Alai

Mi a Big Data Concepts?

Minden szervezetnek hatalmas adatai vannak, amelyek percről percre nőnek. Az ilyen adatok kezeléséhez fejlett technológiára van szükség. A nagy adatelemzés új forradalmat hoz a nagy adatfogalmak elemzése terén. A big data nagy mennyiségű adatot elemez, hogy mélyebb ismereteket szerezzen az adatokról, és megtalálja a rejtett mintákat és összefüggéseket. Ez segít az üzletnek abban, hogy jobban megértse az információkat. Segít az üzletnek azonosítani azokat az adatokat, amelyek fontosabbak a szervezet számára.

Miért fontos a big data fogalmak elemzése?

A big data az üzleti életben való megjelenése óta nagy hangsúlyt kap. Sok szervezet megérti a Big data fontosságát, és használja azt az üzleti életben.

A Big data bevezetése segít az üzletnek az új üzleti lehetőségek azonosításában és a hatékonyság növelésében. Ez viszont segít növelni a nyereségüket azáltal, hogy sok ügyfelet szereznek. A mai világban a big data koncepciókat a következő okok miatt tartják fontosabbnak

• Csökkentett költségek: a big data technológiák költséghatékonyabbak. És ez a legjobb eszköz a hatalmas adatok alacsonyabb költséggel történő tárolására. Emellett segít a hatékonyabb üzleti módszerek azonosításában is.

• Gyors döntéshozatal: Az in-memory analitika és az új adatforrások elemzésére szolgáló képességek segítségével a Big data segít az üzleteknek abban, hogy az adatokat és az információkat a korábbinál gyorsabban elemezzék. Az elemzésen keresztül történő tanulás alapján az üzleti vállalkozás okos döntést hozhat.

• Új termékek és funkciók: A megfelelő elemzés révén a Big data koncepciók ismerik az ügyfelek igényeit és elégedettségét. Így mindig azt nyújtják, amit az ügyfelek szeretnének. Egyes vállalatok új termékeket is létrehoznak a big data analitika segítségével, hogy kielégítsék az ügyfelek igényeit.

A big data koncepciók analitikájának használatával egy szervezet növelheti az értékesítést, a hatékonyságot, a műveleteket, az ügyfélszolgálatot és a kockázatkezelést.

A big data analitika segít az üzleti folyamatok sebességének javításában és a műveletek összetettségének csökkentésében.

A big data analitikában használt technológiák

Nincs egyetlen technológia, amely a big data analitikát teszi. Az alábbiakban felsorolunk néhány fontos technológiát, amelyek nagy szerepet játszanak a Big Data

• Adatmenedzsment
• Adatbányászat
• Hadoop
• In-Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Az alkalmazási területek

A legtöbb szervezetnél ma már vannak Big data koncepciók. Mert megértették, hogy szükség van az adatok hasznosítására és az abból származó értékek kinyerésére. Néhány olyan szervezettípus, amely ezt a technológiát használja, az alábbiakban szerepel

• Utazás és vendéglátás
• Egészségügy
• Kormányzat
• Kiskereskedelem

Tippek a nagy adatok felhasználásához. Big Success

A big data vállalatok évről évre nőnek, és új stratégiákat dolgoznak ki a működési költségek csökkentésére, növeljék a hatékonyságot, és biztosítsák az ügyfelek elégedettségét. Számos szervezet használja fel adatait és elemzéseit arra, hogy nyereséges döntéseket hozzon. A big data nagyobb mértékben segíti az ilyen döntéshozatali folyamatot. A döntések meghozatalához a prediktív elemzést használja ki. Még a naponta növekvő strukturálatlan adatmennyiség is könnyen elemezhető a Big data koncepciókkal.

