Ce este Big Data Concepts?
Fiecare organizație are astăzi date enorme care continuă să crească în fiecare minut. Pentru a gestiona astfel de date ai nevoie de tehnologie avansată. Analiza de date mari aduce o nouă revoluție în domeniul analizei conceptelor de date mari. Datele mari analizează o cantitate mare de date pentru a obține cunoștințe mai profunde despre date și pentru a afla modelele și corelațiile ascunse ale acestora. Acesta va ajuta întreprinderea să înțeleagă informațiile într-o manieră mai bună. Va ajuta compania să identifice datele care sunt mai importante pentru organizație.
De ce este importantă analiza conceptelor de date mari?
Datele mari au fost în centrul atenției de la înființarea sa în domeniul afacerilor. Multe organizații înțeleg importanța Big Data și o folosesc pentru afacerea lor.
Introducerea de date mari ajută afacerea să identifice noi oportunități de afaceri și să le crească eficiența. Acest lucru, la rândul său, va ajuta la creșterea profitului lor câștigând mulți clienți. În lumea de azi, conceptele Big Data sunt considerate mai importante din următoarele motive
- Cost redus - tehnologiile mari de date sunt mai rentabile. Și este cel mai bun instrument pentru a stoca date uriașe la un cost mai mic. De asemenea, ajută la identificarea unor moduri mai eficiente de a face afaceri.
- Luarea rapidă a deciziilor - Cu ajutorul analizelor în memorie și a puterii de a analiza noi surse de date, Big Data ajută compania să analizeze datele și informațiile mai repede 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 clientului. Astfel, ei furnizează întotdeauna ceea ce își doresc clienții. Unele companii creează, de asemenea, produse noi folosind analize de date mari pentru a satisface clienții lor.
Folosind analize de date de date mari, o organizație poate crește vânzările, eficiența, operațiunile, serviciul pentru clienți și gestionarea riscurilor.
Analiza de date mari ajută la îmbunătățirea vitezei procesului de afaceri și la reducerea complexității operațiunilor.
Tehnologii utilizate în analiza Big Data
Nu există o singură tehnologie care să facă analiza Big Data. Aici sunt prezentate câteva tehnologii importante care joacă un rol major în Big Data
- Management de date
- Minerirea datelor
- Hadoop
- Analiză în memorie
- Analize predictive
- Minerit text
Domenii de aplicare
Majoritatea organizațiilor au acum concepte Big Data. Pentru că au înțeles nevoia de a valorifica datele și de a obține valoare din acestea. Puține tipuri de organizații care utilizează această tehnologie sunt enumerate mai jos
- Călătorie și ospitalitate
- Sănătate
- Guvern
- Cu amănuntul
Sfaturi pentru transformarea datelor mari în succesul mare
Companiile mari de date cresc în fiecare an și elaborează noi strategii pentru reducerea costurilor operaționale, creșterea eficienței și asigurarea satisfacției clienților. Multe organizații își folosesc datele și analiza pentru a lua decizii profitabile. Datele mari ajută într-o măsură mai mare la un astfel de proces de luare a deciziilor. Utilizează analiza predictivă pentru a lua decizii. Chiar și cantitatea nestructurată de date care crește zilnic poate fi analizată cu ușurință și prin conceptele Big Data.
Conceptele de date mari sunt încă provocatoare. Dacă Big Data nu este implementat și interpretat corect în organizație, atunci va fi o mare piedică. O organizație trebuie să treacă mai multe bariere provocatoare pentru a utiliza datele Big în mod corespunzător pentru a lua mari decizii. Provocările de date mari acționează ca o reacție negativă la cercetarea Big Data.
Mai jos sunt câteva sfaturi menționate pentru companiile de analiză a datelor pentru a transforma datele mari către un succes mare.
-
Asigurați-vă că aveți o putere mare de procesare
În lumea afacerilor de astăzi, cantitatea de date continuă să extrapoleze în fiecare minut. Înainte de a începe orice proiect Big Data, trebuie să vă asigurați că există un procesor puternic. Orice proiect de cercetare Big Data implică o cantitate foarte mare de date și pentru a face față acestor date este foarte important să avem un procesor puternic. Este necesar un sistem adecvat de procesare pentru prelucrarea corectă și la timp a datelor. Performanțele sistemului de procesare trebuie să fie urmărite frecvent pentru a vă asigura că funcționează corect.
