Какво представляват концепциите за големи данни?
Всяка организация днес има огромни данни, които непрекъснато се увеличават с всяка минута. За да управлявате такива данни, ви е необходима модерна технология. Анализът на големи данни внася нова революция в анализа на концепциите за големи данни. Големите данни анализират голямо количество данни, за да получат по-задълбочени познания за данните и да открият скритите им модели и корелации. Това ще помогне на бизнеса да разбере информацията по-добре. Това ще помогне на бизнеса да идентифицира данните, които са по-важни за организацията.
Защо е важна аналитиката на концепциите за големи данни?
Големите данни бяха в центъра на вниманието от самото му създаване в областта на бизнеса. Много организации разбират важността на Big data и ги използват за своя бизнес.
Въвеждането на големи данни помага на бизнеса да идентифицира нови бизнес възможности и да повиши тяхната ефективност. Това от своя страна ще помогне да се увеличи печалбата им, като се спечелят много клиенти. В днешния свят концепциите за големи данни се считат за по-важни поради следните причини
- Намалени разходи - технологиите за големи данни са по-рентабилни. И това е най-добрият инструмент за съхранение на огромни данни с по-ниска цена. Освен това помага да се идентифицират по-ефикасни начини за правене на бизнес.
- Бързо вземане на решения - С помощта на анализи в паметта и възможност за анализиране на нови източници на данни, Big data помага на бизнеса да анализира данните и информацията по-бързо от преди. Въз основа на ученето чрез анализ бизнесът може да вземе интелигентно решение.
- Нови продукти и функции - Чрез подходяща анализа, големите концепции за данни знаят нуждите и удовлетвореността на клиента. Така те винаги доставят това, което клиентите искат. Някои компании също създават нови продукти, използвайки анализи на големи данни, за да задоволят клиентите си.
Използвайки анализа на концепции за големи данни, една организация може да увеличи продажбите, ефективността, операциите, обслужването на клиентите и управлението на риска.
Големият анализ на данни помага да се подобри скоростта на бизнес процеса и да се намали сложността на операциите.
Технологии, използвани в анализа на големите данни
Няма нито една технология, която да прави анализи на големи данни. Тук са изброени няколко важни технологии, които играят основна роля в Big Data
- Управление на данни
- Извличане на данни
- Hadoop
- Анализ в паметта
- Предсказуем анализ
- Text Mining
Области на приложение
Повечето организации вече имат концепции за големи данни. Тъй като са разбрали необходимостта от използване на данните и извличане на стойност от тях. Малко видове организации, които използват тази технология, са изброени по-долу
- Пътувания и гостоприемство
- Здравеопазване
- правителство
- На дребно
Съвети за превръщането на големите данни към Големия успех
Големите компании за данни се увеличават всяка година и те разработват нови стратегии за намаляване на оперативните разходи, повишаване на ефективността и осигуряване на удовлетвореност на клиентите. Много организации използват своите данни и анализи, за да вземат печеливши решения. Големите данни помагат в по-голяма степен за такъв процес на вземане на решения. Той използва прогнозен анализ за вземане на решения. Дори неструктурираното количество данни, което нараства ежедневно, също може лесно да се анализира чрез концепции за големи данни.
Концепциите за големи данни все още са предизвикателство. Ако големите данни не се внедрят и интерпретират правилно в организацията, това ще бъде голяма пречка. Организацията трябва да пресече няколко предизвикателни бариери, за да използва Големите данни по подходящ начин за вземане на големи решения. Големите предизвикателства за данни действат като негативна реакция на изследванията с големи данни.
По-долу са посочени няколко съвета за компаниите за анализ на данни, които да превърнат големите данни към голям успех.
-
Уверете се, че имате достатъчно мощ за обработка
В днешния бизнес свят количеството данни продължава да екстраполира всяка минута. Преди да започнете с всеки проект за големи данни, трябва да се уверите, че има мощен процесор. Всеки изследователски проект за големи данни включва огромно количество данни и за справяне с такива данни е много важно да има мощен процесор. Правилната система за обработка е необходима за точната и навременна обработка на данните. Производителността на системата за обработка трябва да се проследява често, за да се гарантира, че тя работи правилно.
