Što su koncepti velikih podataka?
Svaka organizacija danas ima ogromne podatke koji se neprestano povećavaju. Za upravljanje takvim podacima potrebna vam je napredna tehnologija. Analitika velikih podataka donosi novu revoluciju u području analize koncepata velikih podataka. Veliki podaci analiziraju veliku količinu podataka kako bi dobili dublje znanje o podacima i otkrili njegove skrivene obrasce i korelacije. To će pomoći poslužitelju da razumije informacije na bolji način. Pomoći će tvrtki da identificira podatke koji su važniji za organizaciju.
Zašto je važna analitika koncepata velikih podataka?
Veliki podaci su u glavnom fokusu od njegovog početka na poslovnom polju. Mnoge organizacije razumiju važnost velikih podataka i koriste ih za svoje poslovanje.
Uvođenje velikih podataka pomaže tvrtki u prepoznavanju novih poslovnih prilika i povećanju njihove učinkovitosti. To će zauzvrat pomoći povećanju zarade pridobijanjem puno kupaca. U današnjem svijetu pojmovi velikih podataka smatraju se važnijim iz sljedećih razloga
- Smanjeni troškovi - velike podatkovne tehnologije su isplativije. A to je najbolji alat za pohranu ogromnih podataka uz niže troškove. Također pomaže u identificiranju učinkovitijih načina poslovanja.
- Brzo donošenje odluka - Uz pomoć analitike u memoriji i moći analize novih izvora podataka, Veliki podaci pomažu tvrtkama da brže analiziraju podatke i informacije nego ranije. Na temelju učenja putem analize posao može donijeti pametnu odluku.
- Novi proizvodi i mogućnosti - Kroz pravilnu analitiku, koncepti velikih podataka prepoznaju potrebe i zadovoljstvo klijenta. Na taj način oni uvijek isporučuju ono što kupci žele. Neke tvrtke također stvaraju nove proizvode koristeći analizu velikih podataka kako bi zadovoljile svoje kupce.
Korištenjem analitičkih koncepata velikih podataka organizacija može povećati prodaju, učinkovitost, poslovanje, korisničku uslugu i upravljanje rizikom.
Analitika velikih podataka pomaže poboljšati brzinu poslovnog procesa i smanjiti složenost poslovanja.
Tehnologije korištene u analitikama velikih podataka
Ne postoji niti jedna tehnologija koja omogućuje analizu velikih podataka. Ovdje je nekoliko važnih tehnologija koje igraju glavnu ulogu u Big Data-u
- Upravljanje podatcima
- Istraživanje podataka
- Hadoop
- Analitika u memoriji
- Prediktivna analitika
- Tekst rudarstvo
Područja primjene
Većina organizacija sada ima koncepte velikih podataka. Budući da su shvatili potrebu iskorištavanja podataka i dobivanja vrijednosti iz njih. Niže su navedene organizacije koje koriste ovu tehnologiju
- Putovanja i ugostiteljstvo
- Zdravstvena zaštita
- Vlada
- Maloprodaja
Savjeti za pretvaranje velikih podataka u veliki uspjeh
Tvrtke s velikim podacima povećavaju se svake godine i rade nove strategije za smanjenje operativnih troškova, povećanje učinkovitosti i pružanje zadovoljstva kupaca. Mnoge organizacije koriste svoje podatke i analize za donošenje profitabilnih odluka. Veliki podaci pomažu u većoj mjeri za takav postupak donošenja odluka. On koristi prediktivnu analizu za donošenje odluka. Čak i nestrukturirana količina podataka koja svakodnevno raste može se lako analizirati pomoću Big data koncepata.
Veliki koncepti podataka još uvijek su izazovni. Ako se veliki podaci ne provode i pravilno protumače u organizaciji, to će biti velika prepreka. Organizacija mora prijeći nekoliko zahtjevnih prepreka da bi se Veliki podaci na odgovarajući način iskoristili za donošenje velikih odluka. Veliki izazovi podataka djeluju kao negativna reakcija na istraživanje velikih podataka.
