Affrontare i punti critici di analisi dei Big Data

Autore: Roger Morrison
Data Della Creazione: 17 Settembre 2021
Data Di Aggiornamento: 21 Giugno 2024
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Cosa sono i BIG DATA?
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Fonte: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

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I big data stanno rivoluzionando l'analisi e possono essere di enorme valore per le aziende, ma solo se gestiti e analizzati con successo.

I big data sono disponibili in una varietà di forme e strutture. Negli ultimi anni, l'analisi dei big data ha avuto un impatto significativo sulle decisioni aziendali e, sebbene possa avere un valore immenso, presenta alcuni punti critici.

In questo articolo, discuterò quei punti dolenti dell'analitica, ma prima, concentriamoci su alcune caratteristiche dei big data.

Caratteristiche dei big data

I big data possono essere definiti da diverse caratteristiche:

  • Volume: il termine big data stesso si riferisce alle dimensioni e il volume si riferisce alla quantità di dati. La dimensione dei dati determina il valore dei dati da considerare come big data o meno.
  • Velocità: la velocità con cui vengono generati i dati è nota come velocità.
  • Veridicità: si riferisce alla correttezza dei dati. L'accuratezza dell'analisi dipende dalla veridicità dei dati di origine.
  • Complessità: enormi quantità di dati provengono da più fonti, quindi la gestione dei dati diventa un processo difficile.
  • Varietà - Una cosa importante da capire è la categoria alla quale appartengono i big data. Questo aiuta ulteriormente nell'analisi dei dati.
  • Variabilità: questo fattore si riferisce all'incoerenza che i dati possono mostrare. Ciò ostacola ulteriormente il processo di gestione efficace dei dati.

Ora parliamo di alcuni dei punti dolenti.


Mancanza di percorso corretto

Se i dati provengono da fonti diverse, dovrebbe esserci un percorso adeguato e affidabile per la gestione di dati di massa.

Per soluzioni migliori, il percorso dovrebbe offrire informazioni sul comportamento del cliente. Questa è la motivazione principale per la creazione di un'infrastruttura flessibile per l'integrazione di sistemi front-end con sistemi back-end. Di conseguenza, aiuta a mantenere il sistema in esecuzione.

Problemi di classificazione dei dati

Il processo di analisi dovrebbe iniziare quando il data warehouse viene caricato con enormi quantità di dati. Dovrebbe essere fatto analizzando un sottoinsieme di dati aziendali chiave. Questa analisi viene eseguita per modelli e tendenze significativi.

I dati devono essere classificati correttamente prima della conservazione. Il salvataggio casuale dei dati può creare ulteriori problemi di analisi. Poiché i dati hanno un volume elevato, la creazione di insiemi e sottoinsiemi diversi potrebbe essere l'opzione giusta. Ciò aiuta a creare tendenze per la gestione delle sfide relative ai big data.


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Prestazioni dei dati

I dati dovrebbero essere gestiti in modo efficace per le prestazioni e le decisioni non dovrebbero essere prese senza approfondimenti. Abbiamo bisogno che i nostri dati funzionino in modo efficace per monitorare la domanda, l'offerta e il profitto per coerenza. Questi dati dovrebbero essere gestiti per approfondimenti aziendali in tempo reale.

Sovraccarico

Il sovraccarico può verificarsi quando si tenta di mantenere grandi quantità di set di dati e sottoinsiemi. Il punto chiave qui è selezionare quali informazioni sono conservate da fonti diverse. Anche in questo caso l'affidabilità è un fattore importante durante la selezione dei dati da conservare.

Alcuni tipi di informazioni non sono necessari per le imprese e dovrebbero essere eliminati per evitare future complicazioni. Un problema di sovraccarico potrebbe essere risolto se alcuni strumenti venissero utilizzati da esperti per approfondire la realizzazione di un progetto di big data di successo.

Strumenti analitici

I nostri attuali strumenti analitici forniscono approfondimenti sulle prestazioni precedenti, ma sono necessari strumenti per fornire approfondimenti futuri. Gli strumenti predittivi potrebbero essere soluzioni ottimali in questo caso.

È inoltre necessario dare accesso agli strumenti analitici a manager e altri professionisti. La guida di esperti può portare l'azienda a un livello superiore. Questo porta ad una visione approfondita con meno assistenza fornita per il supporto IT.

Persona giusta nel posto giusto

Il motto di molti dipartimenti delle risorse umane è "la persona giusta nel posto giusto" ed è lo stesso anche per i big data. Fornire l'accesso ai dati e alle analisi alla persona giusta. Ciò potrebbe aiutare a ottenere informazioni adeguate per le previsioni relative a rischi, costi, promozioni, ecc. E potrebbe convertire l'analisi in azioni.

I dati raccolti dalle aziende tramite s, vendite, tracciamento e cookie non sono utili se non riesci ad analizzarli correttamente. L'analisi è importante per fornire ciò che il consumatore desidera.

Forme di dati

Esiste una grande quantità di dati raccolti, che possono essere strutturati o non strutturati e provenienti da varie fonti. La gestione impropria dei dati e la mancanza di consapevolezza su cosa salvare e dove salvarli possono ostacolare la gestione dei big data. L'utilizzo di ogni forma di dati dovrebbe essere noto alla persona che lo gestisce.

Dati non strutturati

I dati provenienti da fonti diverse possono avere una forma non strutturata. Potrebbe contenere dati che non sono organizzati in modo standardizzato predefinito. Ad esempio, s, registri di sistema, documenti di elaborazione testi e altri documenti aziendali possono essere tutte fonti di dati.

La sfida è archiviare e analizzare correttamente questi dati. Un sondaggio ha affermato che l'80% dei dati generati quotidianamente non è strutturato.

Conclusione

I dati in un'azienda sono difficili da gestire a causa delle loro grandi dimensioni e della necessità di una maggiore capacità di elaborazione. I database tradizionali non possono elaborarlo in modo efficiente. Un'organizzazione può prendere decisioni migliori se riesce a gestire e analizzare con successo dati di massa con facilità.

Potrebbe trattarsi di petabyte di dati che memorizzano i dettagli dei dipendenti di un'organizzazione da fonti diverse. Se non organizzato correttamente, potrebbe diventare difficile da usare. La situazione si aggrava se arrivano ancora più dati non strutturati da fonti diverse.

I big data hanno il potenziale per migliorare le decisioni e le analisi aziendali. Oggi banche, servizi, media e comunicazioni stanno investendo in big data. I punti di dolore di cui sopra dovrebbero essere presi in considerazione mentre si lavora con enormi quantità di dati.