Alai

Co je to Big Data Concepts?

Každá organizace dnes disponuje obrovským množstvím dat, která každou minutu přibývají. Ke správě takových dat potřebujete pokročilé technologie. Analýza velkých dat přináší novou revoluci v oblasti analýzy konceptů velkých dat. Big data analyzují velké množství dat s cílem získat o nich hlubší znalosti a zjistit jejich skryté vzorce a korelace. To pomůže podniku lépe porozumět informacím. Pomůže podniku identifikovat data, která jsou pro organizaci důležitější.

Proč je analýza konceptů velkých dat důležitá?

Velká data jsou od svého vzniku v oblasti podnikání v centru pozornosti. Mnoho organizací chápe význam velkých dat a využívá je pro své podnikání.

Zavedení velkých dat pomáhá podnikům identifikovat nové obchodní příležitosti a zvýšit jejich efektivitu. To zase pomůže zvýšit jejich zisk získáním velkého množství zákazníků. V dnešním světě jsou koncepty velkých dat považovány za důležitější z následujících důvodů

• Snížení nákladů: Technologie velkých dat jsou nákladově efektivnější. A je to nejlepší nástroj pro ukládání obrovských dat s nižšími náklady. Pomáhá také identifikovat efektivnější způsoby podnikání.

• Rychlé rozhodování: Díky analytice v paměti a schopnosti analyzovat nové zdroje dat pomáhají velká data podnikům analyzovat data a informace rychleji než dříve. Na základě poznatků získaných analýzou může podnik přijmout chytré rozhodnutí.

• Nové produkty a funkce: Díky správné analýze znají koncepty Big data potřeby a spokojenost zákazníků. Dodávají tedy vždy to, co zákazníci chtějí. Některé společnosti také pomocí analýzy velkých dat vytvářejí nové produkty, aby uspokojily potřeby svých zákazníků.

Pomocí analytiky konceptů velkých dat může organizace zvýšit prodej, efektivitu, provoz, služby zákazníkům a řízení rizik.

Analytika velkých dat pomáhá zvýšit rychlost obchodních procesů a snížit složitost operací.

Technologie používané v analytice velkých dat

Neexistuje jediná technologie, která by dělala analytiku velkých dat. Zde je uvedeno několik důležitých technologií, které hrají hlavní roli v Big Data

• Správa dat
• Data Mining
• Hadoop
• In-.Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Oblasti použití

Většina organizací má nyní koncepci Big data. Protože pochopily potřebu využívat data a získávat z nich hodnotu. Několik typů organizací, které tuto technologii využívají, je uvedeno níže

• Cestovní ruch a pohostinství
• Zdravotnictví
• Vláda
• Maloobchod

Tipy pro přeměnu Big dat na Velký úspěch

Velkých datových společností každým rokem přibývá a vypracovávají nové strategie, jak snížit provozní náklady, zvýšit efektivitu a zajistit spokojenost zákazníků. Mnoho organizací využívá svá data a analýzy k přijímání ziskových rozhodnutí. Velká data k takovému rozhodování ve větší míře napomáhají. Využívá k rozhodování prediktivní analýzu. I nestrukturované množství dat, které denně narůstá, lze snadno analyzovat pomocí konceptů Big data.

Koncepty Big data jsou stále náročné. Pokud nebudou Big data v organizaci správně implementována a interpretována, budou velkou překážkou. Organizace musí překonat několik náročných překážek, aby mohla Big data vhodně využít k přijímání velkých rozhodnutí. Výzvy spojené s velkými daty působí jako negativní reakce na výzkum velkých dat.

Níže je uvedeno několik tipů pro společnosti zabývající se datovou analytikou, jak proměnit velká data ve velký úspěch.

1. Zajistěte si dostatečný výpočetní výkon

V dnešním obchodním světě se množství dat každou minutou neustále extrapoluje. Než začnete s jakýmkoli projektem zpracování velkých objemů dat, musíte se ujistit, že máte k dispozici výkonný procesor. Jakýkoli výzkumný projekt Big data zahrnuje obrovské množství dat a pro práci s takovými daty je velmi důležité mít výkonný procesor. Pro přesné a včasné zpracování dat je zapotřebí správný systém zpracování. Výkonnost systému zpracování je třeba často sledovat, aby bylo zajištěno jeho správné fungování.

2. Definujte určitou organizační strukturu

Organizace mohou využívat big data na maximum, pokud mají centrálně nastavený analytický tým. To jim pomůže spojit obchodní lídry a technologii velkých dat a přijít s nejlepšími nápady, které mohou využít ostatní části organizace. Je prokázáno, že organizace, které používají prediktivní analýzu, mají v oblasti velkých dat velký úspěch než ostatní organizace.

