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O que são grandes conceitos de dados?

Todas as organizações de hoje têm enormes dados que continuam a aumentar a cada minuto. Para gerenciar tais dados você precisa de tecnologia avançada. A grande análise de dados está trazendo uma nova revolução no campo da análise de grandes conceitos de dados. Grandes análises de dados são uma grande quantidade de dados para obter um conhecimento mais profundo sobre os dados e descobrir os seus padrões e correlações ocultos. Isso ajudará o negócio a entender a informação de uma maneira melhor. Ajudará a empresa a identificar os dados que são mais importantes para a organização.

Por que é importante a análise de grandes conceitos de dados?

Os grandes dados estão no foco principal desde o seu início no campo de negócios. Muitas organizações compreendem a importância dos grandes dados e os usam para seus negócios.

A introdução de grandes dados ajuda o negócio a identificar novas oportunidades de negócios e aumentar sua eficiência. Isto, por sua vez, ajudará a aumentar os seus lucros, conquistando muitos clientes. No mundo de hoje, grandes conceitos de dados são considerados mais importantes devido às seguintes razões

• Custo reduzido: grandes tecnologias de dados são mais econômicas. E é a melhor ferramenta para armazenar dados enormes a um custo mais baixo. Também ajuda a identificar formas mais eficientes de fazer negócios.

• Tomada de decisão rápida: Com a ajuda da análise na memória e o poder de analisar novas fontes de dados, Grandes dados ajudam as empresas a analisar os dados e informações mais rapidamente do que antes. Com base na aprendizagem através da análise, o negócio pode tomar uma decisão inteligente.

• Novos produtos e características: Através de análises adequadas, os grandes conceitos de dados conhecem as necessidades e a satisfação do cliente. Portanto, eles sempre entregam o que os clientes querem. Algumas empresas também criam novos produtos usando grandes análises de dados para satisfazer os clientes.

Usando grandes conceitos de dados, uma organização pode aumentar vendas, eficiência, operações, atendimento ao cliente e gerenciamento de riscos.

As grandes análises de dados ajudam a melhorar a velocidade do processo comercial e reduzir a complexidade das operações.

Tecnologias usadas em análises de grandes dados

Não há uma tecnologia única que faça análises de grandes dados. Listadas aqui estão algumas tecnologias importantes que desempenham um papel importante em Grandes Dados

• Gestão de dados
• Mineração de dados
• Hadoop
• Em-Análise da memória

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• Análise preditiva
• Exploração de texto

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Áreas de aplicação

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A maior parte das organizações agora tem grandes conceitos de dados. Porque eles entenderam a necessidade de aproveitar os dados e obter valor a partir deles. Poucos tipos de organizações que usam essa tecnologia estão listados abaixo

• Viagem e Hospitalidade
• Saúde
• Governo
• Retalho

Dicas para transformar dados Grandes em Grande Sucesso

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As grandes empresas de dados estão aumentando a cada ano e elas elaboram novas estratégias para reduzir os custos operacionais, aumentar a eficiência e proporcionar a satisfação do cliente. Muitas organizações usam seus dados e análises para tomar decisões lucrativas. Grandes dados ajudam em maior medida para tal processo de tomada de decisão. Ele alavanca a análise preditiva para a tomada de decisões. Mesmo a quantidade não estruturada de dados que cresce diariamente também pode ser facilmente analisada por grandes conceitos de dados.

Grandes conceitos de dados ainda são um desafio. Se os grandes dados não forem implementados e interpretados corretamente na organização, então eles serão um grande obstáculo. Uma organização tem que atravessar várias barreiras desafiadoras para usar os dados do Big de forma apropriada para tomar grandes decisões. Grandes desafios de dados agem como uma reação negativa à grande pesquisa de dados.

Below são poucas as dicas mencionadas para que as empresas de análise de dados transformem grandes dados em grande sucesso.

1. Certifique-se de que você tem um amplo poder de processamento

No mundo dos negócios de hoje a quantidade de dados continua a extrapolar a cada minuto. Antes de começar com qualquer grande projeto de dados você deve certificar-se de que um processador poderoso está no lugar. Qualquer grande projeto de pesquisa de dados envolve uma grande quantidade de dados e para lidar com esses dados é muito importante ter um processador poderoso. O sistema de processamento correto é necessário para o processamento preciso e oportuno dos dados. O desempenho do sistema de processamento precisa ser rastreado frequentemente para garantir que ele esteja funcionando corretamente.

