Hva er big data-konsepter?
Hver organisasjon i dag har enorme data som fortsetter å øke hvert minutt. For å administrere slike data trenger du avansert teknologi. Big data analytics bringer inn en ny revolusjon innen analyse av big data-konsepter. Big data analyserer en stor mengde data for å få dypere kunnskap om dataene og finne ut de skjulte mønstre og korrelasjoner. Det vil hjelpe virksomheten til å forstå informasjonen på en mer bedre måte. Det vil hjelpe virksomheten til å identifisere dataene som er viktigere for organisasjonen.
Hvorfor er big data-konsepter analytics viktig?
Big data har vært i hovedfokus siden starten på forretningsområdet. Mange organisasjoner forstår viktigheten av Big data og bruker dem for deres virksomhet.
Big data introduksjon hjelper virksomheten med å identifisere nye forretningsmuligheter og øke effektiviteten. Dette vil igjen bidra til å øke fortjenesten ved å skaffe mange kunder. I dagens verden anses big data-konsepter som viktigere på grunn av følgende årsaker
- Reduserte kostnader - big data-teknologier er mer kostnadseffektive. Og det er det beste verktøyet for å lagre enorme data til en lavere pris. Det hjelper også til å identifisere mer effektive måter å gjøre forretninger på.
- Rask beslutningstaking - Ved hjelp av analyser i minnet og kraften til å analysere nye datakilder hjelper Big data bedrifter med å analysere dataene og informasjonen raskere enn før. Basert på læring gjennom analyse, kan virksomheten ta en smart beslutning.
- Nye produkter og funksjoner - Gjennom riktig analyse kjenner Big data-konsepter kundens behov og tilfredshet. Så de leverer alltid det kundene vil ha. Noen selskaper lager også nye produkter ved bruk av big data-analyse for å tilfredsstille kundenes.
Ved å bruke big data-konsepter analytics kan en organisasjon øke salg, effektivitet, drift, kundeservice og risikostyring.
Big data analytics bidrar til å forbedre hastigheten på forretningsprosessen og redusere kompleksiteten i operasjonene.
Teknologier brukt i Big Data-analyse
Det er ingen eneste teknologi som lager Big data-analyse. Her er noen få viktige teknologier som spiller en viktig rolle i Big Data
- Dataledelse
- Datautvinning
- Hadoop
- In-Memory Analytics
- Predictive Analytics
- Tekstgruvedrift
Bruksområder
De fleste organisasjoner har nå Big data-konsepter. Fordi de har forstått behovet for å utnytte dataene og hente verdien fra dem. Få organisasjoner som bruker denne teknologien er listet opp nedenfor
- Reise og gjestfrihet
- Helsevesen
- Myndighetene
- Detaljhandel
Tips for å gjøre Big data til Big Success
Big data-selskaper øker hvert år, og de arbeider ut nye strategier for å redusere driftskostnader, øke effektiviteten og gi kundetilfredshet. Mange organisasjoner bruker dataene og analysene sine for å ta lønnsomme avgjørelser. Big data hjelper i større grad til en slik beslutningsprosess. Det utnytter prediktiv analyse for å ta beslutninger. Til og med den ustrukturerte datamengden som vokser daglig, kan også enkelt analyseres med Big data-konsepter.
Big data-konsepter er fremdeles utfordrende. Hvis Big data ikke blir implementert og tolket riktig i organisasjonen, vil det være en stor hindring. En organisasjon må krysse flere utfordrende barrierer for å bruke Big data på riktig måte for å ta store beslutninger. Big data-utfordringer fungerer som en negativ reaksjon på Big data-forskning.
Nedenfor er noen tips som er nevnt for dataanalyseselskaper for å gjøre big data til stor suksess.
-
Forsikre deg om at du har god prosessorkraft
I dagens forretningsverden fortsetter datamengden å ekstrapolere hvert minutt. Før du starter med et Big Data-prosjekt, må du sørge for at en kraftig prosessor er på plass. Ethvert Big Data-forskningsprosjekt innebærer en enorm mengde data, og for å håndtere slike data er det veldig viktig å ha en kraftig prosessor. Riktig prosesseringssystem er nødvendig for nøyaktig og betimelig behandling av data. Resultatene til prosesseringssystemet må spores ofte for å sikre at det fungerer som det skal.