A Big data koncepciók még mindig kihívást jelentenek. Ha a Big data nem megfelelően kerül bevezetésre és értelmezésre a szervezetben, akkor nagy akadályokat fog jelenteni. Egy szervezetnek számos kihívást jelentő akadályon kell átjutnia ahhoz, hogy a Big data-t megfelelően felhasználhassa a nagy döntések meghozatalához. A Big data kihívások negatív reakcióként hatnak a Big data kutatásra.

Az alábbiakban néhány tippet említünk az adatelemző vállalatok számára, hogy a nagy adatokat nagy sikerre fordítsák.

1. Biztosítson bőséges feldolgozási teljesítményt

A mai üzleti világban az adatmennyiség percenként folyamatosan extrapolálódik. Mielőtt bármilyen Big data projektbe kezdene, meg kell győződnie arról, hogy egy nagy teljesítményű processzor a helyén van. Bármely Big data kutatási projekt hatalmas mennyiségű adatot tartalmaz, és az ilyen adatok kezeléséhez nagyon fontos, hogy erős processzorral rendelkezzen. Az adatok pontos és időben történő feldolgozásához megfelelő feldolgozórendszerre van szükség. A feldolgozórendszer teljesítményét gyakran nyomon kell követni annak biztosítása érdekében, hogy az megfelelően működjön.

2. Határozott szervezeti struktúra meghatározása

A szervezetek akkor tudják maximálisan kihasználni a nagy adatokat, ha az analitikai csapat számára központosított felállással rendelkeznek. Ez segít nekik abban, hogy az üzleti vezetők és a nagyadat-technológia összekapcsolásával a legjobb ötletekkel álljanak elő, amelyeket a szervezet más részei is hasznosítani tudnak. A prediktív elemzést használó szervezetek bizonyítottan nagy sikert érnek el a Big data terén, mint más szervezetek.

3. A Big Data koncepciók megfelelő időben történő keverése a szervezetben

A nagy adatok nagy sikerré alakítása nem olyan egyszerű dolog. Rengeteg big data kihívást tartogat. A vállalatoknak fontossági sorrendet kell felállítaniuk, és ennek megfelelően kell dolgozniuk. A nagy adatelemzéshez strukturált adatokra van szükség. Sok vállalatnál az adatok rendelkezésre állnak, de nem teljesek és nem szervezettek ahhoz, hogy a big data analitika közvetlenül felhasználhassa azokat elemzésre.

Csak ha a big data analitikát hatékonyan használják, a szervezet képes lesz megtalálni a problémákat az üzleti és működési folyamatokban. A szervezeteknek megfelelő módon kell összekeverniük az adatokat ahhoz, hogy a prediktív elemzést hatékonyan tudják használni.

Az idő egy másik fontos tényező, amely befolyásolja az adatelemzési folyamatot. A hatékony döntések meghozatalához valós idejű információkra van szükség. Az adatelemzőnek mindig több időt kell fordítania az adatok elemzésre való előkészítésére az ETL-eszközök segítségével. Ez segít abban, hogy a szervezetben a megfelelő időben keveredjenek a nagy adatfogalmak.

4. Keresse a hosszú távú tervezést

A technológiák folyamatosan változnak, és a szervezeteknek alkalmazkodniuk kell a legújabb technológiához. A mai világban az adatok egyre nagyobbak, és ez nagy kihívást jelent a vállalkozások számára. A szervezeteknek fel kell készülniük arra, hogy ugyanennek a kihívásnak megfeleljenek. A technológiák holnap jobbak lesznek, mint ma. A szervezeteknek tehát rugalmas üzleti intelligenciát kell fenntartaniuk, amely nyitott lesz az új termékekre, módszertanokra és technológiákra. Tervezzen hosszú távra, és tartsa magát lépést a változásokkal. Ha bármilyen döntést vagy változtatást hoz, vagy bármilyen választást hoz, gondoljon arra, hogy hosszú távon milyen hatása lesz, és hogyan kezelje azt.