2. Defina uma estrutura organizacional definida

As organizações podem usar os grandes dados ao máximo se tiverem uma configuração centralizada para a equipe de análise. Isto irá ajudá-las a combinar líderes de negócios e grandes tecnologias de dados para que possam apresentar as melhores ideias que outras partes da organização possam aproveitar. As organizações que usam análise preditiva têm um grande sucesso em grandes dados do que outras organizações.

3. Combinar os conceitos de Grandes Dados no momento certo na organização

Tornar grandes dados em grandes sucessos não é uma coisa tão fácil. Tem um monte de grandes desafios de dados. As empresas devem priorizar as suas necessidades e trabalhar de acordo com isso. Grandes análises de dados precisam de dados que sejam estruturados. Em muitas empresas os dados estão disponíveis mas não estão completos e organizados para que os grandes analistas de dados os usem diretamente para análise.

Apenas se os grandes analistas de dados forem usados eficientemente a organização será capaz de descobrir os problemas no negócio e no processo operacional. As organizações devem misturar os dados de forma adequada para usar a análise preditiva de forma eficaz.

O tempo é outro fator importante que afeta o processo de análise de dados. Informação em tempo real é necessária para tomar decisões eficazes. Um analista de dados deve sempre gastar mais tempo preparando os dados para a análise usando as ferramentas ETL. Isto ajudará a combinar os grandes conceitos de dados no momento certo na organização.

4. Procure um planejamento de longo prazo

Tecnologias estão mudando constantemente e as organizações precisam se adaptar à tecnologia recente. No mundo de hoje os dados estão se tornando maiores e isso é um grande desafio para o negócio. As organizações precisam de estar equipadas para enfrentar o mesmo desafio. As tecnologias serão melhores amanhã do que hoje. Portanto, as organizações precisam manter uma inteligência de negócios flexível que estará aberta a novos produtos, metodologias e tecnologias. Planeje a longo prazo e mantenha-se a par das mudanças. Se você tomar alguma decisão ou mudança ou fizer alguma escolha, pense no impacto a longo prazo e como lidar com isso.

5. Comece com armazenamento seguro

O passo mais importante e a base para a análise de dados estão implementando um sistema de armazenamento robusto. Se você quer implementar Grandes Dados em sua organização, então a segurança deve ser sua primeira prioridade. Seu sistema de armazenamento deve atender aos requisitos presentes e futuros do projeto. Você deve selecionar um sistema de storage levando em consideração alguns fatores como riscos de dados atuais e futuros, ameaças comuns e alto nível de segurança. Todo o processo de análise de dados, como criptografia de dados, autenticação de chaves de armazenamento ou qualquer outra atividade para esse fim, deve ser seguro e protegido. O sistema de armazenamento e segurança que você implementa não deve ser muito caro. Ele também deve ser capaz de lidar com uma grande quantidade de dados.

6. Soluções analíticas avançadas

Data é o aspecto mais importante de qualquer grande projeto de dados. Mas se os dados não forem utilizados de uma forma adequada, não agregarão muito valor ao seu projeto de dados Grandes. Para usar os dados de uma maneira eficiente, você precisa usar uma solução analítica avançada de dados. Soluções analíticas avançadas o ajudarão a obter um conhecimento profundo sobre os dados. Isso lhe permitirá tomar melhores decisões e obter melhores resultados nos negócios. Usar uma solução analítica de dados avançada irá ajudá-lo a compreender claramente o ambiente de dados Big.

7. Envolver profissionais especializados

Encontrar o talento certo em processamento de dados Big é um grande desafio para a maioria das organizações. Big data é um campo amplo e uma única pessoa não pode dominar todas as tecnologias de Big data. Primeiro, tenha um estudo detalhado do seu projeto de dados Big e depois selecione pessoas que sejam especialistas para lidar com aspectos específicos do projeto.

A demanda por talento analítico é muito alta, enquanto o mercado para talento analítico é muito limitado. Algumas empresas estão agora a tomar medidas para recrutar pessoas especializadas na introdução de grandes dados através de instituições académicas e grandes start-ups de dados.

Recrutar os grandes talentos de dados certos é um factor crucial para transformar os grandes dados em grandes sucessos.

