Шта су концепти великих података?
Свака организација данас има огромне податке који се непрестано повећавају. За управљање таквим подацима потребна вам је напредна технологија. Аналитика великих података доноси нову револуцију у области анализе концепата великих података. Велики подаци анализирају велику количину података да би се сазнало дубље о подацима и открили њихови скривени обрасци и корелације. То ће помоћи предузећу да боље разуме информације о њима. Помоћи ће предузећу да идентификује податке који су важнији за организацију.
Зашто је важна аналитика концепата великих података?
Велики подаци су у главном фокусу од његовог почетка на пословном пољу. Многе организације разумију важност великих података и користе их за своје пословање.
Увођење великих података помаже предузећу да препозна нове пословне прилике и повећа њихову ефикасност. То ће, заузврат, помоћи да се повећа њихов профит придобијањем пуно купаца. У данашњем свету, концепти великих података сматрају се важнијим из следећих разлога
- Смањени трошкови - велике технологије података су исплативије. А то је најбоље средство за складиштење огромних података уз ниже трошкове. Такође помаже у идентификовању ефикаснијих начина пословања.
- Брзо доношење одлука - Уз помоћ аналитике у меморији и моћи анализе нових извора података, Велики подаци помажу предузећу да брже анализира податке и информације него раније. На основу учења кроз анализу, предузеће може донети паметну одлуку.
- Нови производи и функције - Кроз правилну аналитику, концепти великих података препознају потребе и задовољство корисника. Тако увек испоручују оно што купци желе. Неке компаније такође креирају нове производе користећи велику анализу података да задовоље своје купце.
Коришћењем аналитичких концепата података, организација може повећати продају, ефикасност, пословање, корисничку услугу и управљање ризиком.
Аналитика великих података помаже у побољшању брзине пословног процеса и смањењу сложености операција.
Технологије које се користе у аналитикама великих података
Не постоји ниједна технологија која чини анализу великих података. Овде је наведено неколико важних технологија које играју главну улогу у Биг Дата-у
- Управљање подацима
- Претрага података
- Хадооп
- Аналитика у меморији
- Предиктивна аналитика
- Тект Мининг
Области примене
Већина организација сада има концепте великих података. Зато што су схватили потребу да се подаци искористе и из њих извуку вредност. Неколико врста организација које користе ову технологију је наведено ниже
- Путовања и гостопримство
- Здравствена заштита
- Влада
- Малопродаја
Савети за претварање великих података у велики успех
Велике компаније са подацима се повећавају сваке године и раде нове стратегије за смањење оперативних трошкова, повећање ефикасности и пружање задовољства купаца. Многе организације користе своје податке и анализе за доношење профитабилних одлука. Велики подаци помажу у већој мјери за такав поступак доношења одлука. Он користи предиктивну анализу за доношење одлука. Чак и неструктурирана количина података која свакодневно расте може се лако анализирати помоћу Биг дата концепата.
Велики концепти података још увек су изазовни. Ако се велики подаци не примене и правилно интерпретирају у организацији, то ће бити велика препрека. Организација мора да пређе неколико изазовних препрека да би се Велики подаци на одговарајући начин користили за доношење великих одлука. Велики изазови података делују као негативна реакција на истраживање великих података.
Испод је неколико савета који се спомињу за компаније за анализу података како би велике податке претворили у велики успех.
-
Уверите се да имате довољну моћ обраде
У данашњем пословном свету количина података се непрестано екстраполира. Пре него што почнете са било којим великим пројектом података, морате бити сигурни да је снажан процесор. Сваки истраживачки пројекат о великим подацима укључује огромну количину података и за суочавање са таквим подацима врло је важно имати моћан процесор. Прави систем обраде потребан је за тачну и правовремену обраду података. Учинковитост система за обраду треба често пратити да би се осигурало да он правилно ради.
-
Дефинишите дефинитивну организациону структуру
Организације могу да искористе велике податке до свог максимума ако имају централизовано постављање за аналитички тим. Ово ће им помоћи да комбинују пословне лидере и технологију великих података како би изашли са најбољим идејама које други део организације може искористити. Доказано је да организације које користе предиктивну анализу имају велики успех у великим подацима од осталих организација.
