Alai

Mitä on Big Data -konseptit?

Jokaiseen organisaatioon kertyy nykyään valtavasti dataa, joka lisääntyy joka minuutti. Tällaisen datan hallintaan tarvitaan kehittynyttä teknologiaa. Big data -analytiikka tuo mukanaan uuden vallankumouksen big data -käsitteiden analysoinnin alalla. Big data analysoi suuren tietomäärän saadakseen syvempää tietoa datasta ja löytääkseen sen piilotetut kuviot ja korrelaatiot. Se auttaa yritystä ymmärtämään tietoja entistä paremmin. Se auttaa liiketoimintaa tunnistamaan organisaatiolle tärkeämmät tiedot.

Miksi big data -käsitteiden analyysi on tärkeää?

Big data on ollut suuressa huomiossa sen alkamisesta lähtien liiketoiminnan alalla. Monet organisaatiot ymmärtävät Big datan merkityksen ja käyttävät sitä liiketoiminnassaan.

Big datan käyttöönotto auttaa yritystä tunnistamaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja lisäämään tehokkuuttaan. Tämä puolestaan auttaa kasvattamaan niiden voittoa saamalla paljon asiakkaita. Nykymaailmassa Big data -konsepteja pidetään entistä tärkeämpinä seuraavista syistä

• Kustannusten aleneminen: Big data -tekniikat ovat kustannustehokkaampia. Ja se on paras väline tallentaa valtavaa dataa pienemmillä kustannuksilla. Se auttaa myös tunnistamaan tehokkaampia tapoja harjoittaa liiketoimintaa.

• Nopea päätöksenteko: In-memory-analytiikan ja uusien tietolähteiden analysointikyvyn avulla Big data auttaa yrityksiä analysoimaan tietoja ja informaatiota aiempaa nopeammin. Analyysin kautta tapahtuvan oppimisen perusteella yritys voi tehdä älykkäitä päätöksiä.

• Uudet tuotteet ja ominaisuudet: Kunnollisen analytiikan avulla Big data -käsitteet tuntevat asiakkaan tarpeet ja tyytyväisyyden. Niinpä ne toimittavat aina sitä, mitä asiakkaat haluavat. Jotkut yritykset luovat myös uusia tuotteita big data -analytiikan avulla tyydyttääkseen asiakkaidensa tarpeet.

Big data -konseptien analytiikan avulla organisaatio voi lisätä myyntiä, tehokkuutta, toimintoja, asiakaspalvelua ja riskienhallintaa.

Big data -analytiikka auttaa parantamaan liiketoimintaprosessin nopeutta ja vähentämään toimintojen monimutkaisuutta.

Big data -analytiikkaan käytetyt teknologiat

Ei ole olemassa yhtä ainoaa teknologiaa, joka tekisi big data -analytiikkaa. Seuraavassa on lueteltu muutamia tärkeitä teknologioita, joilla on merkittävä rooli Big Datassa

• Datanhallinta
• Datanlouhinta
• Hadoop
• In-Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Sovellusalueet

Useimmilla organisaatioilla on nykyään Big data -käsitteet. Koska ne ovat ymmärtäneet tarpeen valjastaa data ja saada siitä arvoa. Alla on lueteltu muutamia organisaatiotyyppejä, jotka käyttävät tätä teknologiaa

• Matkailu- ja majoitustoiminta
• Terveydenhuolto
• Hallinto
• Vähittäiskauppa

Vihjeitä Big datan hyödyntämiseen. Big Success

Big data -yritykset lisääntyvät vuosi vuodelta ja ne työstävät uusia strategioita toimintakustannusten vähentämiseksi, lisätä tehokkuutta ja tarjota asiakastyytyväisyyttä. Monet organisaatiot käyttävät dataa ja analyysejaan kannattavien päätösten tekemiseen. Big data auttaa suuremmassa määrin tällaisessa päätöksenteossa. Se hyödyntää ennakoivaa analyysia päätösten tekemisessä. Myös päivittäin kasvava strukturoimaton tietomäärä voidaan helposti analysoida Big data -konseptien avulla.

Big data -konseptit ovat edelleen haastavia. Jos Big dataa ei toteuteta ja tulkita oikein organisaatiossa, siitä tulee suuri haitta. Organisaation on ylitettävä useita haastavia esteitä voidakseen käyttää Big dataa tarkoituksenmukaisesti suurten päätösten tekemiseen. Big data -haasteet toimivat negatiivisena reaktiona Big data -tutkimukselle.