3. Smíchejte koncepty velkých dat ve správný čas v organizaci

Proměnit velká data ve velký úspěch není tak snadné. Je s ní spojeno mnoho výzev v oblasti velkých dat. Společnosti si musí stanovit priority a podle toho pracovat. Analýza velkých dat potřebuje data, která jsou strukturovaná. V mnoha společnostech jsou data k dispozici, ale nejsou úplná a uspořádaná, aby je analytika velkých dat mohla přímo použít k analýze.

Jen v případě efektivního využití analytiky velkých dat bude organizace schopna zjistit problémy v obchodním a provozním procesu. Organizace musí data vhodným způsobem kombinovat, aby mohly prediktivní analýzu efektivně využít.

Dalším důležitým faktorem, který ovlivňuje proces analýzy dat, je čas. K přijímání efektivních rozhodnutí jsou zapotřebí informace v reálném čase. Datový analytik by měl vždy věnovat více času přípravě dat pro analýzu pomocí nástrojů ETL. To pomůže smíchat koncepty velkých dat ve správný čas v organizaci.

4. Dbejte na dlouhodobé plánování

Technologie se neustále mění a organizace se musí přizpůsobovat nejnovějším technologiím. V dnešním světě se data zvětšují a to je pro podnik velkou výzvou. Organizace musí být vybaveny tak, aby dokázaly čelit stejné výzvě. Technologie budou zítra lepší než dnes. Organizace tedy musí udržovat flexibilní business intelligence, která bude otevřená novým produktům, metodikám a technologiím. Plánujte dlouhodobě a udržujte si přehled o změnách. Pokud přijímáte jakákoli rozhodnutí nebo změny či činíte jakákoli rozhodnutí, přemýšlejte o tom, jaký to bude mít dopad z dlouhodobého hlediska a jak se s tím vypořádat.

5. Začněte s bezpečným úložištěm

Nejdůležitějším krokem a základem pro analýzu dat je zavedení robustního systému úložiště. Pokud chcete ve své organizaci implementovat Big Data, pak by bezpečnost měla být vaší prioritou. Váš systém ukládání by měl splňovat současné i budoucí požadavky projektu. Systém ukládání dat byste měli vybírat s ohledem na některé faktory, jako jsou současná a budoucí rizika pro data, běžné hrozby a vysoká úroveň zabezpečení. Všechny procesy analýzy dat, jako je šifrování dat, ověřování klíčů úložiště nebo jakákoli jiná činnost v této oblasti, by měly být bezpečné a zabezpečené. Systém ukládání a zabezpečení, který zavádíte, by neměl být příliš drahý. Měl by si také poradit s velkým množstvím dat.

6. Pokročilá analytická řešení

Data jsou nejdůležitějším aspektem každého projektu Big data. Pokud však data nebudou využita správným způsobem, nebudou mít pro váš projekt Big data velkou přidanou hodnotu. Chcete-li data využít efektivním způsobem, pak musíte použít pokročilé řešení pro analýzu dat. Pokročilá analytická řešení vám pomohou získat hluboké znalosti o datech. To vám umožní přijímat lepší rozhodnutí a dosahovat lepších výsledků v podnikání. Použití pokročilého řešení pro analýzu dat vám pomůže jasně porozumět prostředí velkých dat.

7. Zapojte odborné profesionály

Najít vhodné talenty pro zpracování velkých dat je pro většinu organizací velkou výzvou. Big data jsou široký obor a jediný člověk se nemůže vyznat ve všech technologiích Big data. Nejprve si podrobně prostudujte svůj projekt zpracování velkých objemů dat a poté vyberte lidi, kteří jsou odborníky na konkrétní aspekty projektu.

Poptávka po analytických talentech je velmi vysoká, zatímco trh s analytickými talenty je velmi omezený. Některé společnosti nyní podnikají kroky k náboru odborníků v oblasti zavádění velkých dat prostřednictvím akademických institucí a začínajících podniků zabývajících se velkými daty.

Nábor správných talentů v oblasti velkých dat je klíčovým faktorem pro přeměnu velkých dat ve velký úspěch.

8. Vyberte si správného partnera

Každý podnik nebude mít všechny zdroje a datové dovednosti, aby mohl investovat do velkých dat bez pomoci ostatních. V takovém případě je důležité být s někým partnerem. Při výběru partnera byste měli být velmi opatrní. Big data nemají transakční charakter. Dobrým příkladem je společnost Procter and Gamble, která navázala partnerství se společností Google, aby zlepšila své dovednosti v oblasti analýzy dat. Vzájemně si pomáhají získávat znalosti v rámci vzájemného porozumění.

