Alai

Wprowadzenie Big data pomaga biznesowi zidentyfikować nowe możliwości biznesowe i zwiększyć ich wydajność. To z kolei pomoże zwiększyć ich zyski poprzez pozyskanie wielu klientów. W dzisiejszym świecie, koncepcje Big data są uważane za ważniejsze z następujących powodów

• Zmniejszony koszt: technologie big data są bardziej opłacalne. I jest to najlepsze narzędzie do przechowywania ogromnych danych przy niższych kosztach. Pomaga również zidentyfikować bardziej efektywne sposoby prowadzenia działalności gospodarczej.

• Szybkie podejmowanie decyzji: Z pomocą analityki in-memory i mocy do analizowania nowych źródeł danych, Big data pomaga biznesowi analizować dane i informacje szybciej niż wcześniej. Na podstawie nauki poprzez analizę, biznes może podjąć inteligentną decyzję.

• Nowe produkty i funkcje: Dzięki odpowiedniej analityce, koncepcje Big data znają potrzeby klienta i jego zadowolenie. Więc oni zawsze dostarczają to, co klienci chcą. Niektóre firmy tworzą również nowe produkty przy użyciu analityki big data, aby zadowolić swoich klientów.

Używając analityki big data concepts organizacja może zwiększyć sprzedaż, wydajność, operacje, obsługę klienta i zarządzanie ryzykiem.

Analityka big data pomaga poprawić szybkość procesu biznesowego i zmniejszyć złożoność operacji.

Technologie stosowane w analityce Big Data

Nie ma jednej technologii, która sprawia, że analityka Big data. Poniżej wymieniono kilka ważnych technologii, które odgrywają główną rolę w Big Data

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

Areas of Application

Większość organizacji posiada obecnie koncepcje Big data. Ponieważ zrozumiały one potrzebę wykorzystania danych i czerpania z nich wartości. Kilka typów organizacji, które korzystają z tej technologii są wymienione poniżej

• Travel and Hospitality
• Health Care
• Government
• Retail

Tips for turning Big data to Big Success

Przedsiębiorstw zajmujących się big data przybywa z każdym rokiem i wypracowują one nowe strategie, aby zmniejszyć koszty operacyjne, zwiększyć wydajność i zapewnić satysfakcję klientów. Wiele organizacji wykorzystuje swoje dane i analizy do podejmowania korzystnych decyzji. Big data pomaga w większym stopniu w takim procesie decyzyjnym. Wykorzystuje on analizę predykcyjną do podejmowania decyzji. Nawet nieustrukturyzowana ilość danych, która rośnie codziennie, może być również łatwo analizowana przez koncepcje Big Data.

Koncepcje Big Data są nadal wyzwaniem. Jeśli Big Data nie jest wdrożony i interpretowane poprawnie w organizacji, to będzie to wielka przeszkoda. Organizacja musi przekroczyć kilka trudnych barier, aby odpowiednio wykorzystać Big data do podejmowania wielkich decyzji. Wyzwania związane z Big Data działają jako negatywna reakcja na badania Big Data.

Poniżej znajduje się kilka wskazówek wspomnianych dla firm zajmujących się analityką danych, aby przekształcić Big Data w wielki sukces.

1. Upewnij się, że masz wystarczającą moc przetwarzania

W dzisiejszym świecie biznesu ilość danych utrzymuje się na ekstrapolacji każdej minuty. Przed rozpoczęciem jakiegokolwiek projektu Big data musisz upewnić się, że potężny procesor jest na miejscu. Każdy projekt badawczy Big data obejmuje ogromną ilość danych i do radzenia sobie z takimi danymi jest bardzo ważne, aby mieć potężny procesor. Odpowiedni system przetwarzania jest potrzebny do dokładnego i terminowego przetwarzania danych. Wydajność systemu przetwarzania musi być śledzone często, aby zapewnić, że działa prawidłowo.

2. Zdefiniuj strukturę organizacyjną

Organizacje mogą korzystać z big data do maksimum, jeśli mają scentralizowany zestaw dla zespołu analitycznego. To pomoże im połączyć liderów biznesu i technologii big data, aby wyjść z najlepszych pomysłów, że inna część organizacji może wykorzystać. Organizacje, które korzystają z analizy predykcyjnej są udowodnione, aby mieć duży sukces w Big Data niż inne organizacje.

3. mieszanka koncepcji Big Data w odpowiednim czasie w organizacji

Turning big data do wielkiego sukcesu nie jest taka prosta rzecz. Wiąże się to z wieloma wyzwaniami związanymi z big data. Firmy muszą określić priorytety swoich potrzeb i pracować zgodnie z tym. Analityka big data potrzebuje danych, które są ustrukturyzowane. W wielu firmach dane są dostępne, ale nie jest kompletny i zorganizowany dla big data analityki do wykorzystania go bezpośrednio do analizy.