Alhaalla on mainittu muutamia vinkkejä data-analytiikkayrityksille, joiden avulla big data voidaan muuttaa suureksi menestykseksi.

1. Varmista, että sinulla on runsaasti prosessointitehoa

Nykyaikaisessa yritysmaailmassa datan määrä jatkaa ekstrapoloitumistaan joka minuutti. Ennen kuin aloitat Big data -projektin, sinun on varmistettava, että käytössäsi on tehokas prosessori. Kaikkiin Big data -tutkimushankkeisiin liittyy valtava määrä dataa, ja tällaisen datan käsittelemiseksi on erittäin tärkeää, että käytössä on tehokas prosessori. Oikea prosessointijärjestelmä on tarpeen tietojen tarkkaa ja oikea-aikaista käsittelyä varten. Käsittelyjärjestelmän suorituskykyä on seurattava usein, jotta voidaan varmistaa, että se toimii oikein.

2. Määrittele selkeä organisaatiorakenne

Organisaatiot voivat hyödyntää big dataa parhaalla mahdollisella tavalla, jos niillä on analytiikkatiimille keskitetty kokoonpano. Tämä auttaa niitä yhdistämään liiketoimintajohtajat ja big data -teknologian ja keksimään parhaita ideoita, joita organisaation muut osat voivat hyödyntää. Organisaatiot, jotka käyttävät ennakoivaa analyysia, ovat todistetusti menestyneet Big datassa paremmin kuin muut organisaatiot.

3. Big data -konseptien sekoittaminen oikeaan aikaan organisaatiossa

Suuren datan muuttaminen suureksi menestykseksi ei ole niin helppo asia. Siinä on paljon big data -haasteita. Yritysten on priorisoitava tarpeensa ja työskenneltävä sen mukaan. Big data -analytiikka tarvitsee dataa, joka on jäsenneltyä. Monissa yrityksissä dataa on saatavilla, mutta se ei ole täydellistä ja järjestäytynyttä, jotta big data -analytiikka voisi käyttää sitä suoraan analyysiin.

Vain jos big data -analytiikkaa hyödynnetään tehokkaasti, organisaatio pystyy löytämään ongelmat liiketoiminnassa ja toimintaprosesseissa. Organisaatioiden on sekoitettava tiedot oikealla tavalla, jotta ennakoivaa analyysia voidaan käyttää tehokkaasti.

Aika on toinen tärkeä tekijä, joka vaikuttaa data-analyysiprosessiin. Tehokkaiden päätösten tekemiseen tarvitaan reaaliaikaista tietoa. Data-analyytikon tulisi aina käyttää enemmän aikaa tietojen valmisteluun analyysia varten ETL-työkalujen avulla. Tämä auttaa yhdistämään big data -konseptit oikeaan aikaan organisaatiossa.

4. Pyri pitkän aikavälin suunnitteluun

Teknologiat muuttuvat jatkuvasti, ja organisaatioiden on sopeuduttava uusimpaan teknologiaan. Nykymaailmassa datasta tulee yhä suurempaa, ja se on suuri haaste yrityksille. Organisaatioiden on oltava varustautuneita vastaamaan samaan haasteeseen. Teknologiat ovat huomenna parempia kuin tänään. Organisaatioiden on siis ylläpidettävä joustavaa business intelligencea, joka on avoin uusille tuotteille, menetelmille ja teknologioille. Suunnittele pitkällä aikavälillä ja pysy ajan tasalla muutoksista. Jos teet päätöksiä tai muutoksia tai teet valintoja, mieti niiden vaikutuksia pitkällä aikavälillä ja sitä, miten voit käsitellä niitä.

5. Aloita turvallisesta tallennuksesta

Tärkein askel ja perusta data-analytiikalle on vankan tallennusjärjestelmän käyttöönotto. Jos haluat ottaa Big Datan käyttöön organisaatiossasi, tietoturvan tulisi olla ensimmäinen prioriteettisi. Tallennusjärjestelmäsi tulisi täyttää projektin nykyiset ja tulevat vaatimukset. Tallennusjärjestelmä kannattaa valita ottaen huomioon joitakin tekijöitä, kuten nykyiset ja tulevat tietoriskit, yleiset uhat ja korkea turvallisuustaso. Kaikkien data-analytiikan prosessien, kuten tietojen salauksen, tallennusavainten todennuksen tai minkä tahansa muun toiminnon, pitäisi olla turvallisia ja varmoja. Toteuttamasi tallennus- ja turvajärjestelmä ei saisi olla liian kallis. Sen pitäisi myös pystyä käsittelemään suuria tietomääriä.

