Alai

Ce este Big Data Concepts?

Care organizație din ziua de azi are date enorme care continuă să crească în fiecare minut. Pentru a gestiona astfel de date aveți nevoie de tehnologie avansată. Analizele Big Data aduc o nouă revoluție în domeniul analizei conceptelor Big Data. Big data analizează o cantitate mare de date pentru a obține cunoștințe mai profunde despre date și pentru a descoperi modelele și corelațiile ascunse ale acestora. Aceasta va ajuta afacerea să înțeleagă informațiile într-o manieră mai bună. Va ajuta afacerea să identifice datele care sunt mai importante pentru organizație.

De ce este importantă analiza conceptelor big data?

Big data a fost în centrul atenției majore încă de la începuturile sale în domeniul afacerilor. Multe organizații înțeleg importanța Big data și o folosesc pentru afacerile lor.

Introducerea Big data ajută afacerile să identifice noi oportunități de afaceri și să își crească eficiența. Acest lucru, la rândul său, va contribui la creșterea profitului lor prin câștigarea unui număr mare de clienți. În lumea de astăzi, conceptele Big data sunt considerate mai importante din următoarele motive

• Costuri reduse: tehnologiile Big data sunt mai eficiente din punct de vedere al costurilor. Și este cel mai bun instrument pentru a stoca date uriașe la un cost mai mic. De asemenea, ajută la identificarea unor modalități mai eficiente de a face afaceri.

• Luarea rapidă a deciziilor: Cu ajutorul analizelor in-memory și a puterii de a analiza noi surse de date, Big data ajută afacerile să analizeze datele și informațiile mai rapid decât înainte. Pe baza învățării prin analiză, afacerea poate lua o decizie inteligentă.

• Produse și caracteristici noi: Prin analize adecvate, conceptele Big data cunosc nevoile și satisfacția clienților. Astfel, ele livrează întotdeauna ceea ce își doresc clienții. Unele companii creează, de asemenea, produse noi folosind big data analytics pentru a-și satisface clienții.

Utilizând big data concepts analytics o organizație poate crește vânzările, eficiența, operațiunile, serviciile pentru clienți și managementul riscului.

Big data analytics ajută la îmbunătățirea vitezei procesului de afaceri și la reducerea complexității operațiunilor.

Tehnologii folosite în Big Data analytics

Nu există o singură tehnologie care să facă Big data analytics. Aici sunt enumerate câteva tehnologii importante care joacă un rol major în Big Data

• Managementul datelor
• Exploatarea datelor
• Hadoop
• În-Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Arii de aplicare

Majoritatea organizațiilor au acum concepte de Big data. Pentru că au înțeles necesitatea de a exploata datele și de a obține valoare din ele. Câteva tipuri de organizații care utilizează această tehnologie sunt enumerate mai jos

• Travel and Hospitality
• Health Care
• Government
• Retail

Tipuri pentru transformarea Big data în mare succes

Companii de big data sunt în creștere în fiecare an și elaborează noi strategii pentru a reduce costurile operaționale, să crească eficiența și să ofere satisfacție clienților. Multe organizații își folosesc datele și analizele pentru a lua decizii profitabile. Big data ajută într-o măsură mai mare pentru un astfel de proces decizional. Acesta valorifică analiza predictivă pentru a lua decizii. Chiar și cantitatea nestructurată de date care crește zilnic poate fi, de asemenea, ușor de analizat prin conceptele Big data.

Conceptele Big data sunt încă o provocare. Dacă Big data nu este implementat și interpretat corect în organizație, atunci va fi un mare obstacol. O organizație trebuie să treacă mai multe bariere provocatoare pentru a utiliza Big data în mod corespunzător pentru a lua decizii importante. Provocările Big data acționează ca o reacție negativă la cercetarea Big data.

Mai jos sunt câteva sfaturi menționate pentru companiile de analiză a datelor pentru a transforma Big data în mare succes.

1. Asigurați-vă că aveți o putere de procesare amplă

În lumea afacerilor de astăzi, cantitatea de date continuă să se extrapoleze în fiecare minut. Înainte de a începe cu orice proiect Big data trebuie să vă asigurați că aveți la dispoziție un procesor puternic. Orice proiect de cercetare Big data implică o cantitate uriașă de date și pentru a face față unor astfel de date este foarte important să aveți un procesor puternic. Sistemul de procesare potrivit este necesar pentru procesarea precisă și în timp util a datelor. Performanța sistemului de procesare trebuie să fie urmărită frecvent pentru a se asigura că funcționează corect.

2. Definiți o structură organizațională definită

Organizațiile pot utiliza Big Data la maximum dacă au o configurație centralizată pentru echipa de analiză. Acest lucru le va ajuta să combine liderii de afaceri și tehnologia big data pentru a ieși cu cele mai bune idei pe care alte părți ale organizației le pot valorifica. Organizațiile care folosesc analiza predictivă se dovedesc a avea un mare succes în Big data decât alte organizații.