-
Помијешајте концепте великих података у право вријеме у организацији
Претварање великих података у велики успех није тако једноставна ствар. Има пуно великих изазова са подацима. Компаније морају да дају предност својим потребама и раде у складу са тим. За велику анализу података потребни су подаци који су структурирани. У многим компанијама подаци су доступни, али нису потпуни и организовани како би се велика анализа података користила директно за анализу.
Само ако се аналитика великих података ефикасно користи, организација ће моћи да открије проблеме у пословном и оперативном процесу. Организације морају мешати податке на правилан начин како би ефикасно користиле предиктивну анализу.
Време је још један важан фактор који утиче на процес анализе података. Информације у реалном времену потребне су за доношење ефикасних одлука. Аналитичар података увек треба да потроши више времена на припрему података за анализу користећи ЕТЛ алате. Ово ће вам помоћи да се у правом тренутку у организацији стапају концепти великих података.
-
Потражите дугорочно планирање
Технологије се непрестано мењају и организације се морају прилагодити најновијој технологији. У данашњем свету подаци постају све већи и велики су изазов за посао. Организације морају бити опремљене да одговоре на исти изазов. Технологије ће бити боље сутра него данас. Стога организације морају да одржавају флексибилну пословну интелигенцију која ће бити отворена за нове производе, методологије и технологије. Планирајте дугорочно и будите у току са променама. Ако донесете било какве одлуке или промене или донесете било какав избор, размислите о њеном утицају на дужи рок и како да се носите са тим.
-
Почните са сигурним складиштењем
Најважнији корак и основа за анализу података је примена робусног система складиштења. Ако желите да имплементирате Биг Дата у своју организацију, онда вам сигурност треба бити први приоритет. Ваш систем складиштења треба да испуњава садашње и будуће захтеве пројекта. Требали бисте одабрати систем за складиштење узимајући у обзир неке факторе попут тренутних и будућих ризика података, уобичајених претњи и високог нивоа сигурности. Сав процес аналитике података попут шифрирања података, провјере аутентичности кључева продавнице или било које друге активности по том питању требао би бити сигуран и сигуран. Систем складиштења и сигурности који имплементирате не би требао бити прескуп. Такође би требало да буде у могућности да се бави великом количином података.
-
Напредна решења за аналитику
Подаци су најважнији аспект било којег великог пројекта података. Али ако се подаци не употребе на одговарајући начин, то неће додати много вредности вашем пројекту великих података. Да бисте користили податке на ефикасан начин, тада морате да користите напредно решење за анализу података. Напредно аналитичко решење помоћи ће вам да стекнете дубинско знање о подацима. То ће вам омогућити да донесете боље одлуке и постигнете боље резултате у пословању. Коришћење напредног решења за анализу података помоћи ће вам да јасно схватите окружење великих података.
-
Ангажовати стручњаке стручњака
Проналажење правог талента за велику обраду података велики је изазов за већину организација. Велики подаци су широко поље и ни једна особа не може савладати све технологије великих података. Прво детаљно проучите свој пројекат великих података, а затим одаберите људе који су стручњаци који ће се бавити одређеним аспектима пројекта.
Потражња за аналитичким талентом је веома велика док је тржиште аналитичких талената врло ограничено. Неке компаније сада предузимају кораке да прикупе стручне људе за увођење великих података кроз академске институције и велике почетне податке.
Регрутовање правих талената великих података пресудан је фактор у претварању великих података у велики успех.
-
Изаберите правог партнера
Свако предузеће неће имати све ресурсе и вештине података да уложе у велике податке без икакве помоћи других. У таквом случају важно је партнерство са неким. Треба да будете веома опрезни у одабиру партнера. Велики подаци нису трансакционе природе. Добар пример је Процтер и Гамбле који су у партнерству са Гооглеом ради побољшања његових вештина аналитике података. Они помажу једни другима да стекну знање у међусобном разумевању.