6. Kehittyneet analytiikkaratkaisut

Data on kaikkien Big data -hankkeiden tärkein osa-alue. Mutta jos dataa ei hyödynnetä oikealla tavalla, se ei tuo Big data -hankkeelle juurikaan lisäarvoa. Jos haluat käyttää dataa tehokkaasti, sinun on käytettävä kehittynyttä data-analyysiratkaisua. Kehittyneiden analyysiratkaisujen avulla saat syvällistä tietoa datasta. Näin voit tehdä parempia päätöksiä ja saada parempia tuloksia liiketoiminnassa. Edistyneen data-analytiikkaratkaisun käyttäminen auttaa sinua ymmärtämään Big data -ympäristöä selkeästi.

7. Ota käyttöön asiantuntijaammattilaisia

Oikean Big data -käsittelyn osaajan löytäminen on suuri haaste useimmille organisaatioille. Big data on laaja ala, eikä yksi henkilö voi hallita kaikkia Big datan teknologioita. Tutki ensin yksityiskohtaisesti Big data -hankettasi ja valitse sitten asiantuntijoita, jotka käsittelevät hankkeen tiettyjä osa-alueita.

Analyyttisten lahjakkuuksien kysyntä on hyvin suurta, kun taas analyyttisten lahjakkuuksien markkinat ovat hyvin rajalliset. Jotkin yritykset ryhtyvät nyt toimiin rekrytoidakseen Big datan käyttöönoton asiantuntijoita akateemisten laitosten ja big data -start-up-yritysten kautta.

Oikeiden big data -lahjakkuuksien rekrytointi on ratkaiseva tekijä, kun Big datasta halutaan tehdä Big data -menestys.

8. Valitse oikea yhteistyökumppani

Jokaisella yrityksellä ei ole kaikkia resursseja ja data-taitoja, jotta se voisi investoida Big dataan ilman ulkopuolista apua. Tällaisessa tapauksessa on tärkeää muodostaa kumppani jonkun kanssa. Kumppanin valinnassa kannattaa olla hyvin huolellinen. Big data ei ole luonteeltaan transaktionaalista. Hyvä esimerkki on Procter and Gamble, joka on tehnyt yhteistyötä Googlen kanssa parantaakseen data-analytiikkataitojaan. Ne auttavat toisiaan hankkimaan tietoa yhteisymmärryksessä.

9. Vahva johtaja vetämään Big data -aloitteita

Johtajuus on toinen tärkeä tekijä, jotta Big datasta tulee Big Success. Organisaatioiden on jaettava hyvin määritellyt roolit big dataa ja analytiikkaa varten. Organisaatioilla tulisi olla tarvittavat johtamisominaisuudet, jotta Big data -analytiikasta tulisi osa niiden liiketoimintarutiineja. Vahvan johtajan nimittäminen Big data -konseptien alalla on tärkeä askel organisaatiossa johtamislaadun luomiseksi.

10. Älä jätä huomiotta luonnollisia vaistoja

Vaikka käytät huipputeknologiaa, et saa koskaan jättää huomiotta luonnollisia vaistoja, jotka liittyvät virheiden havaitsemiseen ja mallien ymmärtämiseen. On olemassa tiettyjä visuaalisia havaintovälineitä, jotka auttavat sinua saamaan ajantasaista tietoa. Tällaisten työkalujen ohella sinun tulisi käyttää myös parempia analyyttisiä temppuja erilaisten tietojen analysoimiseksi eri tavoin. Tämä on tärkeää myös siksi, että jokainen data vaatii erilaisen lähestymistavan.