5. Kezdje a biztonságos tárolással

Az adatelemzés legfontosabb lépése és alapja egy megbízható tárolási rendszer bevezetése. Ha Big Data-t szeretne bevezetni a szervezetében, akkor a biztonságnak kell lennie az első számú prioritásnak. A tárolórendszerének meg kell felelnie a projekt jelenlegi és jövőbeli követelményeinek. A tárolórendszer kiválasztásakor figyelembe kell vennie néhány tényezőt, például a jelenlegi és jövőbeli adatkockázatokat, a gyakori fenyegetéseket és a magas szintű biztonságot. Az adatelemzés minden folyamatának, például az adatok titkosításának, a tárolási kulcsok hitelesítésének vagy bármely más tevékenységnek biztonságosnak és biztonságosnak kell lennie. A bevezetett tárolási és biztonsági rendszernek nem szabad túl drágának lennie. Képesnek kell lennie arra is, hogy nagy mennyiségű adatot kezeljen.

6. Fejlett analitikai megoldások

Az adatok minden Big data projekt legfontosabb aspektusa. De ha az adatokat nem megfelelő módon hasznosítják, akkor nem sok értéket adnak hozzá a Big data projekthez. Az adatok hatékony felhasználásához akkor fejlett adatelemzési megoldást kell használni. A fejlett analitikai megoldások segítenek mélyreható ismereteket szerezni az adatokról. Ez lehetővé teszi, hogy jobb döntéseket hozzon, és jobb eredményeket érjen el az üzleti életben. A fejlett adatelemzési megoldás használata segít abban, hogy világosan megértse a Big data környezetet.

7. Vonja be a szakértő szakembereket

A megfelelő Big data feldolgozó tehetség megtalálása nagy kihívást jelent a legtöbb szervezet számára. A Big data széles terület, és egyetlen személy nem képes elsajátítani a Big data összes technológiáját. Először részletesen tanulmányozza a Big data projektjét, majd válasszon ki olyan szakértőket, akik a projekt egyes aspektusaival foglalkoznak.

Az analitikus tehetségek iránti kereslet nagyon nagy, míg az analitikus tehetségek piaca nagyon korlátozott. Néhány vállalat most lépéseket tesz, hogy szakértő embereket toborozzon a Big data bevezetésében az akadémiai intézményeken és a big data start-up cégeken keresztül.

A megfelelő big data tehetség toborzása döntő tényező a Big data Big sikerré alakításában.

8. Válassza ki a megfelelő partnert

Minden vállalkozás nem rendelkezik minden erőforrással és adatismerettel ahhoz, hogy mások segítsége nélkül fektessen be a Big data-ba. Ilyen esetben fontos, hogy partner legyen valaki. Nagyon körültekintően kell eljárni a partner kiválasztásakor. A nagy adatok nem tranzakciós jellegűek. Jó példa erre a Procter and Gamble, amely a Google-lal kötött partnerséget adatelemzési készségeinek fejlesztése érdekében. Kölcsönös megértésben segítik egymást a tudás megszerzésében.

9. Erős vezető a Big data kezdeményezések irányításához

A vezetés egy másik fontos tényező ahhoz, hogy a Big data nagy sikerré váljon. A szervezeteknek jól meghatározott szerepeket kell kiosztaniuk a nagy adatok és az analitika számára. A szervezeteknek rendelkezniük kell a szükséges vezetői tulajdonságokkal ahhoz, hogy a Big data analitikát az üzleti rutin részévé tegyék. Egy erős vezető kinevezése a Big data koncepciók területén fontos lépés egy szervezetben a vezetői minőség megteremtése érdekében.

10. Ne hagyja figyelmen kívül a természetes ösztönöket

Még ha csúcstechnológiát használ is, soha nem szabad figyelmen kívül hagynia a hibák felismerésének és a minták megértésének természetes ösztöneit. Vannak bizonyos vizuális felfedező eszközök, amelyek segítenek az időben történő információszerzésben. Az ilyen eszközök mellett jobb analitikai trükköket is használnia kell a különböző adatok eltérő elemzéséhez. Ez azért is fontos, mert minden adat más megközelítést igényel.

