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What is Big Data Concepts?

Oggi ogni organizzazione ha enormi dati che continuano ad aumentare ogni minuto. Per gestire tali dati è necessaria una tecnologia avanzata. L’analitica dei grandi dati sta portando una nuova rivoluzione nel campo dell’analisi dei concetti di grandi dati. I big data analizzano una grande quantità di dati per ottenere una conoscenza più profonda dei dati e scoprire i suoi modelli e correlazioni nascosti. Aiuterà il business a capire le informazioni in modo migliore. Aiuterà l’azienda a identificare i dati che sono più importanti per l’organizzazione.

Perché è importante l’analisi dei concetti di big data?

I big data sono stati al centro dell’attenzione fin dal loro inizio nel campo del business. Molte organizzazioni capiscono l’importanza dei Big data e li usano per il loro business.

L’introduzione dei Big data aiuta il business a identificare nuove opportunità commerciali e ad aumentare la loro efficienza. Questo, a sua volta, aiuterà ad aumentare il loro profitto guadagnando molti clienti. Nel mondo di oggi, i concetti di Big data sono considerati più importanti per i seguenti motivi

• Costo ridotto: le tecnologie Big Data sono più convenienti. Ed è lo strumento migliore per memorizzare dati enormi a un costo inferiore. Aiuta anche a identificare modi più efficienti di fare affari.

• Processo decisionale rapido: Con l’aiuto dell’analisi in-memory e il potere di analizzare nuove fonti di dati, i Big data aiutano il business ad analizzare i dati e le informazioni più rapidamente di prima. Sulla base dell’apprendimento attraverso l’analisi, il business può prendere una decisione intelligente.

• Nuovi prodotti e caratteristiche: Attraverso un’adeguata analisi, i concetti di Big data conoscono i bisogni e la soddisfazione del cliente. Quindi forniscono sempre ciò che i clienti vogliono. Alcune aziende creano anche nuovi prodotti usando i big data analytics per soddisfare i loro clienti.

Utilizzando i big data concepts analytics un’organizzazione può aumentare le vendite, l’efficienza, le operazioni, il servizio clienti e la gestione del rischio.

Big data analytics aiuta a migliorare la velocità del processo aziendale e a ridurre la complessità delle operazioni.

Tecnologie usate nei Big Data analytics

Non c’è una singola tecnologia che fa Big data analytics. Qui sono elencate alcune importanti tecnologie che giocano un ruolo importante nei Big Data

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

Aree di applicazione

La maggior parte delle organizzazioni ora ha concetti di Big data. Perché hanno capito la necessità di sfruttare i dati e ricavarne valore. Alcuni tipi di organizzazioni che usano questa tecnologia sono elencati di seguito

• Viaggi e ospitalità
• Assistenza sanitaria
• Governo
• Retail

Consigli per trasformare i Big data in Grande Successo

Le aziende di grandi dati stanno aumentando ogni anno ed elaborano nuove strategie per ridurre i costi operativi, aumentare l’efficienza e fornire la soddisfazione del cliente. Molte organizzazioni usano i loro dati e le loro analisi per prendere decisioni redditizie. I big data aiutano in misura maggiore in questo processo decisionale. Sfrutta l’analisi predittiva per prendere decisioni. Anche la quantità non strutturata di dati che cresce quotidianamente può essere facilmente analizzata dai concetti di Big data.

I concetti di Big data sono ancora impegnativi. Se i Big data non sono implementati e interpretati correttamente nell’organizzazione, allora saranno un grande ostacolo. Un’organizzazione deve attraversare diverse barriere impegnative per usare i Big data in modo appropriato per prendere grandi decisioni. Le sfide dei Big data agiscono come una reazione negativa alla ricerca dei Big data.

Di seguito sono menzionati alcuni suggerimenti per le aziende di analisi dei dati per trasformare i Big data in un grande successo.

1. Assicurati di avere un’ampia potenza di elaborazione

Nel mondo degli affari di oggi la quantità di dati continua a estrapolare ogni minuto. Prima di iniziare con qualsiasi progetto di Big data è necessario assicurarsi di avere un processore potente. Qualsiasi progetto di ricerca sui Big data coinvolge un’enorme quantità di dati e per gestire tali dati è molto importante avere un potente processore. Il giusto sistema di elaborazione è necessario per l’elaborazione accurata e tempestiva dei dati. Le prestazioni del sistema di elaborazione devono essere monitorate frequentemente per garantire che funzioni correttamente.

