Content
- Característiques del Big Data
- Manca de camí adequat
- Problemes de classificació de dades
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Rendiment de dades
- Sobrecàrrega
- Eines analítiques
- Persona adequada al lloc correcte
- Formes de dades
- Dades no estructurades
- Conclusió
Font: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Emportar:
Les grans dades estan revolucionant les analítiques i poden tenir un gran valor per a les empreses, però només si es gestionen i s’analitzen amb èxit.
El big data presenta diverses formes i estructures. En els darrers anys, les analítiques de grans dades han tingut un impacte significatiu en les decisions empresarials i, si bé pot tenir un immens valor, sí que presenta alguns punts de dolor.
En aquest article, discutiré aquells punts de dolor analítics, però primer, em centrem en algunes característiques del big data.
Característiques del Big Data
Les dades grans poden definir-se per diverses característiques:
- Volum: el terme big data es refereix a la mida i el volum es refereix a la quantitat de dades. La mida de les dades determina el valor de les dades a considerar o no grans.
- Velocitat: la velocitat amb què es generen les dades es coneix com a velocitat.
- Veracitat: es refereix a la correcció de les dades. La precisió de l'anàlisi depèn de la veracitat de les dades d'origen.
- Complexitat: les quantitats massives de dades provenen de diverses fonts, de manera que la gestió de dades es converteix en un procés difícil.
- Varietat: una cosa important a comprendre és la categoria a la qual pertany el big data. Això ajuda a analitzar les dades.
- Variabilitat: aquest factor fa referència a la inconsistència que poden mostrar les dades. Això dificulta encara més el procés de gestió de les dades de manera eficaç.
Ara permetem parlar d’alguns dels punts de dolor.
Manca de camí adequat
Si les dades provenen de fonts diferents, hauria d’haver una ruta adequada i fiable per a la gestió de dades massives.
Per obtenir millors solucions, el camí ha d’oferir coneixement del comportament del client. Aquesta és la motivació principal per crear una infraestructura flexible per integrar sistemes front-end amb sistemes de fons. Com a resultat, ajuda a mantenir el sistema en funcionament.
Problemes de classificació de dades
El procés d’analítica hauria de començar quan el magatzem de dades es carrega amb quantitats massives de dades. S’hauria de fer analitzant un subconjunt de dades clau de negoci. Aquesta anàlisi es fa per a patrons i tendències significatives.
Les dades s’han de classificar correctament abans de l’emmagatzematge. L’estalvi de dades aleatòriament pot crear problemes addicionals en analítica. Com que les dades són de gran volum, crear diversos conjunts i subconjunts podria ser l’opció correcta. Això ajuda a crear tendències per gestionar els reptes de grans dades.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Rendiment de dades
Les dades s’han de manejar de manera eficaç per al rendiment i les decisions no s’han de prendre sense informació. Necessitem que les nostres dades funcionin de manera eficaç per fer el seguiment de la demanda, l’oferta i el benefici per tenir coherència. Aquestes dades s'han de gestionar per obtenir informació empresarial en temps real.
Sobrecàrrega
Es pot produir una sobrecàrrega quan es tracta de mantenir grans quantitats de conjunts de dades i subconjunts. El punt clau del dolor aquí és seleccionar quina informació es conserva de diferents fonts. Aquí, la fiabilitat també és un factor important mentre seleccionem les dades que cal conservar.
No es necessiten alguns tipus d’informació per a negocis i s’han d’eliminar per evitar complicacions futures. Es podria resoldre un problema de sobrecàrrega si alguns experts utilitzen algunes eines per obtenir una visió detallada per crear un èxit de projecte de dades.
Eines analítiques
Les nostres actuals eines analítiques ofereixen informació sobre el rendiment anterior, però es necessiten eines per proporcionar informació futura. Les eines predictives poden ser solucions òptimes en aquest cas.
També cal donar accés a l’eina analítica a gestors i altres professionals. L’orientació d’experts pot augmentar el negoci a un nivell més alt. Això permet una visió adequada, amb menys assistència per al suport informàtic.
Persona adequada al lloc correcte
Per a molts departaments de recursos humans, el lema és "la persona adequada en el lloc adequat" i també per a dades grans. Proporciona l'accés a les dades i les analítiques a la persona adequada. Això pot ajudar a obtenir informació adequada sobre les prediccions relacionades amb el risc, els costos, les promocions, etc., i podria convertir els analítics en accions.
Les dades recollides per empreses a través de vendes, seguiment i cookies no serveixen de res si no es pot analitzar adequadament. L’anàlisi és important per proporcionar allò que el consumidor vol.
Formes de dades
Hi ha una gran quantitat de dades recollides, que es poden estructurar o desestructurar i de diferents fonts. El maneig inadequat de les dades i la manca de consciència sobre què guardar i on guardar-lo pot dificultar el maneig de dades grans. L'ús de cada forma de dades ha de ser conegut per la persona que la gestiona.
Dades no estructurades
Les dades procedents de diferents fonts poden tenir un formulari no estructurat. Podria contenir dades no organitzades de manera predeterminada, estàndard. Per exemple, s, registres del sistema, documents de processament de textos i altres documents comercials poden ser fonts de dades.
El repte és emmagatzemar i analitzar aquestes dades correctament. Una enquesta va declarar que el 80% de les dades generades diàriament no estan estructurades.
Conclusió
Les dades d'una empresa són difícils de gestionar a causa de la seva gran mida i la necessitat de major capacitat de processament. Les bases de dades tradicionals no poden processar-ho de manera eficient. Una organització pot prendre millors decisions si pot gestionar i analitzar amb èxit dades massives amb facilitat.
Es podrien tractar de petabytes de dades d’emmagatzematge de dades dels empleats d’una organització de diferents fonts. Si no s’organitza correctament, pot arribar a ser difícil d’utilitzar. La situació s’agreuja si encara arriben dades encara més desestructurades de diferents fonts.
El Big Data té el potencial de millorar les decisions empresarials i les analítiques. Avui en dia la banca, els serveis, els mitjans i les comunicacions inverteixen en grans dades. Cal tenir en compte els punts de dolor anteriors mentre es treballa amb quantitat massiva de dades.