Hvad er Big Data Concepts?
Hver organisation i dag har enorme data, der fortsætter med at stige hvert minut. For at administrere sådanne data skal du have avanceret teknologi. Big data analytics bringer en ny revolution inden for analyse af big data-koncepter. Big data analyserer en stor mængde data for at få dybere viden om dataene og finde ud af dets skjulte mønstre og sammenhænge. Det vil hjælpe virksomheden med at forstå informationen på en mere bedre måde. Det vil hjælpe virksomheden med at identificere de data, der er vigtigere for organisationen.
Hvorfor er big data-koncepter analytics vigtige?
Big data har været i hovedfokus siden starten på forretningsområdet. Mange organisationer forstår vigtigheden af Big data og bruger dem til deres forretning.
Big data-introduktion hjælper virksomheden med at identificere nye forretningsmuligheder og øge deres effektivitet. Dette vil igen bidrage til at øge deres fortjeneste ved at få mange kunder. I nutidens verden betragtes Big data-koncepter som vigtigere på grund af følgende årsager
- Reducerede omkostninger - big datateknologier er mere omkostningseffektive. Og det er det bedste værktøj til at gemme enorme data til en lavere pris. Det hjælper også med at identificere mere effektive måder at drive forretning på.
- Hurtig beslutningstagning - Ved hjælp af in-memory analyse og styrken til at analysere nye datakilder hjælper Big data virksomheden med at analysere data og information hurtigere end før. Baseret på læring gennem analyse kan virksomheden tage en smart beslutning.
- Nye produkter og funktioner - Gennem korrekt analyse kender Big data-koncepter kundens behov og tilfredshed. Så de leverer altid, hvad kunderne ønsker. Nogle virksomheder opretter også nye produkter ved hjælp af big data-analyse for at tilfredsstille deres kunders.
Ved hjælp af big data-koncepter analyse kan en organisation øge salg, effektivitet, drift, kundeservice og risikostyring.
Big data-analyse hjælper med at forbedre hastigheden i forretningsprocessen og reducere kompleksiteten af operationerne.
Teknologier, der bruges i Big Data-analyse
Der er ingen enkelt teknologi, der laver Big data-analyse. Her er nævnt få vigtige teknologier, der spiller en stor rolle i Big Data
- Datastyring
- Datamining
- Hadoop
- In-Memory Analytics
- Predictive Analytics
- Tekstminedrift
Anvendelsesområder
De fleste organisationer har nu Big Data-koncepter. Fordi de har forstået behovet for at udnytte dataene og udlede værdien af dem. Nogle få typer organisationer, der bruger denne teknologi, er vist nedenfor
- Rejse og gæstfrihed
- Sundhedspleje
- Regering
- Detail
Tip til at slå Big data til Big Success
Virksomheder med store data stiger hvert år, og de udarbejder nye strategier for at reducere driftsomkostninger, øge effektiviteten og give kundetilfredshed. Mange organisationer bruger deres data og analyse til at tage rentable beslutninger. Big data hjælper i større grad til en sådan beslutningsproces. Det udnytter prædiktiv analyse for at træffe beslutninger. Selv den ustrukturerede mængde data, der vokser på daglig basis, kan også let analyseres ved Big data-koncepter.
Big data-koncepter er stadig udfordrende. Hvis Big data ikke implementeres og tolkes korrekt i organisationen, vil det være en stor hindring. En organisation er nødt til at krydse adskillige udfordrende barrierer for at bruge Big data korrekt til at tage store beslutninger. Big data-udfordringer fungerer som en negativ reaktion på Big data-forskning.
Nedenfor er nogle få tip, der er nævnt til dataanalysevirksomheder til at gøre big data til stor succes.
-
Sørg for, at du har rigelig behandlingskraft
I dagens forretningsverden fortsætter datamængden med at ekstrapolere hvert minut. Før du starter med et Big Data-projekt, skal du sørge for, at en stærk processor er på plads. Ethvert Big Data-forskningsprojekt involverer en enorm mængde data, og for at håndtere sådanne data er det meget vigtigt at have en stærk processor. Det rigtige behandlingssystem er nødvendigt for nøjagtig og rettidig behandling af data. Ydelsen af behandlingssystemet skal spores ofte for at sikre, at det fungerer korrekt.