-
Definer en klar organisasjonsstruktur
Organisasjoner kan bruke big data maksimalt hvis de har et sentralisert oppsett for analyseteamet. Dette vil hjelpe dem å kombinere bedriftsledere og big datateknologi for å komme ut med de beste ideene som andre deler av organisasjonen kan utnytte. Organisasjoner som bruker prediktiv analyse er vist seg å ha en stor suksess i Big data enn andre organisasjoner.
-
Bland Big Data-konseptene til rett tid i organisasjonen
Å gjøre big data til stor suksess er ikke en så enkel ting. Det har mange big data-utfordringer. Bedrifter må prioritere sine behov og jobbe i henhold til det. Big data analytics trenger data som er strukturert. I mange selskaper er data tilgjengelig, men det er ikke fullstendig og organisert for big data analytics å bruke det direkte til analyse.
Bare hvis big data analytics brukes effektivt, vil organisasjonen kunne finne ut av problemene i forretnings- og driftsprosessen. Organisasjoner må blande dataene på en ordentlig måte for å bruke den prediktive analysen effektivt.
Tid er en annen viktig faktor som påvirker dataanalyseprosessen. Informasjon i sanntid er nødvendig for å ta effektive beslutninger. En dataanalytiker bør alltid bruke mer tid på å forberede dataene til analysen ved hjelp av ETL-verktøyene. Dette vil bidra til å blande big data-konseptene til rett tid i organisasjonen.
-
Se etter langsiktig planlegging
Teknologier endrer seg kontinuerlig, og organisasjonene må tilpasse seg den nyere teknologien. I dagens verden blir dataene større, og det er en stor utfordring for virksomheten. Organisasjoner må være utstyrt for å møte den samme utfordringen. Teknologiene vil være bedre i morgen enn i dag. Så organisasjoner trenger å opprettholde fleksibel forretningsinformasjon som vil være åpen for nye produkter, metodologier og teknologier. Planlegg på lang sikt og følg med på endringene. Hvis du tar noen beslutninger eller endringer eller tar noen valg, bør du tenke på virkningen av det på lang sikt og hvordan du skal takle det.
-
Start med sikker lagring
Det viktigste trinnet og grunnlaget for dataanalyse er å implementere et robust lagringssystem. Hvis du vil implementere Big Data i organisasjonen din, bør sikkerhet være førsteprioritet. Lagringssystemet ditt skal oppfylle dagens og fremtidige krav til prosjektet. Du bør velge et lagringssystem som tar hensyn til noen faktorer som gjeldende og fremtidig datarisiko, vanlige trusler og høyt sikkerhetsnivå. All prosessen med dataanalyse som kryptering av data, autentisering av butikknøkler eller annen aktivitet for den saks skyld, skal være trygg og sikker. Lagrings- og sikkerhetssystemet du implementerer skal ikke være for dyrt. Den skal også kunne håndtere en stor mengde data.
-
Avanserte analyseløsninger
Data er det viktigste aspektet av ethvert Big Data-prosjekt. Men hvis data ikke blir brukt på en ordentlig måte, vil det ikke gi mye verdi til ditt Big data-prosjekt. For å bruke data på en effektiv måte, må du bruke en avansert dataanalyseløsning. Avansert analyseløsning vil hjelpe deg å få inngående kunnskap om dataene. Dette lar deg ta bedre beslutninger og få bedre resultater i virksomheten. Å bruke avansert dataanalyseløsning vil hjelpe deg å forstå Big data-miljøet tydelig.
-
Engasjer eksperter
Å finne det rette talentet for databehandling er en stor utfordring for de fleste organisasjoner. Big data er et bredt felt og en enkelt person kan ikke mestre alle teknologiene til Big data. Først skal du ha en detaljert studie av Big data-prosjektet ditt, og velg deretter personer som er eksperter for å håndtere spesifikke aspekter av prosjektet.
Etterspørselen etter analytisk talent er veldig høyt, mens markedet for analytisk talent er svært begrenset. Noen selskaper tar nå skritt for å rekruttere eksperter i introduksjon av Big Data gjennom akademiske institusjoner og nyoppstart av big data.
Rekruttering av riktig big data talent er en avgjørende faktor for å gjøre Big data til Big suksess.
-
Velg riktig partner
Hver virksomhet har ikke alle ressursene og dataferdighetene til å investere i Big data uten hjelp fra andre. I et slikt tilfelle er det viktig å samarbeide med noen. Du bør være veldig forsiktig med å velge en partner. Big data har ikke transaksjoner. Et godt eksempel er Procter og Gamble har inngått et samarbeid med Google for å forbedre sine dataanalytiske ferdigheter. De hjelper hverandre med å få kunnskap i en gjensidig forståelse.
