Усунення більших точок аналітики даних

Автор: Roger Morrison
Дата Створення: 17 Вересень 2021
Дата Оновлення: 19 Червень 2024
Anonim
Build Ukraina on-line UA
Відеоролик: Build Ukraina on-line UA

Зміст


Джерело: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Винос:

Великі дані революціонізують аналітику і можуть мати величезне значення для бізнесу - але лише за умови успішного управління та аналізу.

Великі дані надходять у різноманітних формах та структурах. В останні роки аналітика великих даних справила значний вплив на ділові рішення, і хоча вона може мати величезний дохід, вона має деякі больові моменти.

У цій статті я обговорюю ці больові моменти аналітики, але спочатку зупинимось на деяких характеристиках великих даних.

Великі характеристики даних

Великі дані можна визначити за кількома характеристиками:

  • Обсяг - Сам термін великі дані відноситься до розміру, а обсяг - до кількості даних. Розмір даних визначає значення даних, які слід розглядати як великі дані чи ні.
  • Швидкість - швидкість, з якою генеруються дані, називається швидкістю.
  • Вірогідність - це стосується правильності даних. Точність аналізу залежить від правдивості вихідних даних.
  • Складність - Велика кількість даних надходить з різних джерел, тому управління даними стає важким процесом.
  • Різноманітність - важлива річ, яку потрібно розуміти, - категорія, до якої належать великі дані. Це надалі допомагає аналізу даних.
  • Змінність - Цей фактор відноситься до невідповідності, яку можуть виявити дані. Це ще більше гальмує процес ефективного управління даними.

Тепер давайте обговоримо деякі больові моменти.


Відсутність належного шляху

Якщо дані надходять з різних джерел, тоді повинен бути правильний і надійний шлях для обробки масових даних.

Для кращих рішень шлях повинен запропонувати зрозуміти поведінку клієнтів. Це головна мотивація для створення гнучкої інфраструктури для інтеграції передових систем із задніми системами. Як результат, це допомагає підтримувати роботу системи.

Питання класифікації даних

Процес аналітики повинен починатися, коли склад даних завантажений великою кількістю даних. Це слід робити шляхом аналізу підмножини ключових бізнес-даних. Цей аналіз робиться для значущих закономірностей та тенденцій.

Дані слід правильно класифікувати перед зберіганням. Випадкове збереження даних може створити подальші проблеми в аналітиці. Оскільки дані мають великий об'єм, правильний варіант може створювати різні набори та підмножини. Це сприяє створенню тенденцій щодо вирішення проблем із великими даними.


Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя

Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.

Ефективність даних

Дані повинні оброблятися ефективно для ефективності, а рішення не повинні прийматися без розумінь. Наші дані потрібні для ефективної роботи для відстеження попиту, пропозиції та прибутку за послідовністю. Ці дані слід обробляти для огляду бізнесу в реальному часі.

Перевантаження

Перевантаження можуть виникати при спробі зберегти велику кількість наборів даних і підмножин. Ключовим больовим моментом тут є вибір інформації, яка зберігається з різних джерел. Тут надійність також є важливим фактором при виборі даних, які слід зберігати.

Деякі види інформації не потрібні бізнесу та повинні бути усунені, щоб уникнути майбутніх ускладнень. Проблема перевантаження може бути вирішена, якщо деякі інструменти використовуються експертами для розуміння успіху проекту з великими даними.

Аналітичні засоби

Наші нинішні аналітичні інструменти дають уявлення про попередню ефективність, але інструменти потрібні для подальшої інформації. Інструменти прогнозування можуть бути оптимальними рішеннями в цьому випадку.

Існує також необхідність надання доступу до аналітичних інструментів менеджерам та іншим професіоналам. Експертні вказівки можуть підняти бізнес на більш високий рівень. Це призводить до правильного розуміння з меншою допомогою, наданої для ІТ-підтримки.

Права людина в потрібному місці

Девіз для багатьох відділів кадрів - «потрібна людина в потрібному місці», і це саме для великих даних. Забезпечити доступ до даних та аналітики потрібній людині. Це може допомогти отримати правильну інформацію про прогнози, пов’язані з ризиком, витратами, просуванням тощо, і може перетворити аналітику в дії.

Дані, зібрані компаніями через s, продажі, відстеження та файли cookie, не приносять користі, якщо ви не можете їх правильно проаналізувати. Аналіз важливий для забезпечення того, що хоче споживач.

Форми даних

Існує велика кількість зібраних даних, які можуть бути структурованими або неструктурованими та з різних джерел. Неправильне поводження з даними та недостатня обізнаність щодо збереження та де їх зберегти можуть перешкоджати обробці великих даних. Використання кожної форми даних повинно бути відомо особі, яка ними обробляє.

Неструктуровані дані

Дані, що надходять з різних джерел, можуть мати неструктуровану форму. Він може містити дані, які не організовані стандартним, заздалегідь визначеним чином. Наприклад, s, системні журнали, текстові текстові документи та інші ділові документи можуть бути джерелами даних.

Завдання полягає в правильному зберіганні та аналізі цих даних. Опитування стверджувало, що 80% даних, що генеруються щодня, не є структурованими.

Висновок

Дані на підприємстві важко обробляти через його великі розміри та потребу в більшій обробній спроможності. Традиційні бази даних не можуть обробити це ефективно. Організація може приймати кращі рішення, якщо вона може з легкістю керувати та аналізувати масивні дані.

Це можуть бути петабайти даних, що зберігають дані про співробітників організації з різних джерел. Якщо не організовано належним чином, це може стати важким для використання. Ситуація погіршується, якщо ще більше неструктурованих даних надходить з різних джерел.

Великі дані мають потенціал для покращення бізнес-рішень та аналітики. Сьогодні банківські послуги, послуги, засоби масової інформації та комунікації інвестують у великі дані. Вищезазначені больові точки слід враховувати під час роботи з великою кількістю даних.