11. Hadoop és raktár

Ez talán furcsán hangzik, de ez a kombináció nagyszerűen működik a vállalatok számára. Az adattárház tárolja a strukturált adatokat, míg a Hadoop tárolja az összes strukturálatlan adatot, amelyek a jövőben elemezhetőek és felhasználhatóak. A Hadoop az analitikus feldolgozásban működik a legjobban. Ezért a Hadoop és az adattárház kombinációja a legjobb kombináció arra, hogy a Big data koncepciókat Big success-é alakítsuk át.

12. Találja meg az egyensúlyt az alulról felfelé és a felülről lefelé történő tervezés között

Nagyon fontos, hogy mindkét megközelítést figyelembe vegyük, mert egyik sem lehet sikeres a másik nélkül. Találjon közös nyelvet az üzleti és a technológiai szakemberek közötti kommunikációhoz. Ellenkező esetben a nagy adatfeldolgozásba történő befektetés puszta pazarlás.

13. Rendelkezzen dedikált, szisztematikus és strukturált megvalósítással

Sok szervezet nem rendelkezik jól megtervezett kritériumokkal a Big data processing üzleti esetek kiválasztásához, azonosításához és kiválasztásához. A Big data technikákat és technológiákat a szervezet bármely részéből és bármely pontján el lehet kezdeni. Nincs egyetlen technológia és nincs egyetlen kiindulópont a Big data feldolgozásához. A nagy siker eléréséhez megfelelő útitervet kell készíteni. Az ütemtervnek nemcsak az üzleti célokat kell tartalmaznia, hanem azt is meg kell mondania, hogy milyen egyéb technológiai beruházásokat kell végrehajtani az adatelemzési folyamathoz. Azok a szervezetek, amelyek nem rendelkeznek ilyen szisztematikus megközelítéssel, nem fognak nagy sikereket elérni.

14. Tudja, hogy nincs egyetlen Big data kutatási technológia

Mint már láttuk, a különböző adatokhoz különböző megközelítésekre és technológiákra van szükség. A Hadoop fontos szerepet játszik a Big data-ban, de a Hadoop-on kívül sokkal több technológia létezik. A technológiák kombinációja a szervezet igényeitől, valamint a szervezet környezetétől függ

15. Beépített analitika és üzleti intelligencia

A tárolási megoldás bevezetése után a következő lépés a szükséges tárolási analitika bevezetése, hogy mélyebb ismereteket szerezzen az adatokról. A legújabb üzleti intelligenciaeszközök fejlett analitikai környezettel rendelkeznek az adatok tudássá alakításához. Ez az analitika fejleszthető a versenyképes intelligencia és az ügyfélelégedettség nyomon követésére. A tökéletes üzleti intelligencia megoldás a nagy adatfeldolgozással kombinálva segít felszabadítani az üzlet új lehetőségeit, és több nyereséget hajt a vállalkozásának

16. Agilis és rugalmas Big data platform

Az üzleti vállalkozásához választott big data koncepciók platformjának rugalmasnak kell lennie. Képesnek kell lennie alkalmazkodni a különböző adatkezelési és különböző elemzési forgatókönyvekhez. Képesnek kell lennie olyan fejlett technikák alkalmazására is, mint a prediktív modellezés, a szemantikus keresés és a térbeli analitika.

Következtetés

A szervezetek megértették, hogy a Big data nagy értéket képvisel. Mindezen stratégiák követése segít a nagy adatelemzéssel foglalkozó vállalatoknak abban, hogy megkönnyítsék a Big data feldolgozásának nagy sikerré válását.

Javasolt cikkek

Ez volt az útmutató a Big data fogalmakhoz. Itt tárgyaltuk a 16 fontos és érdekes tippet a Big data fogalmakhoz. Átnézheti más ajánlott cikkeinket is, hogy többet tudjon meg –

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. Egyedi vezetői tulajdonságok