Alai

Hvad er Big Data Koncepter?

Alle organisationer har i dag enorme mængder data, som bliver ved med at vokse hvert minut. For at kunne håndtere sådanne data har man brug for avanceret teknologi. Big data analytics bringer en ny revolution inden for analyse af big data koncepter ind. Big data analyserer en stor mængde data for at få dybere viden om dataene og finde ud af deres skjulte mønstre og korrelationer. Det vil hjælpe virksomheden til at forstå oplysningerne på en mere bedre måde. Det vil hjælpe virksomheden med at identificere de data, der er mere vigtige for organisationen.

Hvorfor er big data begreber analyse vigtig?

Big data har været i det store fokus siden starten på forretningsområdet. Mange organisationer forstår vigtigheden af Big data og bruger det til deres forretning.

Big data introduktion hjælper virksomheden med at identificere nye forretningsmuligheder og øge deres effektivitet. Dette vil til gengæld være med til at øge deres indtjening ved at få en masse kunder. I dagens verden anses Big data-koncepter for at være vigtigere på grund af følgende årsager

• Reducerede omkostninger: Big data-teknologier er mere omkostningseffektive. Og det er det bedste værktøj til at lagre store data til en lavere pris. Det hjælper også til at identificere mere effektive måder at drive forretning på.

• Hurtig beslutningstagning: Ved hjælp af in-memory-analyser og evnen til at analysere nye datakilder hjælper Big data virksomheder med at analysere data og oplysninger hurtigere end tidligere. På baggrund af læring gennem analyse kan virksomheden træffe en smart beslutning.

• Nye produkter og funktioner: Gennem korrekt analyse kender Big data-koncepterne kundens behov og tilfredshed. Så de leverer altid det, som kunderne ønsker. Nogle virksomheder skaber også nye produkter ved hjælp af big data analytics for at tilfredsstille deres kunder.

Med big data concepts analytics kan en organisation øge salg, effektivitet, drift, kundeservice og risikostyring.

Big data analytics hjælper med at forbedre hastigheden i forretningsprocessen og reducere kompleksiteten i driften.

Teknologier, der anvendes i Big data analytics

Der er ingen enkelt teknologi, der gør Big data analytics. Her er listet nogle få vigtige teknologier, der spiller en stor rolle i Big Data

• Data Management
• Data Mining
• Hadoop
• In-Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Anvendelsesområder

De fleste organisationer har nu Big data-koncepter. Fordi de har forstået behovet for at udnytte dataene og udlede værdi af dem. Få typer af organisationer, der bruger denne teknologi, er anført nedenfor

• Rejse og gæstfrihed
• Sundhedspleje
• Sundhedspleje
• Forvaltning
• Handel

Tips til at omsætte Big data til Big Succes

Big data-virksomhederne vokser hvert år, og de udarbejder nye strategier for at reducere driftsomkostningerne, øge effektiviteten og skabe kundetilfredshed. Mange organisationer bruger deres data og analyser til at træffe rentable beslutninger. Big data hjælper i højere grad til en sådan beslutningsproces. Det udnytter prædiktive analyser til at træffe beslutninger. Selv den ustrukturerede mængde data, der vokser dagligt, kan også let analyseres ved hjælp af Big data-koncepter.

Big data-koncepter er stadig en udfordring. Hvis Big data ikke implementeres og fortolkes korrekt i organisationen, vil det være en stor hindring. En organisation skal overskride flere udfordrende barrierer for at kunne bruge Big data på passende vis til at træffe store beslutninger. Big data-udfordringer fungerer som en negativ reaktion på Big data-forskning.

Nedenfor er der nævnt nogle få tips til dataanalysevirksomheder for at gøre Big Data til stor succes.

1. Sørg for, at du har rigelig processorkraft

I dagens forretningsverden fortsætter mængden af data med at blive ekstrapoleret hvert minut. Før du går i gang med et Big data-projekt, skal du sikre dig, at der er en kraftig processor på plads. Ethvert Big data-forskningsprojekt involverer en enorm mængde data, og for at kunne håndtere sådanne data er det meget vigtigt at have en kraftig processor. Det rigtige processorsystem er nødvendigt for at sikre en præcis og rettidig behandling af data. Behandlingssystemets ydeevne skal følges ofte for at sikre, at det fungerer korrekt.