-
Definer en klar organisationsstruktur
Organisationer kan bruge big data maksimalt, hvis de har en centraliseret opsætning til analyseteamet. Dette vil hjælpe dem med at kombinere virksomhedsledere og big datateknologi for at komme med de bedste ideer, som andre dele af organisationen kan udnytte. Organisationer, der bruger forudsigelig analyse, har vist sig at have en stor succes i Big data end andre organisationer.
-
Bland Big Data-koncepterne på det rigtige tidspunkt i organisationen
At omdanne big data til stor succes er ikke så let. Det har en masse big data udfordringer. Virksomheder skal prioritere deres behov og arbejde efter det. Big data analytics har brug for data, der er struktureret. I mange virksomheder er data tilgængelige, men de er ikke komplette og organiseret, så big data-analyse kan bruge dem direkte til analyse.
Kun hvis big data-analyse anvendes effektivt, kan organisationen finde ud af problemerne i forretnings- og driftsprocessen. Organisationer skal blande dataene på en ordentlig måde for at bruge den forudsigelige analyse effektivt.
Tid er en anden vigtig faktor, der påvirker dataanalyseprocessen. Information i realtid er nødvendig for at tage effektive beslutninger. En dataanalytiker skal altid bruge mere tid på at forberede dataene til analysen ved hjælp af ETL-værktøjerne. Dette vil hjælpe med at blande big data-koncepter på det rigtige tidspunkt i organisationen.
-
Se efter langtidsplanlægning
Teknologier ændrer sig konstant, og organisationerne er nødt til at tilpasse sig til den nylige teknologi. I dagens verden bliver dataene større, og det er en stor udfordring for virksomheden. Organisationer skal være udstyret til at imødekomme den samme udfordring. Teknologier vil være bedre i morgen end i dag. Så organisationer er nødt til at opretholde fleksibel forretningsinformation, som vil være åben for nye produkter, metoder og teknologier. Planlæg langsigtet og hold dig ajour med ændringerne. Hvis du tager nogle beslutninger eller ændringer eller træffer nogle valg, skal du tænke over virkningen af det på lang sigt og hvordan du skal håndtere det.
-
Start med sikker opbevaring
Det vigtigste trin og fundamentet for dataanalyse er at implementere et robust lagringssystem. Hvis du vil implementere Big Data i din organisation, skal sikkerhed være din første prioritet. Dit lagersystem skal imødekomme de nuværende og fremtidige krav til projektet. Du skal vælge et lagringssystem under hensyntagen til nogle faktorer som aktuelle og fremtidige datarisici, almindelige trusler og højt sikkerhedsniveau. Al processen med dataanalyse, såsom kryptering af data, godkendelse af butikkens nøgler eller enhver anden aktivitet for den sags skyld, skal være sikker og sikker. Det lager- og sikkerhedssystem, du implementerer, bør ikke være for dyrt. Det skal også være i stand til at håndtere en stor mængde data.
-
Avancerede analyseløsninger
Data er det vigtigste aspekt af ethvert Big data-projekt. Men hvis data ikke bruges på en ordentlig måde, tilføjer de ikke meget værdi til dit Big data-projekt. For at bruge data på en effektiv måde skal du bruge en avanceret dataanalyseløsning. Avanceret analyseløsning hjælper dig med at få indgående viden om dataene. Dette giver dig mulighed for at tage bedre beslutninger og få bedre resultater i forretningen. Brug af avanceret dataanalyseløsning vil hjælpe dig med at forstå Big data-miljøet tydeligt.
-
Engagér eksperter
At finde det rigtige talent til stor databehandling er en stor udfordring for de fleste af organisationerne. Big data er et bredt felt, og en enkelt person kan ikke mestre alle teknologierne i Big data. Først skal du foretage en detaljeret undersøgelse af dit Big data-projekt og derefter vælge personer, der er eksperter til at håndtere specifikke aspekter af projektet.
Efterspørgslen efter analytisk talent er meget høj, mens markedet for analytisk talent er meget begrænset. Nogle virksomheder tager nu skridt til at rekruttere eksperter i introduktion af Big Data gennem akademiske institutioner og big data-opstart.
Rekruttering af det rigtige big data talent er en afgørende faktor for at gøre Big data til Big succes.
-
Vælg den rigtige partner
Hver virksomhed har ikke alle ressourcer og datafærdigheder, der er sat til at investere i Big data uden hjælp fra andre. I et sådant tilfælde er det vigtigt at samarbejde med nogen. Du skal være meget forsigtig med at vælge en partner. Big data har ikke transaktionelle karakter. Et godt eksempel er Procter og Gamble har samarbejdet med Google for at forbedre sine dataanalyseevner. De hjælper hinanden med at få viden i en gensidig forståelse.