8. Escolha o parceiro certo

Cada negócio não terá todos os recursos e capacidades de dados definidos para investir em grandes dados sem qualquer ajuda de outros. Neste caso, é importante fazer uma parceria com alguém. Você deve ser muito cuidadoso ao selecionar um parceiro. Grandes dados não são transacionais por natureza. Um bom exemplo é a Procter and Gamble ter feito uma parceria com a Google para melhorar as suas capacidades de análise de dados. Eles ajudam um ao outro a ganhar conhecimento em um entendimento mútuo.

9. Um forte líder para impulsionar as iniciativas de dados Big

Leadership é outro factor importante para transformar os dados Big em Big Success. As organizações devem alocar papéis bem definidos para grandes dados e análises. As organizações devem ter as qualidades de liderança necessárias para fazer a análise dos grandes dados como parte da sua rotina de negócios. Nomear um líder forte no campo dos grandes conceitos de dados é um passo importante em uma organização para criar qualidade de liderança.

10. Não ignore os instintos naturais

Apesar de usar tecnologia de ponta, você nunca deve ignorar os instintos naturais de detecção de falhas e compreensão de padrões. Existem certas ferramentas de descoberta visual que o ajudarão a obter informação atempada. Junto com tais ferramentas você também deve usar melhores truques analíticos para analisar diferentes dados de forma diferente. Isto também é importante porque cada dado requer uma abordagem diferente.

11. Hadoop e Warehouse

Isso pode parecer estranho, mas essa combinação funciona muito bem para as empresas. O Data Warehouse armazena os dados estruturados enquanto o Hadoop armazena todos os dados não estruturados que podem ser analisados no futuro e que podem ser utilizados. O Hadoop funciona melhor no processamento analítico. Portanto, combinar o Hadoop com um data warehouse é a melhor combinação para transformar grandes conceitos de dados em grandes sucessos.

12. Encontrar um equilíbrio entre planejamento bottom-up e top-down

É muito importante levar ambas as abordagens em consideração porque nenhuma delas pode ter sucesso sem a outra. Encontre uma linguagem comum para a comunicação entre profissionais de negócios e de tecnologia. Se não for o investimento que você faz em Grandes processamentos de dados é um mero desperdício.

13. Tenha uma implementação sistemática e estruturada dedicada

Muitas organizações não têm critérios bem planeados para seleccionar, identificar e escolher os casos de grandes empresas de processamento de dados. Grandes técnicas e tecnologias de dados podem ser iniciadas a partir de qualquer parte da organização e em qualquer ponto. Não há uma única tecnologia nem um único ponto de partida para o grande processamento de dados. O roteiro adequado deve ser criado para alcançar o grande sucesso. O roteiro deve não só incluir os objetivos do negócio, mas também deve dizer-lhe quais são outros investimentos em tecnologia a serem feitos no processo de análise de dados. As organizações que não tenham essa abordagem sistemática não terão uma grande taxa de sucesso.

14. Saiba que não há uma única tecnologia de pesquisa de dados de grande porte

Como já vimos, dados diferentes precisam de abordagens e tecnologias diferentes. O Hadoop tem um papel importante a desempenhar nos dados do Big mas existem muito mais tecnologias do que o Hadoop. A combinação das tecnologias depende das necessidades da organização bem como do ambiente da organização

15. Análise incorporada e Business Intelligence

Após ter implementado a solução de armazenamento, o próximo passo é implementar a análise de armazenamento necessária para obter um conhecimento mais profundo dos dados. Ferramentas recentes de business intelligence possuem um ambiente analítico avançado para converter os dados em conhecimento. Esta analítica pode ser melhorada para monitorar a inteligência competitiva e a satisfação do cliente. A solução perfeita de business intelligence combina com o processamento de dados Big Data Processing para ajudá-lo a desbloquear novos potenciais de negócios e gerar mais lucro para o seu negócio

16. Agile and flexible Big data platform

A plataforma de grandes conceitos de dados que você escolher para o seu negócio deve ser flexível. Deve ser capaz de se adaptar a diferentes cenários de gestão de dados e diferentes cenários analíticos. Também deve ser capaz de usar técnicas avançadas como modelagem preditiva, busca semântica e análise geoespacial.

Conclusão

As organizações entenderam que há um grande valor para os grandes dados. Seguir todas essas estratégias ajudará as grandes empresas de análise de dados a facilitar o processo de transformar o processamento de grandes dados em um grande sucesso.

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