2. Definire una struttura organizzativa definita

Le organizzazioni possono utilizzare i big data al massimo se hanno un set up centralizzato per il team di analisi. Questo li aiuterà a combinare i leader del business e la tecnologia dei grandi dati per uscire con le migliori idee che l’altra parte dell’organizzazione può sfruttare. Le organizzazioni che usano l’analisi predittiva hanno dimostrato di avere un grande successo nei Big data rispetto alle altre organizzazioni.

3. Fondere i concetti di Big Data al momento giusto nell’organizzazione

Trasformare i big data in grande successo non è una cosa facile. Ci sono molte sfide legate ai big data. Le aziende devono dare la priorità alle loro esigenze e lavorare in base a questo. L’analitica dei grandi dati ha bisogno di dati strutturati. In molte aziende i dati sono disponibili ma non sono completi e organizzati per la big data analytics per usarli direttamente per l’analisi.

Solo se la big data analytics è usata in modo efficiente l’organizzazione sarà in grado di trovare i problemi nel processo aziendale e operativo. Le organizzazioni devono fondere i dati in modo adeguato per utilizzare l’analisi predittiva in modo efficace.

Il tempo è un altro fattore importante che influenza il processo di analisi dei dati. Le informazioni in tempo reale sono necessarie per prendere decisioni efficaci. Un analista di dati dovrebbe sempre passare più tempo a preparare i dati per l’analisi utilizzando gli strumenti ETL. Questo aiuterà a fondere i concetti di big data al momento giusto nell’organizzazione.

4. Cercare una pianificazione a lungo termine

Le tecnologie cambiano costantemente e le organizzazioni devono adattarsi alla tecnologia recente. Nel mondo di oggi i dati stanno diventando più grandi ed è una grande sfida per il business. Le organizzazioni devono essere attrezzate per affrontare la stessa sfida. Le tecnologie saranno migliori domani di oggi. Quindi le organizzazioni devono mantenere una business intelligence flessibile che sarà aperta a nuovi prodotti, metodologie e tecnologie. Pianificate a lungo termine e tenetevi al passo con i cambiamenti. Se prendete delle decisioni o dei cambiamenti o fate delle scelte, pensate all’impatto a lungo termine e a come affrontarlo.

5. Iniziare con uno storage sicuro

Il passo più importante e la base per l’analisi dei dati sono l’implementazione di un sistema di storage robusto. Se vuoi implementare Big Data nella tua organizzazione, la sicurezza dovrebbe essere la tua prima priorità. Il vostro sistema di archiviazione dovrebbe soddisfare i requisiti presenti e futuri del progetto. Si dovrebbe selezionare un sistema di archiviazione prendendo in considerazione alcuni fattori come i rischi attuali e futuri dei dati, le minacce comuni e l’alto livello di sicurezza. Tutto il processo di analisi dei dati come la crittografia dei dati, l’autenticazione delle chiavi di archiviazione o qualsiasi altra attività dovrebbe essere sicura e protetta. Il sistema di archiviazione e sicurezza che si implementa non dovrebbe essere troppo costoso. Dovrebbe anche essere in grado di gestire una grande quantità di dati.

6. Soluzioni avanzate di analisi

I dati sono l’aspetto più importante di qualsiasi progetto Big Data. Ma se i dati non vengono utilizzati in modo appropriato, non aggiungeranno molto valore al vostro progetto di Big data. Per utilizzare i dati in modo efficiente, è necessario utilizzare una soluzione avanzata di analisi dei dati. Le soluzioni di analisi avanzate vi aiuteranno a ottenere una conoscenza approfondita dei dati. Questo vi permetterà di prendere decisioni migliori e ottenere risultati migliori nel business. Usare una soluzione avanzata di analisi dei dati vi aiuterà a capire l’ambiente dei Big data in modo chiaro.

7. Ingaggiare professionisti esperti

Trovare il giusto talento nell’elaborazione dei Big data è una grande sfida per la maggior parte delle organizzazioni. I grandi dati sono un campo vasto e una sola persona non può padroneggiare tutte le tecnologie dei grandi dati. Per prima cosa, fate uno studio dettagliato del vostro progetto sui Big data e poi selezionate persone esperte che si occupino di aspetti specifici del progetto.

La domanda di talenti analitici è molto alta mentre il mercato dei talenti analitici è molto limitato. Alcune aziende stanno ora prendendo provvedimenti per reclutare persone esperte nell’introduzione dei Big data attraverso istituzioni accademiche e start-up di big data.

Reclutare il giusto talento di big data è un fattore cruciale per trasformare i Big data in un grande successo.

