Alai

Vad är Big Data Concepts?

Varje organisation har idag enorma mängder data som ökar varje minut. För att hantera sådana data behövs avancerad teknik. Analys av stora data medför en ny revolution inom området för analys av begrepp för stora data. Big data analyserar en stor mängd data för att få djupare kunskap om data och ta reda på dess dolda mönster och korrelationer. Det kommer att hjälpa företaget att förstå informationen på ett bättre sätt. Det kommer att hjälpa företaget att identifiera de data som är viktigare för organisationen.

Varför är big data begrepp analys viktigt?

Big data har varit i stort fokus sedan starten inom affärsområdet. Många organisationer förstår vikten av Big data och använder den för sin verksamhet.

Big data introduktion hjälper verksamheten att identifiera nya affärsmöjligheter och öka sin effektivitet. Detta bidrar i sin tur till att öka deras vinst genom att få många kunder. I dagens värld anses Big data-koncept vara viktigare på grund av följande skäl

• Minskade kostnader: Big data-teknik är mer kostnadseffektiv. Och det är det bästa verktyget för att lagra stora data till en lägre kostnad. Det hjälper också till att identifiera effektivare sätt att göra affärer.

• Snabbt beslutsfattande: Med hjälp av in-memory-analyser och kraften att analysera nya datakällor hjälper Big Data företag att analysera data och information snabbare än tidigare. Baserat på lärande genom analys kan företaget fatta smarta beslut.

• Nya produkter och funktioner: Genom korrekt analys känner Big data-konceptet till kundens behov och tillfredsställelse. Därför levererar de alltid det som kunderna vill ha. Vissa företag skapar också nya produkter med hjälp av big data analytics för att tillfredsställa sina kunder.

Med hjälp av big data concepts analytics kan en organisation öka försäljningen, effektiviteten, verksamheten, kundservicen och riskhanteringen.

Big data analytics hjälper till att förbättra hastigheten i affärsprocessen och minska verksamhetens komplexitet.

Teknik som används vid big data analytics

Det finns ingen enskild teknik som gör big data analytics. Här listas några viktiga tekniker som spelar en stor roll i Big Data

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

Användningsområden

De flesta organisationer har nu Big Data-koncept. Eftersom de har förstått behovet av att utnyttja data och dra nytta av dem. Några få typer av organisationer som använder den här tekniken listas nedan

• Resor och besöksnäring
• Hälsovård
• Förvaltning
• Försäljning

Tips för att vända Big data till. Big Success

Företagen för stora data ökar varje år och de utarbetar nya strategier för att minska driftskostnaderna, öka effektiviteten och ge nöjda kunder. Många organisationer använder sina data och analyser för att fatta lönsamma beslut. Big data hjälper i större utsträckning till för ett sådant beslutsfattande. Den utnyttjar prediktiv analys för att fatta beslut. Även den ostrukturerade mängden data som växer dagligen kan också lätt analyseras med hjälp av Big data-koncept.

Big data-koncept är fortfarande en utmaning. Om Big data inte implementeras och tolkas korrekt i organisationen kommer det att bli ett stort hinder. En organisation måste passera flera utmanande hinder för att kunna använda Big data på lämpligt sätt för att fatta stora beslut. Utmaningar för stora data fungerar som en negativ reaktion på forskning om stora data.

Nedan nämns några tips för dataanalysföretag för att omvandla stora data till stor framgång.

1. Se till att du har gott om processorkraft

I dagens affärsvärld fortsätter mängden data att extrapoleras varje minut. Innan du börjar med ett Big Data-projekt måste du se till att det finns en kraftfull processor på plats. Alla forskningsprojekt om stora data inbegriper en enorm mängd data och för att hantera sådana data är det mycket viktigt att ha en kraftfull processor. Rätt processorsystem behövs för att data ska kunna bearbetas korrekt och i rätt tid. Behandlingssystemets prestanda måste spåras ofta för att säkerställa att det fungerar korrekt.

2. Definiera en bestämd organisationsstruktur

Organisationer kan använda big data maximalt om de har en centraliserad uppställning för analysteamet. Detta kommer att hjälpa dem att kombinera affärsledare och big data-teknik för att komma fram till de bästa idéerna som andra delar av organisationen kan utnyttja. Organisationer som använder sig av prediktiv analys har visat sig ha stor framgång inom Big Data än andra organisationer.