2. Definer en bestemt organisatorisk struktur

Organisationer kan udnytte big data maksimalt, hvis de har et centraliseret set up for analysteamet. Dette vil hjælpe dem med at kombinere forretningsledere og big data-teknologi til at komme med de bedste idéer, som andre dele af organisationen kan udnytte. Organisationer, der bruger prædiktiv analyse, har vist sig at have stor succes med Big data end andre organisationer.

3. Blend Big Data-koncepterne på det rigtige tidspunkt i organisationen

Det er ikke så let at omsætte Big Data til stor succes. Det har en masse big data-udfordringer. Virksomhederne skal prioritere deres behov og arbejde efter det. Big data-analyse har brug for data, der er strukturerede. I mange virksomheder er data tilgængelige, men de er ikke komplette og organiserede, så big data analytics kan bruge dem direkte til analyse.

Kun hvis big data analytics bruges effektivt, vil organisationen kunne finde ud af problemerne i forretnings- og driftsprocessen. Organisationer skal blande dataene på en ordentlig måde for at kunne bruge den prædiktive analyse effektivt.

Tiden er en anden vigtig faktor, der påvirker dataanalyseprocessen. Der er behov for oplysninger i realtid for at kunne træffe effektive beslutninger. En dataanalytiker bør altid bruge mere tid på at forberede dataene til analysen ved hjælp af ETL-værktøjerne. Dette vil hjælpe med at blande big data-koncepterne på det rigtige tidspunkt i organisationen.

4. Søg efter langsigtet planlægning

Teknologier ændrer sig konstant, og organisationer skal tilpasse sig til den seneste teknologi. I dagens verden bliver data større og større, og det er en stor udfordring for virksomheden. Organisationer skal være rustet til at møde den samme udfordring. Teknologierne vil være bedre i morgen end i dag. Derfor er organisationer nødt til at opretholde en fleksibel business intelligence, som vil være åben over for nye produkter, metoder og teknologier. Planlæg på lang sigt og hold dig ajour med forandringerne. Hvis du træffer beslutninger eller ændringer eller foretager valg, så tænk over konsekvenserne af det på lang sigt, og hvordan du skal håndtere det.

5. Start med sikker lagring

Det vigtigste skridt og fundament for dataanalyser er at implementere et robust lagringssystem. Hvis du ønsker at implementere Big Data i din organisation, bør sikkerhed være din første prioritet. Dit lagringssystem skal opfylde de nuværende og fremtidige krav til projektet. Du bør vælge et lagringssystem under hensyntagen til nogle faktorer som nuværende og fremtidige datarisici, almindelige trusler og et højt sikkerhedsniveau. Alle dataanalyseprocesser som f.eks. kryptering af data, autentificering af lagernøgler eller andre aktiviteter bør være sikre og trygge. Det lagrings- og sikkerhedssystem, som du implementerer, bør ikke være for dyrt. Det skal også være i stand til at håndtere en stor mængde data.

6. Avancerede analyseløsninger

Data er det vigtigste aspekt af ethvert Big data-projekt. Men hvis data ikke udnyttes på en ordentlig måde, vil det ikke tilføre meget værdi til dit Big data-projekt. For at bruge data på en effektiv måde, skal du bruge en avanceret dataanalyseløsning. Avancerede analyseløsninger vil hjælpe dig med at få dybdegående viden om dataene. Dette vil give dig mulighed for at træffe bedre beslutninger og opnå bedre resultater i virksomheden. Brug af en avanceret dataanalyseløsning vil hjælpe dig med at forstå Big data-miljøet klart.

7. Engager ekspertfagfolk

Findelse af det rigtige Big data processing talent er en stor udfordring for de fleste organisationer. Big data er et bredt område, og en enkelt person kan ikke mestre alle teknologier inden for Big data. Først skal du have en detaljeret undersøgelse af dit Big data-projekt og derefter vælge personer, der er eksperter til at håndtere specifikke aspekter af projektet.

Efterspørgslen efter analytiske talenter er meget stor, mens markedet for analytiske talenter er meget begrænset. Nogle virksomheder tager nu skridt til at rekruttere ekspertfolk inden for Big data-introduktion gennem akademiske institutioner og big data-startups.

Rekruttering af de rigtige big data-talenter er en afgørende faktor for at gøre Big data til Big succes.

8. Vælg den rigtige partner

Alle virksomheder vil ikke have alle ressourcer og datakompetencer til at investere i Big data uden hjælp fra andre. I et sådant tilfælde er det vigtigt at indgå partnerskab med nogen. Du bør være meget omhyggelig, når du vælger en partner. Big data er ikke af transaktionsmæssig karakter. Et godt eksempel er Procter and Gamble, der har indgået et partnerskab med Google for at forbedre sine dataanalysefærdigheder. De hjælper hinanden med at få viden i en gensidig forståelse.