-
Снажан лидер који покреће иницијативе Биг дата
Лидерство је још један важан фактор за претварање великих података у велики успех. Организације морају додијелити добро дефинисане улоге за велике податке и аналитику. Организације треба да имају неопходне лидерске квалитете да би аналитика великих података постала део њихове пословне рутине. Именовање снажног лидера у пољу Концепт великих података важан је корак у организацији ка стварању квалитета вође.
-
Не занемарујте природне нагоне
Иако користите врхунску технологију, никада не треба занемарити природне нагоне откривања недостатака и разумевања образаца. Постоје одређени алати за визуелно откривање који ће вам помоћи у правовременом добијању информација. Уз такве алате требало би користити и боље аналитичке трикове како бисте различито анализирали различите податке. Ово је такође важно јер сваки податак захтева другачији приступ.
-
Хадооп и складиште
Ово можда звучи чудно, али ова комбинација одлично делује за компаније. Складиште података чува структуриране податке док Хадооп чува све неструктуриране податке који могу у будућности анализирати и који се могу користити. Хадооп најбоље делује у аналитичкој обради. Стога је комбиновање Хадоопа са складиштем података најбоља комбинација за претварање концепта Биг Дата у велики успех.
-
Пронађите баланс између планирања одоздо према горе и одоздо нагоре
Веома је важно узети у обзир оба приступа јер ниједан од њих не може успјети без другог. Пронађите заједнички језик за комуникацију између пословних и технолошких стручњака. Ако не, инвестиција коју улажете у велику обраду података је пуки губитак.
-
Имати посвећену систематску и структурирану имплементацију
Многе организације немају добро испланиране критеријуме за избор, идентификацију и избор пословних случајева великих обрада података. Технике и технологије великих података могу се покренути из било којег дела организације и у било ком тренутку. Не постоји јединствена технологија нити једно полазиште за велику обраду података. Да би се постигао велики успех, требало би створити одговарајући план пута. План не би требао садржавати само циљеве пословања, већ би вам требао показати и која су друга улагања у технологију у процесу анализе података. Организације којима недостаје такав систематски приступ неће добити велику стопу успеха.
-
Знајте да не постоји јединствена технологија за истраживање великих података
Као што смо већ видели, различити подаци захтевају различите приступе и технологије. Хадооп игра важну улогу у великим подацима, али постоји много више технологија од Хадоопа. Комбинација технологија зависи од потреба организације као и од окружења организације
-
Уградите у аналитику и пословну интелигенцију
Након што имплементирате решење за складиштење, следећи корак је примена потребне аналитике за складиштење како би стекли дубље знање о подацима. Последњи алати за пословну интелигенцију имају напредно аналитичко окружење за претварање података у знање. Ова аналитика се може побољшати за надгледање конкурентне интелигенције и задовољства купаца. Савршено решење за пословну интелигенцију које се комбинује са обрадом великих података помоћи ће вам да откључате нове потенцијале пословања и донесе више профита вашем послу
-
Агиле и флексибилна платформа великих података
Платформа за концепте великих података коју бирате за ваше пословање треба да буде флексибилна. Требао би бити у могућности да се прилагоди различитим управљањима подацима и различитим аналитичким сценаријима. Такође би требало да буде у могућности да користи напредне технике попут предиктивног моделирања, семантичке претраге и геопросторне аналитике.
Закључак - Велики концепти података
Организације су схватиле да за велике податке постоји велика вредност. Слиједећи све ове стратегије помоћи ће компанијама за велику анализу података да олакшају процес претварања велике обраде података у велики успјех.
Препоручени чланци
Ово је водич за концепте великих података. Овдје смо разговарали о 16 важних и занимљивих савјета за концепте великих података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- МапРедуце архитектура за велике податке
- Биг Дата и Хадооп тренинг | Онлине Хадооп курс
- Хандс-он Хадооп - укротите велике податке!
- Биг Дата Хандс-он!
- Јединствене лидерске квалитете