11. Hadoop ja tietovarasto

Tämä saattaa kuulostaa oudolta, mutta tämä yhdistelmä toimii yrityksissä erinomaisesti. Tietovarasto tallentaa strukturoitua dataa, kun taas Hadoop tallentaa kaiken strukturoimattoman datan, joka voidaan analysoida tulevaisuudessa ja jota voidaan käyttää. Hadoop toimii parhaiten analyyttisessä käsittelyssä. Siksi Hadoopin ja tietovaraston yhdistäminen on paras yhdistelmä, jolla Big data -konseptit voidaan muuttaa Big data -menestykseksi.

12. Löydä tasapaino alhaalta ylöspäin ja ylhäältä alaspäin suuntautuvan suunnittelun välille

On erittäin tärkeää ottaa huomioon molemmat lähestymistavat, koska kumpikaan niistä ei voi onnistua ilman toista. Etsi yhteinen kieli liiketoiminnan ja teknologian ammattilaisten väliselle viestinnälle. Muuten Big datan käsittelyyn tekemäsi investoinnit ovat pelkkää tuhlausta.

13. Oma järjestelmällinen ja jäsennelty toteutus

Monilla organisaatioilla ei ole hyvin suunniteltuja kriteerejä Big data -käsittelyn liiketoimintatapausten valintaa, tunnistamista ja valintaa varten. Big data -tekniikat ja -teknologiat voidaan aloittaa mistä tahansa organisaation osasta ja missä tahansa vaiheessa. Big data -käsittelylle ei ole olemassa yhtä tekniikkaa eikä yhtä lähtökohtaa. Suuren menestyksen saavuttamiseksi olisi luotava asianmukainen etenemissuunnitelma. Etenemissuunnitelman ei pitäisi sisältää ainoastaan liiketoiminnan tavoitteita, vaan sen pitäisi myös kertoa, mitä muita teknologiainvestointeja data-analyysiprosessiin on tehtävä. Organisaatiot, joilla ei ole tällaista järjestelmällistä lähestymistapaa, eivät saavuta suurta menestystä.

14. Tiedä, ettei ole olemassa yhtä ainoaa Big data -tutkimusteknologiaa

Kuten olemme jo nähneet, erilainen data tarvitsee erilaisia lähestymistapoja ja teknologioita. Hadoopilla on tärkeä rooli Big datassa, mutta on olemassa paljon muitakin teknologioita kuin Hadoop. Teknologioiden yhdistäminen riippuu organisaation tarpeista sekä organisaation ympäristöstä

15. Sisäänrakennettu analytiikka ja Business Intelligence

Tallennusratkaisun käyttöönoton jälkeen seuraava askel on toteuttaa tarvittava tallennusanalytiikka, jotta datasta saadaan syvempää tietoa. Viimeaikaisissa business intelligence -työkaluissa on kehittynyt analytiikkaympäristö, jonka avulla data muunnetaan tietämykseksi. Tätä analytiikkaa voidaan parantaa kilpailutiedustelun ja asiakastyytyväisyyden seuraamiseksi. Täydellinen business intelligence -ratkaisu yhdistettynä Big data -käsittelyyn auttaa sinua avaamaan uusia liiketoimintapotentiaaleja ja lisäämään liiketoimintasi tuottoa

16. Ketterä ja joustava Big data -alusta

Big data -käsitteiden alustan, jonka valitset yrityksellesi, tulisi olla joustava. Sen pitäisi pystyä mukautumaan erilaisiin tiedonhallinta- ja analytiikkaskenaarioihin. Sen pitäisi myös pystyä käyttämään kehittyneitä tekniikoita, kuten ennakoivaa mallintamista, semanttista hakua ja paikkatietoanalytiikkaa.

Johtopäätökset

Organisaatiot ovat ymmärtäneet, että Big datalla on suuri arvo. Kaikkien näiden strategioiden noudattaminen auttaa big data -analytiikkayrityksiä helpottamaan Big data -käsittelyn muuttamista suureksi menestykseksi.

Suositeltavat artikkelit

Tämä on ollut opas Big data -käsitteisiin. Tässä käsiteltiin 16 tärkeää ja mielenkiintoista vinkkiä Big data -käsitteisiin. Voit myös tutustua muihin ehdotettuihin artikkeleihimme oppiaksesi lisää –

1. MapReduce-arkkitehtuuri Big Dataan
2. Big Data ja Hadoop-koulutus | Hadoop-verkkokurssi
3. Hands-on Hadoop – Tame the Big Data!
4. Big Data Hands-on!
5. Unique Leadership Qualities