9. En stærk leder til at drive Big data-initiativerne

Ledelse er en anden vigtig faktor for at gøre Big data til Big Success. Organisationer skal tildele veldefinerede roller til Big Data og analytics. Organisationer bør have de nødvendige lederkvaliteter til at gøre Big data-analyser til en del af deres forretningsrutine. Udnævnelse af en stærk leder inden for Big data-koncepter er et vigtigt skridt i en organisation for at skabe ledelseskvalitet.

10. Ignorer ikke de naturlige instinkter

Selv om du bruger high-end teknologi, bør du aldrig ignorere de naturlige instinkter til at opdage fejl og forstå mønstre. Der findes visse visuelle opdagelsesværktøjer, som vil hjælpe dig med at få rettidige oplysninger. Sammen med sådanne værktøjer bør du også bruge bedre analytiske tricks til at analysere forskellige data forskelligt. Dette er også vigtigt, fordi hver data kræver en anden tilgang.

11. Hadoop og Warehouse

Dette lyder måske mærkeligt, men denne kombination fungerer godt for virksomheder. Data warehouse gemmer de strukturerede data, mens Hadoop gemmer alle de ustrukturerede data, som kan analyseres i fremtiden og kan bruges. Hadoop fungerer bedst til analytisk behandling. Derfor er kombinationen af Hadoop med et datawarehouse den bedste kombination til at gøre Big data-koncepter til Big success.

12. Find en balance mellem bottom-up- og top-down-planlægning

Det er meget vigtigt at tage begge tilgange i betragtning, fordi ingen af dem kan lykkes uden den anden. Find et fælles sprog til kommunikation mellem erhvervs- og teknologifagfolk. Hvis ikke, er den investering, du foretager i Big data-behandling, blot spild.

13. Hav en dedikeret systematisk og struktureret implementering

Mange organisationer har ikke velplanlagte kriterier for udvælgelse, identifikation og valg af Big data processing business cases. Big data-teknikker og -teknologier kan startes fra en hvilken som helst del af organisationen og på et hvilket som helst tidspunkt. Der findes ikke en enkelt teknologi eller et enkelt startpunkt for Big data-behandling. Den rette køreplan bør oprettes for at opnå stor succes. Køreplanen bør ikke kun omfatte virksomhedens mål, men den bør også fortælle dig, hvilke andre teknologiske investeringer der skal foretages i dataanalyseprocessen. Organisationer, der mangler en sådan systematisk tilgang, vil ikke få en stor succesrate.

14. Vid, at der ikke findes én enkelt Big data-forskningsteknologi

Som vi allerede har set, kræver forskellige data forskellige tilgange og teknologier. Hadoop spiller en vigtig rolle i Big data, men der er langt flere teknologier end Hadoop. Kombinationen af teknologierne afhænger af organisationens behov samt organisationens miljø

15. Indbyg analyser og Business Intelligence

Når du har implementeret lagerløsningen, er det næste skridt at implementere de nødvendige lageranalyser for at få en dybere viden om dataene. Nyere business intelligence-værktøjer har et avanceret analysemiljø til at konvertere dataene til viden. Denne analytik kan forbedres for at overvåge konkurrencemæssige oplysninger og kundetilfredshed. Den perfekte business intelligence-løsning kombineret med Big data-behandling vil hjælpe dig med at frigøre nye potentialer i forretningen og giver mere overskud til din virksomhed

16. Agil og fleksibel Big data-platform

Den Big data-konceptplatform, som du vælger til din virksomhed, skal være fleksibel. Den skal kunne tilpasse sig til forskellige datahåndteringsscenarier og forskellige analysescenarier. Den bør også være i stand til at bruge avancerede teknikker som prædiktiv modellering, semantisk søgning og geospatial analyse.

Slutning

Organisationer har forstået, at der er stor værdi i Big data. Ved at følge alle disse strategier vil Big Data Analytics-virksomheder kunne lette processen med at gøre Big Data-behandling til en stor succes.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Big Data-koncepter. Her har vi diskuteret de 16 vigtige og interessante tips til Big data Concepts. Du kan også gå gennem vores andre foreslåede artikler for at lære mere –

1. MapReduce Architecture for Big Data
2. Big Data and Hadoop Training | Online Hadoop Course
3. Hands-on Hadoop – Tame the Big Data!
4. Big Data Hands-on!
5. Unique lederegenskaber