Зміст
- Перенос великих даних безпосередньо на конкретні секторальні платформи
- Створіть застарілі системи бізнес-аналітики
- Скористайтеся цим сховищем даних
- Дані про структуру
- Визначення та обробка озер даних
Джерело: Solarseven / Dreamstime.com
Винос:
Чи отримує ваш бізнес максимум своїх даних? Ось кілька нових способів використання даних, які у вас уже є.
У наші дні дуже багато розмов про те, що стосується створення ІТ-налаштувань великих даних, від використання Apache Hadoop та відповідних інструментів для інноваційної доступності, до розмов про технічні способи переведення даних у центральні корпоративні сховища даних. Але в цьому і філософський елемент великих даних. Іншими словами, як ви використовуєте всі ці дані, які лежать навколо, щоб дійсно покращити результати вашого бізнесу та покращити бізнес-модель?Ось п’ять способів того, як компанії знижують цілі та фактично застосовують їх до певних результатів.
Перенос великих даних безпосередньо на конкретні секторальні платформи
Один простий спосіб почати використовувати агреговані бізнес-дані - це введення конкретних елементів даних у заздалегідь розроблені системи бізнес-процесів, які створені для ефективної доставки цих даних. Мабуть, найкращим прикладом є інструменти управління відносинами з клієнтами (CRM). Постачальники часто будують свої послуги навколо інформаційних панелей, які можуть представити торговим працівникам та іншим ефективні та доступні файли чи папки клієнтів.Вся справа в тому, що використання CRM передбачає, що ви десь маєте необхідні дані. Якщо ви можете згрупувати ідентифікатори клієнтів, історії покупки та інші відповідні елементи разом, ви можете почати пересилати все це на вашу платформу CRM. Ваш торговий колектив буде вам вдячний.
Створіть застарілі системи бізнес-аналітики
Знову ж таки, ви будете вибирати та вибирати, які конкретні набори даних ви хочете використовувати, але інша річ, яку роблять компанії, - це застосовувати свої звичайні способи стискання даних і повільно їх розширювати, вводячи все більше і більше наборів великих даних у свої традиційні методи звітування. .Гаразд, тому є більше кількох застережливих ресурсів про те, наскільки застарілі системи загалом стримують фактичний прогрес. Але є також деякі практичні посібники, які показують деякі проблеми використання застарілих технологій для великих даних, як це можна зробити та як правильний персонал може змінити все. Крім того, технічно все стає "спадщиною" після його розгортання, тому не завжди має сенс бракувати застарілу систему кожен раз, коли виникає щось краще.
Скористайтеся цим сховищем даних
Якщо у вас є великі дані в центральному сховищі, і ви знаєте, як отримати доступ до нього, ви можете будувати нові процеси навколо цього.Ось чудовий приклад того, як деякі більші компанії переслідують конкретні, точні, чіткі використання великих даних. Ви можете назвати це перехресною індексацією; це допомагає підприємству побудувати послідовні моделі між усіма їх численними видами облікових записів клієнтів, які можуть зберігатися в різних частинах архітектури програмного забезпечення.
Поєднавши всі дійсні дані разом, компанія може зрозуміти, чи, наприклад, ім’я в його одноразовій торговій базі даних роздрібної торгівлі відповідає імені в одному зі своїх підрозділів обслуговування. Потім компанія імпортує інформацію в обидва відділи, так що коли хтось піднімає телефон, вони знають, що ця людина активна в обох окремих каналах.
Це практичне використання бізнес-аналітики - це допомагає вам реально зробити щось на основі всіх великих даних, які ви зібрали разом.
Дані про структуру
Інша основна проблема з великими даними полягає в тому, що компанії часто збирають відносно неструктуровані дані. Неструктуровані дані можуть надходити у вигляді паперових чи цифрових документів, неочищених чи нерафінованих ресурсів бази даних або навіть фрагментів та коду з мобільних пристроїв. Неструктуровані дані мають спільне те, що вони не відповідають формату реляційної бази даних. Як результат, традиційна релевантна база даних не впорається з нею, і ви не отримуєте з неї жодної ділової інформації.Є два способи впоратися з цим: захопити лопату і почати копати або отримати деякі ресурси, які переробляють ці неструктуровані дані в діючі дані. Компанії, які не хочуть інвестувати в нове програмне забезпечення, можуть використовувати людські руки для сортування неструктурованих даних та їх правильного форматування, але тепер у вас є кілька альтернатив завдяки інструментам, які дозволять ефективно аналізувати неструктуровані дані. Наприклад, метадані - це один із способів автоматизації передачі даних таким чином, щоб зробити його корисним.
Визначення та обробка озер даних
Ще одне велике слово у спільноті великих даних - це озеро даних. По суті, озеро даних - це просто великий набір даних, які сидять там невикористаними. Це найважливіше визначення даних у спокої - з цим нічого не робиться, його не турбують, його так само крижано і плаксично, як шпон стоячого водойми.Знову ж таки, існує багато різних способів поводження з озерами даних, але всі вони починаються з роздумів про те, що в цих великих наборах даних, і чому вони знаходяться в холодному сховищі в першу чергу. Компанії будують власні центри обробки даних та використовують ультрасучасні об'єктно-орієнтовані технології кластеризації даних, щоб розбити ці озера на діючі частини. Це реально робиться на основі власних випадків у кожному конкретному випадку, але деякі експерти мають пропозиції щодо того, як передати ці озера даних у корисні канали, які змушують кудись інформацію десь і щось робити.