-
En stærk leder til at drive Big data-initiativerne
Lederskab er en anden vigtig faktor for at gøre Big data til stor succes. Organisationer skal tildele veldefinerede roller til big data og analyse. Organisationer skal have de nødvendige ledelsesegenskaber for at gøre Big data-analyse som en del af deres forretningsrutine. At udpege en stærk leder inden for Big data-koncepter er et vigtigt trin i en organisation for at skabe lederskabskvalitet.
-
Ignorere ikke de naturlige instinkter
Selvom du bruger avanceret teknologi, skal du aldrig ignorere de naturlige instinkter til at opdage mangler og forståelsesmønstre. Der er visse visuelle opdagelsesværktøjer, der hjælper dig med at få rettidig information. Sammen med sådanne værktøjer skal du også bruge bedre analytiske tricks til at analysere forskellige data forskelligt. Dette er også vigtigt, fordi hver data kræver en anden tilgang.
-
Hadoop og lager
Dette lyder måske underligt, men denne kombination fungerer godt for virksomheder. Datavarehus lagrer de strukturerede data, mens Hadoop gemmer alle de ustrukturerede data, som kan analyseres i fremtiden og kan bruges. Hadoop fungerer bedst ved analytisk behandling. Derfor er det at kombinere Hadoop med datavarehus den bedste kombination for at gøre Big data-koncepter til Big succes.
-
Find en balance mellem bottom-up og top-down planlægning
Det er meget vigtigt at tage begge tilgange i betragtning, fordi ingen af dem kan lykkes uden den anden. Find et fælles sprog til kommunikation mellem forretningsfolk og teknologier. Hvis ikke er den investering, du foretager i Big Data-behandling, et rent spild.
-
Har en dedikeret systematisk og struktureret implementering
Mange organisationer har ikke godt planlagte kriterier for udvælgelse, identifikation og valg af store databehandlingssager. Big datateknikker og teknologier kan startes fra enhver del af organisationen og på ethvert tidspunkt. Der er ingen enkelt teknologi eller et enkelt udgangspunkt for Big databehandling. Den rette køreplan bør oprettes for at opnå stor succes. Køreplanen skal ikke kun omfatte virksomhedens mål, men den skal også fortælle dig, hvad er de andre teknologinvesteringer, der skal foretages i dataanalyseprocessen. Organisationer, der mangler en sådan systematisk tilgang, får ikke stor succesrate.
-
Ved, at der ikke findes en enkelt Big Data Research-teknologi
Som vi allerede har set forskellige data har brug for forskellige tilgange og teknologier. Hadoop spiller en vigtig rolle at spille i Big data, men der er meget flere teknologier end Hadoop. Kombinationen af teknologier afhænger af organisationens behov såvel som organisationens miljø
-
Indbyg i analytics og Business Intelligence
Når du har implementeret lagringsløsningen, er det næste trin at implementere den nødvendige lageranalyse for at få et dybere kendskab til dataene. Nye værktøjer til forretningsintelligens har avanceret analysemiljø til at konvertere dataene til viden. Denne analyse kan forbedres for at overvåge konkurrencedygtig intelligens og kundetilfredshed. Den perfekte Business Intelligence-løsning, der kombineres med Big databehandling, hjælper dig med at låse nye forretningsmuligheder og skabe større fortjeneste til din virksomhed
-
Agile og fleksibel Big data platform
Den store datakonceptplatform, som du vælger til din virksomhed, skal være fleksibel. Det skal være i stand til at tilpasse sig forskellige datastyring og forskellige analysescenarier. Det skal også være i stand til at bruge avancerede teknikker som forudsigelig modellering, semantisk søgning og geospatial analyse.
Konklusion - Big Data-koncepter
Organisationer har forstået, at der er stor værdi for Big data. At følge alle disse strategier vil hjælpe big data-analysefirmaer med at lette processen med at gøre Big databehandling til en stor succes.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Big Data Concepts. Her diskuterede vi de 16 vigtige og interessante tip til big data-koncepter. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- MapReduce Arkitektur til Big Data
- Big Data og Hadoop træning | Online Hadoop-kursus
- Hands-on Hadoop - temme de store data!
- Big Data Hands-on!
- Unikke lederegenskaber