8. Scegliere il partner giusto

Ogni azienda non avrà tutte le risorse e le competenze di dati per investire nei Big data senza alcun aiuto da altri. In tal caso, è importante collaborare con qualcuno. Si dovrebbe essere molto attenti nella selezione di un partner. I grandi dati non sono di natura transazionale. Un buon esempio è Procter and Gamble ha collaborato con Google per migliorare le sue capacità di analisi dei dati. Si aiutano a vicenda ad acquisire conoscenze in una comprensione reciproca.

9. Un leader forte per guidare le iniziative di Big data

La leadership è un altro fattore importante per trasformare i Big data in Big Success. Le organizzazioni devono assegnare ruoli ben definiti per i big data e l’analitica. Le organizzazioni dovrebbero avere le qualità di leadership necessarie per rendere l’analitica dei Big data una parte della loro routine aziendale. Nominare un leader forte nel campo dei concetti di Big data è un passo importante in un’organizzazione per creare qualità di leadership.

10. Non ignorare gli istinti naturali

Anche se si usa una tecnologia di alto livello, non si dovrebbe mai ignorare l’istinto naturale di individuare i difetti e capire i modelli. Ci sono alcuni strumenti di scoperta visiva che vi aiuteranno a ottenere informazioni tempestive. Insieme a tali strumenti dovreste anche usare migliori trucchi analitici per analizzare diversi dati in modo diverso. Questo è importante anche perché ogni dato richiede un approccio diverso.

11. Hadoop e Warehouse

Questo potrebbe sembrare strano ma questa combinazione funziona benissimo per le aziende. Il magazzino di dati memorizza i dati strutturati mentre Hadoop memorizza tutti i dati non strutturati che possono essere analizzati in futuro e possono essere utilizzati. Hadoop funziona meglio nell’elaborazione analitica. Quindi combinare Hadoop con un data warehouse è la migliore combinazione per trasformare i concetti di Big data in un grande successo.

12. Trovare un equilibrio tra pianificazione bottom-up e top-down

È molto importante prendere in considerazione entrambi gli approcci perché nessuno dei due può avere successo senza l’altro. Trovare un linguaggio comune per la comunicazione tra i professionisti del business e della tecnologia. Altrimenti l’investimento che si fa nell’elaborazione dei Big data è un mero spreco.

13. Avere un’implementazione sistematica e strutturata dedicata

Molte organizzazioni non hanno criteri ben pianificati per selezionare, identificare e scegliere i casi aziendali di elaborazione dei Big data. Le tecniche e le tecnologie dei Big Data possono essere avviate da qualsiasi parte dell’organizzazione e in qualsiasi punto. Non c’è una singola tecnologia né un singolo punto di partenza per l’elaborazione dei Big data. La tabella di marcia adeguata dovrebbe essere creata per raggiungere il grande successo. La roadmap non dovrebbe solo includere gli obiettivi del business, ma dovrebbe anche dire quali sono gli altri investimenti tecnologici da fare per il processo di analisi dei dati. Le organizzazioni che non hanno un approccio sistematico non otterranno un grande successo.

14. Sappiate che non esiste un’unica tecnologia di ricerca dei Big data

Come abbiamo già visto dati diversi hanno bisogno di approcci e tecnologie diverse. Hadoop gioca un ruolo importante nei Big data, ma ci sono molte altre tecnologie oltre a Hadoop. La combinazione delle tecnologie dipende dai bisogni dell’organizzazione e dall’ambiente dell’organizzazione

15. Build-in analytics e Business Intelligence

Dopo aver implementato la soluzione di archiviazione il passo successivo è quello di implementare l’analitica necessaria per ottenere una conoscenza più profonda dei dati. I recenti strumenti di business intelligence hanno un ambiente analitico avanzato per convertire i dati in conoscenza. Questa analitica può essere migliorata per monitorare l’intelligenza competitiva e la soddisfazione del cliente. La perfetta soluzione di business intelligence si combina con l’elaborazione dei Big data che vi aiuterà a sbloccare nuovi potenziali di business e a guidare più profitto per il vostro business

16. Piattaforma agile e flessibile di Big data

La piattaforma di concetti di big data che scegliete per il vostro business dovrebbe essere flessibile. Dovrebbe essere in grado di adattarsi a una diversa gestione dei dati e a diversi scenari di analisi. Dovrebbe anche essere in grado di utilizzare tecniche avanzate come la modellazione predittiva, la ricerca semantica e l’analisi geospaziale.

Conclusione

Le organizzazioni hanno capito che esiste un grande valore per i Big data. Seguire tutte queste strategie aiuterà le aziende che si occupano di analisi dei Big Data a facilitare il processo di trasformazione dell’elaborazione dei Big Data in un grande successo.

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