3. Îmbinați conceptele Big Data la momentul potrivit în organizație

Transformarea big data în mare succes nu este un lucru atât de ușor. Are o mulțime de provocări legate de big data. Companiile trebuie să își prioritizeze nevoile și să lucreze în funcție de acestea. Analiza big data are nevoie de date care să fie structurate. În multe companii, datele sunt disponibile, dar nu sunt complete și organizate pentru ca big data analytics să le folosească direct pentru analiză.

Doar dacă big data analytics este folosit în mod eficient, organizația va fi capabilă să descopere problemele din procesul de afaceri și operațional. Organizațiile trebuie să amestece datele într-un mod adecvat pentru a utiliza analiza predictivă în mod eficient.

Timpul este un alt factor important care afectează procesul de analiză a datelor. Informațiile în timp real sunt necesare pentru a lua decizii eficiente. Un analist de date ar trebui să petreacă întotdeauna mai mult timp pregătind datele pentru analiză cu ajutorul instrumentelor ETL. Acest lucru va ajuta la îmbinarea conceptelor de big data la momentul potrivit în organizație.

4. Căutați o planificare pe termen lung

Tehnologiile se schimbă în mod constant și organizațiile trebuie să se adapteze la tehnologia recentă. În lumea de astăzi, datele sunt din ce în ce mai mari și reprezintă o mare provocare pentru afaceri. Organizațiile trebuie să fie echipate pentru a face față aceleiași provocări. Tehnologiile vor fi mai bune mâine decât astăzi. Așadar, organizațiile trebuie să mențină o inteligență de afaceri flexibilă, care va fi deschisă la noi produse, metodologii și tehnologii. Planificați pe termen lung și țineți-vă la curent cu schimbările. Dacă luați decizii sau schimbări sau faceți alegeri, gândiți-vă la impactul acestora pe termen lung și la modul în care veți face față.

5. Începeți cu o stocare sigură

Cel mai important pas și cea mai importantă bază pentru analiza datelor sunt implementarea unui sistem de stocare robust. Dacă doriți să implementați Big Data în organizația dvs. atunci securitatea ar trebui să fie prima dvs. prioritate. Sistemul dvs. de stocare ar trebui să îndeplinească cerințele prezente și viitoare ale proiectului. Ar trebui să selectați un sistem de stocare luând în considerare anumiți factori, cum ar fi riscurile actuale și viitoare ale datelor, amenințările comune și nivelul ridicat de securitate. Toate procesele de analiză a datelor, cum ar fi criptarea datelor, autentificarea cheilor de stocare sau orice altă activitate în acest sens, ar trebui să fie sigure și securizate. Sistemul de stocare și securitate pe care îl implementați nu ar trebui să fie prea scump. De asemenea, ar trebui să fie capabil să facă față unei cantități mari de date.

6. Soluții avansate de analiză

Datele sunt cel mai important aspect al oricărui proiect Big data. Dar dacă datele nu sunt utilizate într-un mod adecvat, acestea nu vor adăuga multă valoare proiectului Big data. Pentru a utiliza datele într-un mod eficient, atunci trebuie să folosiți o soluție avansată de analiză a datelor. Soluțiile avansate de analiză vă vor ajuta să obțineți cunoștințe aprofundate despre date. Acest lucru vă va permite să luați decizii mai bune și să obțineți rezultate mai bune în afaceri. Utilizarea unei soluții avansate de analiză a datelor vă va ajuta să înțelegeți în mod clar mediul Big data.

7. Angajați profesioniști experți

Căutarea talentului potrivit pentru procesarea Big data este o mare provocare pentru majoritatea organizațiilor. Big data este un domeniu vast și o singură persoană nu poate stăpâni în toate tehnologiile de Big data. În primul rând, efectuați un studiu detaliat al proiectului dvs. de Big data și apoi selectați persoane care sunt experți care să se ocupe de aspecte specifice ale proiectului.

Domanda de talente analitice este foarte mare, în timp ce piața de talente analitice este foarte limitată. Unele companii iau acum măsuri pentru a recruta persoane experte în introducerea Big data prin intermediul instituțiilor academice și al start-up-urilor de Big data.

Recrutarea talentelor potrivite pentru Big data este un factor crucial în transformarea Big data în Big data în Big data de succes.

8. Alegeți partenerul potrivit

Toată afacerea nu va avea toate resursele și setul de competențe de date pentru a investi în Big data fără niciun ajutor din partea altora. În acest caz, este important să se asocieze cu cineva. Ar trebui să fiți foarte atenți la selectarea unui partener. Big data nu este de natură tranzacțională. Un bun exemplu este Procter and Gamble a încheiat un parteneriat cu Google pentru a-și îmbunătăți abilitățile de analiză a datelor. Ei se ajută reciproc pentru a dobândi cunoștințe într-o înțelegere reciprocă.