-
Definiți o structură organizatorică definită
Organizațiile pot utiliza datele mari la maximum, dacă au o configurație centralizată pentru echipa de analiză. Acest lucru îi va ajuta să combine liderii de afaceri și tehnologia de date mari pentru a veni cu cele mai bune idei pe care le poate susține o altă parte a organizației. Organizațiile care folosesc analiza predictivă au dovedit un succes mare în Big Data decât alte organizații.
-
Amestecă conceptele Big Data la momentul potrivit în organizație
Transformarea datelor mari în succes mare nu este un lucru atât de ușor. Are multe provocări mari de date. Companiile trebuie să-și acorde prioritate nevoilor și să lucreze în conformitate cu aceasta. Analiza de date mari are nevoie de date structurate. În multe companii datele sunt disponibile, dar nu sunt complete și organizate pentru ca analizele de date mari să le utilizeze direct pentru analiză.
Numai dacă analiza de date mari este utilizată eficient, organizația va putea afla problemele din procesul de afaceri și operațional. Organizațiile trebuie să îmbine datele într-un mod adecvat pentru a utiliza în mod eficient analiza predictivă.
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 folosind instrumentele ETL. Acest lucru va ajuta la amestecarea conceptelor de date mari la momentul potrivit în organizație.
-
Căutați planificarea pe termen lung
Tehnologiile se schimbă constant și organizațiile trebuie să se adapteze la tehnologia recentă. În lumea de azi, 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. Prin urmare, organizațiile trebuie să mențină informații de afaceri flexibile, care vor fi deschise pentru noi produse, metodologii și tehnologii. Planificați-vă pe termen lung și țineți-vă la curent cu schimbările. Dacă luați orice decizie sau schimbare sau luați orice alegere, gândiți-vă la impactul pe termen lung și la cum să faceți față.
-
Începeți cu stocarea în siguranță
Cel mai important pas și fundament pentru analiza datelor este implementarea unui sistem robust de stocare. 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 actuale și viitoare ale proiectului. Ar trebui să selectați un sistem de stocare, luând în considerare unii factori precum riscurile de date actuale și viitoare, amenințările comune și nivelul ridicat de securitate. Tot procesul de analiză a datelor cum ar fi criptarea datelor, autentificarea cheilor de stocare sau orice altă activitate pentru respectiva problemă ar trebui să fie sigur. Sistemul de stocare și securitate pe care îl implementați nu trebuie să fie prea scump. De asemenea, ar trebui să poată trata o cantitate mare de date.
-
Soluții de analiză avansată
Datele sunt aspectul cel mai important al oricărui proiect Big Data. Dar dacă datele nu sunt utilizate într-un mod corespunzător, nu vor adăuga multă valoare proiectului dvs. Big Data. Pentru a utiliza datele într-un mod eficient, atunci trebuie să utilizați o soluție avansată de analiză a datelor. Soluția de analiză avansată vă va 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 soluției avansate de analiză a datelor vă va ajuta să înțelegeți clar mediul Big Data.
-
Angajează-ți profesioniști experți
Găsirea talentului potrivit pentru procesarea datelor mari este o mare provocare pentru majoritatea organizațiilor. Datele mari reprezintă un câmp larg și o singură persoană nu poate stăpâni în toate tehnologiile Big Data. Mai întâi, faceți un studiu detaliat al proiectului dvs. Big Data și apoi selectați persoane care sunt experți pentru a face față aspectelor specifice ale proiectului.
Cererea de talent analitic este foarte mare, în timp ce piața talentelor analitice este foarte limitată. Unele companii iau acum măsuri pentru a recruta oameni experți în introducerea datelor Big prin instituții academice și start-up-uri de date mari.
Recrutarea talentului de date mari este un factor crucial pentru transformarea datelor mari în succesul mare.
-
Alege partenerul potrivit
Fiecare afacere nu va avea toate resursele și abilitățile de date setate pentru a investi în Big Data fără niciun ajutor din partea celorlalți. Într-un astfel de caz, este important să vă asociați cu cineva. Ar trebui să fii foarte atent în selectarea unui partener. Datele mari nu au o natură tranzacțională. Un bun exemplu este Procter și Gamble s-a asociat cu Google pentru a îmbunătăți abilitățile sale de analiză a datelor. Se ajută reciproc să obțină cunoștințe într-o înțelegere reciprocă.
