне на успеха на проекта с големи данни.

Аналитични инструменти

Нашите текущи аналитични инструменти дават представа за предишното изпълнение, но са необходими инструменти за предоставяне на бъдещи данни. Инструментите за прогнозиране биха могли да бъдат оптимални решения в този случай.

Необходимо е също така да се даде достъп до аналитичен инструмент на мениджъри и други специалисти. Експертните насоки могат да повишат бизнеса на по-високо ниво. Това води до правилна представа с по-малко съдействие за ИТ поддръжка.

Точен човек на правилното място

Девизът за много HR отдели е „точният човек на точното място“, а същото е и за големите данни. Осигурете достъп до данни и аналитика на правото лице. Това би могло да помогне за получаване на правилна информация за прогнози, свързани с риск, разходи, промоции и т.н., и би могло да превърне анализите в действия.

Данните, събирани от компаниите чрез s, продажби, проследяване и бисквитки, не са от полза, ако не можете да ги анализирате правилно. Анализът е важен за осигуряване на това, което потребителят иска.

Форми на данните

Събрано е голямо количество данни, които могат да бъдат структурирани или неструктурирани и от различни източници. Неправилното боравене с данни и липсата на осведоменост за това какво да се запише и къде да се запишат може да попречи на работата с големи данни. Използването на всяка форма на данни трябва да бъде известно на лицето, което ги обработва.

Неструктурирани данни

Данните, идващи от различни източници, могат да имат неструктурирана форма. Може да съдържа данни, които не са организирани по стандартен, предварително определен начин. Например s, системни регистрационни файлове, документи за обработка на текстове и други бизнес документи могат да бъдат източници на данни.

Предизвикателството е правилното съхранение и анализ на тези данни. Проучване посочва, че 80% от данните, генерирани ежедневно, са неструктурирани.

заключение

Данните в предприятието са трудни за управление поради големия му размер и необходимостта от по-голям капацитет за обработка. Традиционните бази данни не могат да обработват това ефективно. Една организация може да взема по-добри решения, ако успее да управлява и анализира масивни данни с лекота.

Това може да бъде петабайта от данни, съхраняващи данни за служители на организация от различни източници. Ако не се организира правилно, може да стане трудно за използване. Ситуацията се влошава, ако постъпват още повече неструктурирани данни от различни източници.

Големите данни имат потенциал да подобрят бизнес решенията и аналитиката. Днес банкирането, услугите, медиите и комуникациите инвестират в големи данни. Горните точки на болка трябва да се вземат предвид при работа с огромни количества данни.