3. Blanda Big Data-koncepten vid rätt tidpunkt i organisationen

Att omvandla Big Data till stor framgång är inte så lätt. Det har en hel del utmaningar med stora data. Företagen måste prioritera sina behov och arbeta efter det. Analys av stora data behöver data som är strukturerade. I många företag finns data tillgänglig men den är inte komplett och organiserad för att big data-analysen ska kunna använda den direkt för analys.

Det är bara om big data-analysen används effektivt som organisationen kommer att kunna ta reda på problemen i affärs- och verksamhetsprocessen. Organisationer måste blanda data på ett korrekt sätt för att kunna använda den prediktiva analysen effektivt.

Tiden är en annan viktig faktor som påverkar dataanalysprocessen. Information i realtid behövs för att kunna fatta effektiva beslut. En dataanalytiker bör alltid lägga mer tid på att förbereda data för analysen med hjälp av ETL-verktyg. Detta kommer att hjälpa till att blanda big data-koncepten vid rätt tidpunkt i organisationen.

4. Leta efter långsiktig planering

Tekniken förändras ständigt och organisationer måste anpassa sig till den senaste tekniken. I dagens värld blir data allt större och det är en stor utmaning för verksamheten. Organisationer måste vara rustade för att möta samma utmaning. Tekniken kommer att vara bättre i morgon än i dag. Därför måste organisationerna upprätthålla en flexibel affärsinformation som är öppen för nya produkter, metoder och tekniker. Planera långsiktigt och håll dig uppdaterad om förändringarna. Om du fattar några beslut eller förändringar eller gör några val, tänk på hur det påverkar dig på lång sikt och hur du ska hantera det.

5. Börja med säker lagring

Det viktigaste steget och grunden för dataanalys är att implementera ett robust lagringssystem. Om du vill implementera Big Data i din organisation bör säkerheten vara din första prioritet. Ditt lagringssystem bör uppfylla projektets nuvarande och framtida krav. Du bör välja ett lagringssystem med hänsyn till vissa faktorer som nuvarande och framtida datarisker, vanliga hot och hög säkerhetsnivå. Alla processer för dataanalys som kryptering av data, autentisering av lagringsnycklar eller någon annan aktivitet för den delen bör vara säkra och trygga. Det lagrings- och säkerhetssystem som du implementerar bör inte vara för dyrt. Det bör också kunna hantera en stor mängd data.

6. Avancerade analyslösningar

Data är den viktigaste aspekten av alla Big Data-projekt. Men om data inte används på ett korrekt sätt kommer det inte att tillföra mycket värde till ditt Big Data-projekt. För att använda data på ett effektivt sätt måste du använda en avancerad dataanalyslösning. Avancerade analyslösningar hjälper dig att få djupgående kunskap om data. På så sätt kan du fatta bättre beslut och uppnå bättre resultat i verksamheten. Genom att använda en avancerad dataanalyslösning kan du förstå Big data-miljön tydligt.

7. Anlita sakkunniga yrkesverksamma

Att hitta rätt talang för Big data-bearbetning är en stor utmaning för de flesta organisationer. Big data är ett brett område och en enskild person kan inte behärska all teknik inom Big data. Gör först en detaljerad studie av ditt Big data-projekt och välj sedan ut personer som är experter som kan hantera specifika aspekter av projektet.

Efterfrågan på analytisk talang är mycket hög medan marknaden för analytisk talang är mycket begränsad. Vissa företag vidtar nu åtgärder för att rekrytera experter på introduktion av Big data genom akademiska institutioner och nystartade Big Data-företag.

Rekrytering av rätt Big Data-talang är en avgörande faktor för att omvandla Big data till Big success.

8. Välj rätt partner

Varje företag har inte alla resurser och datakunskaper för att investera i Big data utan hjälp från andra. I ett sådant fall är det viktigt att samarbeta med någon. Du bör vara mycket försiktig när du väljer en partner. Big data är inte transaktionell till sin natur. Ett bra exempel är att Procter and Gamble har samarbetat med Google för att förbättra sina färdigheter inom dataanalys. De hjälper varandra att få kunskap i en ömsesidig förståelse.