-
Un lider puternic care să conducă inițiativele Big Data
Conducerea este un alt factor important pentru a transforma datele mari în succes mare. Organizațiile trebuie să aloce roluri bine definite pentru date mari și analitice. Organizațiile ar trebui să aibă calitățile necesare de conducere pentru a face analiza Big Data ca parte a rutinei lor de afaceri. Numirea unui lider puternic în domeniul conceptelor Big Data este un pas important într-o organizație pentru crearea calității leadershipului.
-
Nu ignorați instinctele naturale
Chiar dacă utilizați tehnologie de ultimă generație, nu ar trebui să ignorați niciodată instinctele naturale de detectare a defectelor și a modelelor de înțelegere. Există anumite instrumente de descoperire vizuală care vă vor ajuta să obțineți informații în timp util. Alături de astfel de instrumente, ar trebui să utilizați, de asemenea, trucuri analitice mai bune pentru a analiza diferitele date în mod diferit. Acest lucru este important și pentru că fiecare date necesită o abordare diferită.
-
Hadoop și Depozit
Acest lucru poate părea ciudat, dar această combinație funcționează excelent 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 utilizate. Hadoop funcționează cel mai bine la procesarea analitică. Prin urmare, combinarea Hadoop cu depozitul de date este cea mai bună combinație pentru a transforma conceptele de date Big într-un succes mare.
-
Găsiți un echilibru între planificarea de jos în sus și de sus în jos
Este foarte important să luăm în considerare ambele abordări, deoarece niciuna dintre ele nu poate reuși fără cealaltă. Găsiți un limbaj comun pentru comunicarea între profesioniști și tehnologii. Dacă nu investiția pe care o faceți în procesarea datelor Big este o simplă risipă.
-
Au o implementare sistematică și structurată dedicată
Multe organizații nu au criterii bine planificate pentru selectarea, identificarea și alegerea cazurilor de afaceri pentru prelucrarea datelor mari. Tehnicile și tehnologiile de date mari pot fi pornite din orice parte a organizației și în orice moment. Nu există o singură tehnologie și nici un singur punct de plecare pentru prelucrarea datelor Big. Foaia de parcurs corespunzătoare ar trebui creată pentru a obține un succes mare. Foaia de parcurs nu trebuie să includă doar obiectivele afacerii, ci ar trebui să vă spună și care sunt celelalte investiții în tehnologie care trebuie făcute procesului de analiză a datelor. Organizațiile care nu au o abordare atât de sistematică nu vor avea o rată mare de succes.
-
Știți că nu există o singură tehnologie Big Data Research
După 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 tehnologiilor depinde de nevoile organizației, precum și de mediul organizației
-
Construiți în analiză și informații de afaceri
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 informații de afaceri au un mediu avansat de analiză pentru a transforma datele în cunoștințe. Această analiză poate fi îmbunătățită pentru a monitoriza informațiile competitive și satisfacția clienților. Soluția perfectă de business intelligence, care se combină cu procesarea Big Data, vă va ajuta să deblocați noi potențiale de afaceri și va genera mai mult profit către afacerea dvs.
-
Platforma de date Big agilă și flexibilă
Platforma pentru conceptele de date mari pe care o alegeți pentru afacerea dvs. ar trebui să fie flexibilă. Ar trebui să se poată adapta la gestionarea datelor diferite și la diferite scenarii de analiză. De asemenea, ar trebui să fie capabil să utilizeze tehnici avansate precum modelarea predictivă, căutarea semantică și analiza geospatială.
Concluzie - Conceptele Big Data
Organizațiile au înțeles că există o valoare mare pentru Big Data. Respectarea tuturor acestor strategii va ajuta companiile mari de analiză a datelor 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 conceptele de date mari. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Arhitectură MapReduce pentru date mari
- Big Data și Training Hadoop | Curs online de Hadoop
- Hands-on Hadoop - îmblânziți datele mari!
- Big Data Hands-on!
- Calități unice de conducere