9. Problém je v tom, že si vzájemně pomáhají. Silný vůdce, který bude řídit iniciativy v oblasti velkých dat

Vůdcovství je dalším důležitým faktorem pro přeměnu velkých dat ve velký úspěch. Organizace musí přidělit dobře definované role pro big data a analytiku. Organizace by měly mít potřebné vůdčí vlastnosti, aby se analýza velkých dat stala součástí jejich obchodní rutiny. Jmenování silného vedoucího pracovníka v oblasti koncepce Big data je důležitým krokem v organizaci k vytvoření kvality vedení.

10. Neignorujte přirozené instinkty

I když používáte špičkové technologie, nikdy byste neměli ignorovat přirozené instinkty pro odhalování nedostatků a pochopení vzorců. Existují určité nástroje pro vizuální zjišťování, které vám pomohou při získávání včasných informací. Spolu s takovými nástroji byste měli používat také lepší analytické triky pro různou analýzu různých dat. To je důležité i proto, že každá data vyžadují jiný přístup.

11. V případě, že chcete analyzovat data, je třeba se zaměřit na jejich analýzu. Hadoop a Warehouse

Může to znít divně, ale tato kombinace se firmám skvěle osvědčuje. Datový sklad uchovává strukturovaná data, zatímco Hadoop uchovává všechna nestrukturovaná data, která lze v budoucnu analyzovat a využít. Hadoop funguje nejlépe při analytickém zpracování. Proto je kombinace Hadoopu s datovým skladem tou nejlepší kombinací, jak proměnit koncepty velkých dat ve velký úspěch.

12. Najděte rovnováhu mezi plánováním zdola nahoru a shora dolů

Je velmi důležité zohlednit oba přístupy, protože ani jeden z nich nemůže uspět bez druhého. Najděte společný jazyk pro komunikaci mezi obchodními a technologickými odborníky. V opačném případě jsou investice, které do zpracování velkých objemů dat vložíte, pouhým plýtváním

13. Mějte vyhrazenou systematickou a strukturovanou implementaci

Mnoho organizací nemá dobře naplánovaná kritéria pro výběr, identifikaci a výběr obchodních případů zpracování velkých objemů dat. Techniky a technologie pro zpracování velkých objemů dat mohou být zahájeny v kterékoli části organizace a v kterémkoli bodě. Neexistuje jediná technologie ani jediný výchozí bod pro zpracování velkých dat. Pro dosažení velkého úspěchu by měl být vytvořen správný plán. Plán by měl zahrnovat nejen cíle podniku, ale měl by také říci, jaké další technologické investice je třeba do procesu analýzy dat provést. Organizace, které nemají takový systematický přístup, nezískají velkou úspěšnost.

14. Vězte, že neexistuje jediná technologie pro výzkum velkých dat

Jak jsme již viděli, různá data potřebují různé přístupy a technologie. Hadoop hraje v oblasti Big data důležitou roli, ale existuje mnohem více technologií než Hadoop. Kombinace technologií závisí na potřebách organizace a také na prostředí organizace

15. Zabudování analytiky a Business Intelligence

Po implementaci řešení úložiště je dalším krokem implementace potřebné analytiky úložiště pro získání hlubších znalostí o datech. Nejnovější nástroje business intelligence disponují pokročilým analytickým prostředím, které data převádí na znalosti. Tuto analytiku lze vylepšit za účelem sledování informací o konkurenci a spokojenosti zákazníků. Dokonalé řešení business intelligence v kombinaci se zpracováním velkých objemů dat vám pomůže odhalit nové potenciály podnikání a přinese vašemu podniku větší zisk

16. Agilní a flexibilní platforma pro zpracování velkých objemů dat

Platforma pro koncepty velkých objemů dat, kterou si vyberete pro své podnikání, by měla být flexibilní. Měla by se umět přizpůsobit různým scénářům správy dat a různým analytickým scénářům. Měla by také umět používat pokročilé techniky, jako je prediktivní modelování, sémantické vyhledávání a geoprostorová analytika.

Závěr

Organizace pochopily, že velká data mají velkou hodnotu. Dodržování všech těchto strategií pomůže společnostem zabývajícím se analýzou velkých objemů dat usnadnit proces přeměny zpracování velkých objemů dat ve velký úspěch.

Doporučené články

Toto byl průvodce koncepty velkých objemů dat. Probrali jsme zde 16 důležitých a zajímavých tipů pro Koncepty velkých dat. Můžete si také projít naše další navrhované články a dozvědět se více –

1. ArchitekturaMapReduce pro velká data
2. Školení o velkých datech a Hadoopu | Online kurz Hadoopu
3. Praktický Hadoop – zkroťte velká data!
4. Big Data Hands-on!
5. Jedinečné vůdčí vlastnosti