9. En stark ledare som driver initiativen för stora data

Ledarskap är en annan viktig faktor för att göra stora data till stora framgångar. Organisationer måste tilldela väldefinierade roller för big data och analys. Organisationer bör ha de nödvändiga ledaregenskaperna för att göra analys av stora data till en del av sin affärsrutin. Att utse en stark ledare inom området Big data-koncept är ett viktigt steg i en organisation för att skapa ledarskapskvalitet.

10. Ignorera inte de naturliga instinkterna

Även om du använder avancerad teknik bör du aldrig ignorera de naturliga instinkterna för att upptäcka brister och förstå mönster. Det finns vissa visuella upptäcktsverktyg som hjälper dig att få information i rätt tid. Tillsammans med sådana verktyg bör du också använda bättre analytiska knep för att analysera olika data på olika sätt. Detta är också viktigt eftersom varje data kräver ett annat tillvägagångssätt.

11. Hadoop och Warehouse

Detta kan låta konstigt men denna kombination fungerar utmärkt för företag. Data warehouse lagrar de strukturerade uppgifterna medan Hadoop lagrar alla ostrukturerade uppgifter som kan analyseras i framtiden och användas. Hadoop fungerar bäst vid analytisk bearbetning. Att kombinera Hadoop med ett datalager är därför den bästa kombinationen för att omvandla Big data-koncept till Big success.

12. Hitta en balans mellan bottom-up och top-down planering

Det är mycket viktigt att ta hänsyn till båda tillvägagångssätten eftersom ingen av dem kan lyckas utan den andra. Hitta ett gemensamt språk för kommunikation mellan yrkesverksamma inom näringsliv och teknik. Om inte är investeringen du gör i bearbetning av stora data ett rent slöseri.

13. Ha ett dedikerat systematiskt och strukturerat genomförande

Många organisationer har inte välplanerade kriterier för att välja, identifiera och välja Big data processing business cases. Teknik och teknik för Big Data kan startas från vilken del av organisationen som helst och vid vilken tidpunkt som helst. Det finns varken en enda teknik eller en enda startpunkt för Big data-bearbetning. Man bör skapa en lämplig färdplan för att uppnå stora framgångar. Färdplanen bör inte bara omfatta verksamhetens mål, utan den bör också tala om vilka andra teknikinvesteringar som ska göras i dataanalysprocessen. Organisationer som saknar ett sådant systematiskt tillvägagångssätt kommer inte att få någon stor framgång.

14. Vet att det inte finns någon enda teknik för forskning om stora data

Som vi redan har sett kräver olika data olika tillvägagångssätt och tekniker. Hadoop spelar en viktig roll för Big Data, men det finns mycket mer teknik än Hadoop. Kombinationen av teknikerna beror på organisationens behov samt organisationens miljö

15. Inbyggda analyser och Business Intelligence

När du har implementerat lagringslösningen är nästa steg att implementera de nödvändiga lagringsanalyserna för att få en djupare kunskap om data. De senaste verktygen för business intelligence har en avancerad analysmiljö för att omvandla data till kunskap. Denna analys kan förbättras för att övervaka konkurrensinformation och kundnöjdhet. Den perfekta Business Intelligence-lösningen i kombination med Big Data-behandling kommer att hjälpa dig att frigöra nya potentialer i verksamheten och ge ditt företag mer vinst

16. Agil och flexibel plattform för stora data

Den plattform för stora datakoncept som du väljer för ditt företag bör vara flexibel. Den ska kunna anpassa sig till olika datahantering och olika analysscenarier. Den bör också kunna använda avancerade tekniker som prediktiv modellering, semantisk sökning och geospatial analys.

Slutsats

Organisationer har förstått att det finns ett stort värde för Big data. Att följa alla dessa strategier kommer att hjälpa företag som sysslar med analys av stora data att underlätta processen att omvandla bearbetning av stora data till en stor framgång.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Big Data-koncept. Här har vi diskuterat de 16 viktiga och intressanta tipsen för Big Data Concepts. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer –

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. Unikala ledaregenskaper