-
Определете определена организационна структура
Организациите могат да използват големите данни максимално, ако имат централизирана настройка за екипа за анализи. Това ще им помогне да комбинират бизнес лидери и технология за големи данни, за да излязат с най-добрите идеи, които може да използва друга част от организацията. Доказано е, че организациите, които използват прогнозен анализ, имат голям успех в Big data в сравнение с други организации.
-
Смесете концепциите за големи данни в точното време в организацията
Превръщането на големите данни в голям успех не е толкова лесно нещо. Има много големи предизвикателства за данни. Компаниите трябва да дават приоритет на своите нужди и да работят в съответствие с това. Анализът на големи данни се нуждае от структурирани данни. В много компании са налични данни, но не е пълна и организирана, за да се анализира големите данни, за да се използват директно за анализ.
Само ако анализа на големите данни се използва ефективно, организацията ще може да открие проблемите в бизнеса и оперативния процес. Организациите трябва да смесват данните по подходящ начин, за да използват ефективно прогнозния анализ.
Времето е друг важен фактор, който влияе върху процеса на анализ на данните. Информацията в реално време е необходима за вземане на ефективни решения. Анализаторът на данни винаги трябва да отделя повече време за подготовка на данните за анализа, използвайки инструментите на ETL. Това ще помогне да се съчетаят концепциите за големи данни в подходящия момент в организацията.
-
Потърсете дългосрочно планиране
Технологиите се променят постоянно и организациите трябва да се адаптират към най-новите технологии. В днешния свят данните стават все по-големи и това е голямо предизвикателство за бизнеса. Организациите трябва да бъдат оборудвани, за да посрещнат същото предизвикателство. Технологиите ще бъдат по-добри утре, отколкото днес. Затова организациите трябва да поддържат гъвкава бизнес информация, която ще бъде отворена за нови продукти, методологии и технологии. Планирайте дългосрочно и бъдете в течение на промените. Ако вземате някакви решения или промени или правите някакъв избор, помислете за въздействието му в дългосрочен план и как да се справите с него.
-
Започнете с безопасно съхранение
Най-важната стъпка и основа за анализиране на данни е прилагането на здрава система за съхранение. Ако искате да внедрите Big Data във вашата организация, тогава сигурността трябва да бъде вашият първи приоритет. Вашата система за съхранение трябва да отговаря на настоящите и бъдещите изисквания на проекта. Трябва да изберете система за съхранение, като вземете предвид някои фактори като настоящи и бъдещи рискове за данни, общи заплахи и високо ниво на сигурност. Целият процес на анализиране на данни като криптиране на данни, удостоверяване на ключовете на магазина или всякаква друга дейност по този въпрос трябва да бъде безопасна и сигурна. Системата за съхранение и сигурност, която внедрявате, не трябва да бъде твърде скъпа. Тя също трябва да може да се справи с голямо количество данни.
-
Разширени аналитични решения
Данните са най-важният аспект на всеки проект за големи данни. Но ако данните не се използват правилно, това няма да добави голяма стойност към вашия проект за големи данни. За да използвате данните по ефикасен начин, тогава трябва да използвате разширено решение за анализ на данни. Разширеното решение за анализ ще ви помогне да придобиете задълбочени познания за данните. Това ще ви позволи да вземате по-добри решения и да постигнете по-добри резултати в бизнеса. Използването на разширено решение за анализ на данни ще ви помогне да разберете ясно голямата среда за данни.
-
Ангажирайте с професионални специалисти
Намирането на точния талант за голяма обработка на данни е голямо предизвикателство за повечето организации. Големите данни са широко поле и един човек не може да овладее всички технологии на Big data. Първо, проучете подробно проекта си Big data и след това изберете хора, които са експерти, които да се справят с конкретни аспекти на проекта.
Търсенето на аналитичен талант е много голямо, докато пазарът на аналитични таланти е много ограничен. Някои компании сега предприемат стъпки за набиране на експертни кадри за въвеждане на големи данни чрез академични институции и стартиране на големи данни.
Набирането на правилния талант за големи данни е решаващ фактор за превръщането на Големите данни в Голям успех.
-
Изберете подходящия партньор
Всеки бизнес няма да разполага с всички ресурси и умения за данни, за да инвестира в Големи данни без никаква помощ от други. В такъв случай е важно да си партнирате с някого. Трябва да сте много внимателни при избора на партньор. Големите данни не са транзакционни по своята същност. Добър пример е Procter и Gamble си партнират с Google, за да подобрят уменията си за анализ на данни. Те си помагат взаимно да придобият знания във взаимно разбиране.