9. Un lider puternic care să conducă inițiativele Big data

Lideratul este un alt factor important pentru a transforma Big data în Big Success. Organizațiile trebuie să aloce roluri bine definite pentru big data și analytics. Organizațiile trebuie să dispună de calitățile de conducere necesare pentru a face din analiza Big data o parte din rutina lor de afaceri. Numirea unui lider puternic în domeniul conceptelor Big data este un pas important într-o organizație pentru a crea calitatea de lider.

10. Nu ignorați instinctele naturale

Chiar dacă folosiți tehnologie de vârf, nu trebuie să ignorați niciodată instinctele naturale de detectare a defectelor și de înțelegere a modelelor. Există anumite instrumente de descoperire vizuală care vă vor ajuta să obțineți informații în timp util. Alături de astfel de instrumente, ar trebui să folosiți și trucuri analitice mai bune pentru a analiza diferite date în mod diferit. Acest lucru este, de asemenea, important deoarece fiecare dată necesită o abordare diferită.

11. Hadoop și Warehouse

Aceasta ar putea suna ciudat, dar această combinație funcționează foarte bine pentru companii. Depozitul de date stochează datele structurate, în timp ce Hadoop stochează toate datele nestructurate care pot fi analizate în viitor și pot fi folosite. Hadoop funcționează cel mai bine la procesarea analitică. Prin urmare, combinarea Hadoop cu un depozit de date este cea mai bună combinație pentru a transforma conceptele Big data în Big data de succes.

12. Găsiți un echilibru între planificarea de jos în sus și cea de sus în jos

Este foarte important să luați în considerare ambele abordări, deoarece niciuna dintre ele nu poate avea succes fără cealaltă. Găsiți un limbaj comun de comunicare între profesioniștii din domeniul afacerilor și cei din domeniul tehnologiei. În caz contrar, investiția pe care o faceți în procesarea Big data este o simplă risipă.

13. Aveți o implementare sistematică și structurată dedicată

Multe organizații nu au criterii bine planificate pentru selectarea, identificarea și alegerea cazurilor de afaceri de procesare Big data. Tehnicile și tehnologiile Big data pot fi pornite din orice parte a organizației și din orice punct. Nu există o singură tehnologie și nici un singur punct de pornire pentru procesarea Big data. Ar trebui creată o foaie de parcurs adecvată pentru a obține un mare succes. Foaia de parcurs nu ar trebui să includă doar obiectivele afacerii, ci ar trebui să vă spună și care sunt alte investiții tehnologice care trebuie făcute în procesul de analiză a datelor. Organizațiile care nu au o astfel de abordare sistematică nu vor obține o rată mare de succes.

14. Să știți că nu există o singură tehnologie de cercetare a datelor Big data

Așa cum am văzut deja, date diferite au nevoie de abordări și tehnologii diferite. Hadoop joacă un rol important în Big data, dar există mult mai multe tehnologii decât Hadoop. Combinația de tehnologii depinde de nevoile organizației, precum și de mediul organizației

15. Built-in analytics and Business Intelligence

După ce ați implementat soluția de stocare, următorul pas este să implementați analizele de stocare necesare pentru a obține o cunoaștere mai profundă a datelor. Instrumentele recente de business intelligence dispun de un mediu analitic avansat pentru a converti datele în cunoștințe. Această analiză poate fi îmbunătățită pentru a monitoriza inteligența competitivă și satisfacția clienților. Soluția perfectă de business intelligence combinată cu procesarea Big data vă va ajuta să deblocați noi potențiale ale afacerii și să obțineți mai mult profit pentru afacerea dumneavoastră

16. Platformă Big data agilă și flexibilă

Platforma de concepte Big data pe care o alegeți pentru afacerea dvs. trebuie să fie flexibilă. Ar trebui să fie capabilă să se adapteze la diferite scenarii de gestionare a datelor și la diferite scenarii analitice. De asemenea, ar trebui să fie capabilă să utilizeze tehnici avansate, cum ar fi modelarea predictivă, căutarea semantică și analizele geospațiale.

Concluzie

Organizațiile au înțeles că există o mare valoare pentru Big data. Urmarea tuturor acestor strategii va ajuta companiile de analiză a datelor Big Data să ușureze procesul de transformare a procesării Big Data într-un mare succes.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru conceptele Big Data. Aici am discutat cele 16 Sfaturi importante și interesante pentru Concepte Big Data. De asemenea, puteți parcurge și alte articole sugerate de noi pentru a afla mai multe –

1. Arhitectura MapReduce pentru Big Data
2. Curs de formare Big Data și Hadoop | Curs Hadoop online
3. Hands-on Hadoop – Îmblânziți Big Data!
4. Big Data Hands-on!
5. Calități unice de leadership