-
En sterk leder for å drive Big data-initiativene
Ledelse er en annen viktig faktor for å gjøre Big data til stor suksess. Organisasjoner må tildele veldefinerte roller for big data og analyse. Organisasjoner bør ha de nødvendige lederskapskvalitetene for å lage Big Data Analytics som en del av sin forretningsrutine. Å utnevne en sterk leder innen Big data-konseptene-feltet er et viktig skritt i en organisasjon for å skape lederskapskvalitet.
-
Ikke overse de naturlige instinktene
Selv om du bruker avansert teknologi, bør du aldri se bort fra de naturlige instinktene til å oppdage feil og forståelsesmønstre. Det er visse visuelle oppdagelsesverktøy som kan hjelpe deg med å få rettidig informasjon. Sammen med slike verktøy bør du også bruke bedre analytiske triks for å analysere forskjellige data på en annen måte. Dette er også viktig fordi hver data krever en annen tilnærming.
-
Hadoop og lager
Dette høres kanskje rart ut, men denne kombinasjonen fungerer bra for selskaper. Datavarehus lagrer strukturerte data mens Hadoop lagrer alle ustrukturerte data som kan analyseres i fremtiden og kan brukes. Hadoop fungerer best på analytisk prosessering. Derfor er å kombinere Hadoop med datavarehus den beste kombinasjonen for å gjøre Big data-konsepter til Big suksess.
-
Finn en balanse mellom bottom-up og top-down planlegging
Det er veldig viktig å ta begge tilnærmingene i betraktning fordi ingen av dem kan lykkes uten den andre. Finn et felles språk for kommunikasjon mellom profesjonelle og teknologiske fagpersoner. Hvis ikke er investeringen du gjør i Big Data-behandling bare bortkastet.
-
Ha en dedikert systematisk og strukturert implementering
Mange organisasjoner har ikke godt planlagte kriterier for å velge, identifisere og velge Big databehandlingssaker. Big datateknikker og teknologier kan startes fra hvilken som helst del av organisasjonen og når som helst. Det er ingen enkelt teknologi og heller ikke et enkelt utgangspunkt for Big databehandling. Riktig veikart bør opprettes for å oppnå stor suksess. Køreplanen skal ikke bare omfatte virksomhetens mål, men den skal også fortelle deg hva som er de andre teknologinvesteringene som skal gjøres i dataanalyseprosessen. Organisasjoner som mangler en slik systematisk tilnærming vil ikke få stor suksessrate.
-
Vet at det ikke finnes noen Big Data Research Technology
Som vi allerede har sett forskjellige data, trenger forskjellige tilnærminger og teknologier. Hadoop spiller en viktig rolle å spille i Big data, men det er mye mer teknologi enn Hadoop. Kombinasjonen av teknologiene avhenger av organisasjonens behov så vel som organisasjonens miljø
-
Bygg i analyser og Business Intelligence
Etter at du har implementert lagringsløsningen er neste trinn å implementere den nødvendige lagringsanalysen for å få en dypere kunnskap om dataene. Nyere verktøy for forretningsintelligens har avansert analysemiljø for å konvertere dataene til kunnskap. Denne analysen kan forbedres for å overvåke konkurransedyktig intelligens og kundetilfredshet. Den perfekte forretningsintelligensløsningen som kombineres med Big databehandling vil hjelpe deg å låse opp nye potensialer i virksomheten og gi mer overskudd til bedriften din
-
Smidig og fleksibel Big data-plattform
Plattformen for big data-konsepter som du velger for din virksomhet, bør være fleksibel. Den skal kunne tilpasse seg forskjellige datahåndtering og forskjellige analysescenarier. Den skal også kunne bruke avanserte teknikker som prediktiv modellering, semantisk søk og geospatial analyse.
Konklusjon - Big Data-konsepter
Organisasjoner har forstått at det er stor verdi for Big data. Å følge alle disse strategiene vil hjelpe big data analytics selskaper å lette prosessen med å gjøre Big databehandling til en stor suksess.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Big Data Concepts. Her diskuterte vi de 16 viktige og interessante tipsene for big data-konsepter. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- MapReduce Architecture for Big Data
- Big Data og Hadoop-opplæring | Online Hadoop-kurs
- Hands-on Hadoop - temme Big Data!
- Big Data hands-on!
- Unike lederegenskaper