Tylko wtedy, gdy big data analityka jest używany skutecznie organizacja będzie w stanie znaleźć problemy w biznesie i procesu operacyjnego. Organizacje muszą mieszać dane w odpowiedni sposób, aby skutecznie korzystać z analizy predykcyjnej.

Czas jest kolejnym ważnym czynnikiem, który wpływa na proces analizy danych. Informacje w czasie rzeczywistym są potrzebne do podejmowania skutecznych decyzji. Analityk danych powinien zawsze poświęcić więcej czasu na przygotowanie danych do analizy za pomocą narzędzi ETL. To pomoże połączyć koncepcje big data we właściwym czasie w organizacji.

4. Szukaj długoterminowego planowania

Technologie ciągle się zmieniają i organizacje muszą dostosować się do najnowszych technologii. W dzisiejszym świecie dane stają się coraz większe i jest to wielkie wyzwanie dla biznesu. Organizacje muszą być wyposażone, aby sprostać temu samemu wyzwaniu. Technologie będą jutro lepsze niż dziś. Dlatego organizacje muszą utrzymywać elastyczną inteligencję biznesową, która będzie otwarta na nowe produkty, metodologie i technologie. Planuj długoterminowo i bądź na bieżąco z zachodzącymi zmianami. Jeśli podejmujesz jakieś decyzje lub zmiany albo dokonujesz wyborów, zastanów się, jaki będzie ich wpływ w dłuższej perspektywie i jak sobie z tym poradzić.

5. Zacznij od bezpiecznego przechowywania

Najważniejszym krokiem i fundamentem dla analityki danych jest wdrożenie solidnego systemu przechowywania. Jeśli chcesz wdrożyć Big Data w swojej organizacji, to bezpieczeństwo powinno być Twoim priorytetem. Twój system pamięci masowej powinien spełniać obecne i przyszłe wymagania projektu. Należy wybrać system pamięci masowej biorąc pod uwagę kilka czynników, takich jak obecne i przyszłe ryzyko związane z danymi, typowe zagrożenia i wysoki poziom bezpieczeństwa. Wszystkie procesy analizy danych, takie jak szyfrowanie danych, uwierzytelnianie kluczy sklepowych czy jakiekolwiek inne działania w tym zakresie powinny być bezpieczne. System przechowywania i bezpieczeństwa, który wdrażasz nie powinien być zbyt drogi. Powinien również być w stanie poradzić sobie z dużą ilością danych.

6. zaawansowane rozwiązania analityczne

Dane są najważniejszym aspektem każdego projektu Big Data. Ale jeśli dane nie są wykorzystywane w odpowiedni sposób, to nie doda wiele wartości do projektu Big Data. Aby wykorzystać dane w sposób efektywny, należy użyć zaawansowanej analityki danych. Zaawansowane rozwiązania analityczne pomogą Ci zdobyć dogłębną wiedzę na temat danych. Pozwoli to na podejmowanie lepszych decyzji i osiąganie lepszych wyników w biznesie. Korzystanie z zaawansowanych rozwiązań analityki danych pomoże Ci zrozumieć środowisko Big data wyraźnie.

7. Zaangażuj specjalistów

Znalezienie odpowiedniego talentu do przetwarzania Big data jest wielkim wyzwaniem dla większości organizacji. Big data to szerokie pole i jedna osoba nie jest w stanie opanować wszystkich technologii Big data. Po pierwsze, należy szczegółowo przeanalizować projekt Big data, a następnie wybrać osoby, które są ekspertami w zakresie konkretnych aspektów projektu.

Popyt na talenty analityczne jest bardzo wysoki, podczas gdy rynek talentów analitycznych jest bardzo ograniczony. Niektóre firmy podejmują obecnie kroki w celu rekrutacji osób będących ekspertami we wprowadzaniu Big data poprzez instytucje akademickie i start-upy big data.

Recruiting the right big data talent is a crucial factor in turning Big data into Big success.

8. Wybierz właściwego partnera

Każda firma nie będzie miała wszystkich zasobów i zestawu umiejętności w zakresie danych, aby zainwestować w Big data bez pomocy innych. W takim przypadku ważne jest, aby z kimś współpracować. Powinieneś być bardzo ostrożny przy wyborze partnera. Big data nie ma charakteru transakcyjnego. Dobrym przykładem jest Procter and Gamble, który nawiązał współpracę z Google, aby poprawić swoje umiejętności w zakresie analityki danych. Pomagają sobie nawzajem w zdobywaniu wiedzy we wzajemnym zrozumieniu.