-
Силен лидер, който управлява инициативите за големи данни
Лидерството е друг важен фактор за превръщането на Големите данни в Голям успех. Организациите трябва да разпределят добре определени роли за големи данни и анализи. Организациите трябва да притежават необходимите лидерски качества, за да превърнат анализа на големите данни като част от своята бизнес практика. Назначаването на силен лидер в областта на концепциите за големи данни е важна стъпка в организацията за създаване на лидерско качество.
-
Не пренебрегвайте естествените инстинкти
Въпреки че използвате висок клас технологии, никога не трябва да пренебрегвате естествените инстинкти за откриване на недостатъци и разбиране на модели. Има определени инструменти за визуално откриване, които ще ви помогнат да получавате навременна информация. Наред с подобни инструменти трябва да използвате и по-добри аналитични трикове, за да анализирате различни данни по различен начин. Това също е важно, тъй като всяка информация изисква различен подход.
-
Хадоп и Склад
Това може да звучи странно, но тази комбинация работи чудесно за компаниите. Складът за данни съхранява структурираните данни, докато Hadoop съхранява всички неструктурирани данни, които могат да анализират в бъдеще и могат да бъдат използвани. Hadoop работи най-добре при аналитична обработка. Следователно комбинирането на Hadoop със склада за данни е най-добрата комбинация за превръщането на Big data концепции в Голям успех.
-
Намерете баланс между планирането отдолу нагоре и отгоре надолу
Много е важно да се вземат под внимание и двата подхода, защото нито един от тях не може да успее без другия. Намерете общ език за комуникация между професионалисти от бизнеса и технологиите. Ако не, инвестицията, която правите в обработката на големи данни, е просто загуба.
-
Да има посветен систематичен и структуриран начин на изпълнение
Много организации нямат добре планирани критерии за избор, идентифициране и избор на бизнес казуси за обработка на големи данни. Техники и технологии за големи данни могат да бъдат стартирани от всяка част на организацията и във всяка точка. Няма една-единствена технология, нито единична отправна точка за обработка на големи данни. Правилната пътна карта трябва да бъде създадена, за да се постигне голям успех. Пътната карта не трябва да включва само целите на бизнеса, но също така трябва да ви каже какви са другите инвестиции в технологиите, които трябва да бъдат направени в процеса на анализиране на данни. Организациите, на които им липсва такъв системен подход, няма да постигнат голям успех.
-
Знайте, че няма единна технология за изследване на големи данни
Както вече видяхме различни данни се нуждаят от различни подходи и технологии. Hadoop играе важна роля в Big data, но има много повече технологии от Hadoop. Комбинацията от технологии зависи от нуждите на организацията, както и от средата на организацията
-
Вградете се в аналитиката и бизнес интелигентността
След като внедрите решението за съхранение, следващата стъпка е да внедрите необходимите анализи за съхранение, за да получите по-задълбочени познания за данните. Най-новите инструменти за бизнес разузнаване имат усъвършенствана среда за анализ, за да преобразуват данните в знания. Тази анализа може да бъде подобрена, за да следи конкурентната интелигентност и удовлетвореността на клиентите. Перфектното решение за бизнес разузнаване, което се комбинира с обработката на големи данни, ще ви помогне да отключите нови потенциали на бизнеса и ще доведе до повече печалба за вашия бизнес
-
Гъвкава и гъвкава платформа за големи данни
Платформата за големи данни, която избирате за вашия бизнес, трябва да бъде гъвкава. Той трябва да може да се адаптира към различни сценарии за управление на данни и различни аналитични сценарии. Той също трябва да може да използва съвременни техники като прогнозиращо моделиране, семантично търсене и геопространствена анализа.
Заключение - Концепции за големи данни
Организациите разбраха, че за големите данни има голяма стойност. Следването на всички тези стратегии ще помогне на компаниите за големи анализи на данни да улеснят процеса на превръщане на Big Data обработка в голям успех.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за концепции за големи данни. Тук обсъдихме 16-те важни и интересни съвета за концепции за големи данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- MapReduce Архитектура за големи данни
- Обучение за големи данни и Hadoop | Онлайн Hadoop курс
- Hando-on Hadoop - укротете големите данни!
- Big Data Hands-on!
- Уникални лидерски качества