9. Silny lider do prowadzenia inicjatyw Big Data

Liderstwo jest kolejnym ważnym czynnikiem, aby przekształcić Big Data w Big Success. Organizacje muszą przydzielić dobrze zdefiniowane role dla big data i analityki. Organizacje powinny mieć niezbędne cechy przywódcze, aby uczynić analitykę Big data częścią swojej rutyny biznesowej. Mianowanie silnego lidera w dziedzinie koncepcji Big data jest ważnym krokiem w organizacji w celu stworzenia jakości przywództwa.

10. Nie ignoruj naturalnych instynktów

Nawet jeśli korzystasz z technologii high-end, nigdy nie powinieneś ignorować naturalnych instynktów wykrywania wad i rozumienia wzorców. Istnieją pewne narzędzia do odkrywania wizualnego, które pomogą Ci uzyskać informacje w odpowiednim czasie. Wraz z takimi narzędziami powinieneś również używać lepszych sztuczek analitycznych do analizowania różnych danych w różny sposób. Jest to również ważne, ponieważ każde dane wymagają innego podejścia.

11. Hadoop i hurtownia

To może brzmieć dziwnie, ale ta kombinacja działa świetnie dla firm. Hurtownia danych przechowuje ustrukturyzowane dane, podczas gdy Hadoop przechowuje wszystkie nieustrukturyzowane dane, które mogą być analizowane w przyszłości i mogą być wykorzystane. Hadoop najlepiej sprawdza się w przetwarzaniu analitycznym. Dlatego połączenie Hadoop z hurtownią danych jest najlepszym połączeniem, aby przekształcić koncepcje Big data w Big sukces.

12. Znajdź równowagę między planowaniem oddolnym i odgórnym

Bardzo ważne jest, aby wziąć pod uwagę oba podejścia, ponieważ żadne z nich nie może odnieść sukcesu bez drugiego. Znajdź wspólny język do komunikacji między profesjonalistami biznesowymi i technologicznymi. W przeciwnym razie inwestycja w przetwarzanie Big Data będzie zwykłym marnotrawstwem.

13. Posiadanie dedykowanego, systematycznego i ustrukturyzowanego wdrożenia

Wiele organizacji nie ma dobrze zaplanowanych kryteriów wyboru, identyfikacji i selekcji przypadków biznesowych związanych z przetwarzaniem Big data. Techniki i technologie Big Data mogą być uruchomione z dowolnej części organizacji i w dowolnym momencie. Nie ma jednej technologii ani jednego punktu startowego dla przetwarzania Big data. Aby osiągnąć duży sukces, należy stworzyć odpowiednią mapę drogową. Mapa drogowa powinna zawierać nie tylko cele biznesowe, ale powinna również podpowiadać, jakie są inne inwestycje technologiczne, które należy poczynić w procesie analityki danych. Organizacje, którym brakuje takiego systematycznego podejścia, nie osiągną dużego sukcesu.

14. Wiedz, że nie ma jednej technologii badania Big data

Jak już widzieliśmy, różne dane potrzebują różnych podejść i technologii. Hadoop odgrywa ważną rolę do odegrania w Big Data, ale istnieje znacznie więcej technologii niż Hadoop. Kombinacja technologii zależy od potrzeb organizacji, jak również środowiska organizacji

15. Wbudowana analityka i Business Intelligence

Po wdrożeniu rozwiązania pamięci masowej następnym krokiem jest wdrożenie potrzebnej analityki pamięci masowej, aby uzyskać głębszą wiedzę na temat danych. Najnowsze narzędzia Business Intelligence mają zaawansowane środowisko analityczne do przekształcania danych w wiedzę. Analityka ta może zostać ulepszona w celu monitorowania konkurencyjności i zadowolenia klientów. Doskonałe rozwiązanie business intelligence w połączeniu z przetwarzaniem Big data pomoże Ci odblokować nowy potencjał biznesu i napędza więcej zysku dla Twojej firmy

16. Agile i elastyczna platforma Big data

Platforma koncepcji big data, którą wybierzesz dla swojej firmy powinna być elastyczna. Powinna być w stanie dostosować się do różnych scenariuszy zarządzania danymi i różnych scenariuszy analitycznych. Powinna również być w stanie korzystać z zaawansowanych technik, takich jak modelowanie predykcyjne, wyszukiwanie semantyczne i analityka geoprzestrzenna.

Wnioski

Organizacje zrozumiały, że istnieje ogromna wartość dla Big Data. Podążanie za wszystkimi tymi strategiami pomoże firmom zajmującym się analityką big data ułatwić proces przekształcania przetwarzania Big data w wielki sukces.

Zalecane artykuły

To był przewodnik po koncepcjach Big Data. Omówiliśmy tutaj 16 ważnych i interesujących wskazówek dotyczących koncepcji Big Data. Możesz również przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej –

1. Architektura MapReduce dla Big Data
2. Big Data i szkolenie Hadoop | Kurs Online Hadoop
3. Hands-on Hadoop – Oswoić Big Data!
4. Big Data Hands-on!
5. Unique Leadership Qualities

.