Ispod je nekoliko savjeta koji se spominju za tvrtke za analizu podataka kako bi velike podatke pretvorile u veliki uspjeh.
-
Osigurajte da imate veliku moć obrade
U današnjem poslovnom svijetu količina podataka stalno se ekstrapolira svake minute. Prije nego što počnete s bilo kojim velikim projektom podataka, morate provjeriti je li snažan procesor. Bilo koji istraživački projekt velikih podataka uključuje ogromnu količinu podataka, a za rad s takvim podacima vrlo je važno imati moćan procesor. Pravi sustav obrade potreban je za točnu i pravovremenu obradu podataka. Učinkovitost sustava za obradu treba često pratiti da bi se osiguralo da on ispravno radi.
-
Definirajte definitivnu organizacijsku strukturu
Organizacije mogu upotrijebiti velike podatke do svog maksimuma ako imaju centralizirani set za analitički tim. Ovo će im pomoći da kombiniraju poslovne lidere i veliku tehnologiju podataka kako bi izašli s najboljim idejama koje drugi dio organizacije može iskoristiti. Dokazano je da organizacije koje koriste prediktivne analize imaju veliki uspjeh u velikim podacima nego ostale organizacije.
-
Pomiješajte koncepte velikih podataka u pravo vrijeme u organizaciji
Pretvaranje velikih podataka u veliki uspjeh nije tako jednostavna stvar. Ima puno velikih izazova s podacima. Tvrtke moraju dati prednost svojim potrebama i raditi u skladu s tim. Za veliku analizu podataka potrebni su strukturirani podaci. U mnogim su tvrtkama podaci dostupni, ali nisu potpuni i organizirani za veliku analizu podataka da bi ih koristili izravno za analizu.
Samo ako se analitika velikih podataka učinkovito koristi, organizacija će moći otkriti probleme u poslovnom i operativnom procesu. Organizacije moraju kombinirati podatke na pravilan način kako bi učinkovito koristile prediktivnu analizu.
Vrijeme je još jedan važan čimbenik koji utječe na proces analize podataka. Informacije u stvarnom vremenu potrebne su za donošenje učinkovitih odluka. Analitičar podataka uvijek bi trebao potrošiti više vremena na pripremu podataka za analizu pomoću ETL alata. Na taj ćete način uklopiti koncepte velikih podataka u pravo vrijeme u organizaciju.
-
Potražite dugoročno planiranje
Tehnologije se neprestano mijenjaju i organizacije se trebaju prilagoditi najnovijoj tehnologiji. U današnjem svijetu podaci postaju sve veći i veliki su izazov za posao. Organizacije moraju biti opremljene da odgovore na isti izazov. Tehnologije će biti bolje sutra nego danas. Dakle, organizacije moraju održavati fleksibilnu poslovnu inteligenciju koja će biti otvorena za nove proizvode, metodologije i tehnologije. Planirajte dugoročno i budite uvijek u tijeku s promjenama. Ako donosite neke odluke ili promjene ili odlučujete o nekom razmišljanju, razmislite o njegovom utjecaju na duži rok i kako se nositi s tim.
-
Započnite sa sigurnom pohranom
Najvažniji korak i temelj za analizu podataka je implementacija robusnog sustava za pohranu podataka. Ako želite implementirati velike podatke u vašu organizaciju, tada vam sigurnost treba biti prvi prioritet. Vaš sustav skladištenja trebao bi zadovoljiti sadašnje i buduće potrebe projekta. Trebali biste odabrati sustav za pohranu uzimajući u obzir neke čimbenike poput trenutnih i budućih rizika podataka, uobičajene prijetnje i visoku razinu sigurnosti. Sav postupak analitike podataka poput šifriranja podataka, provjere autentičnosti ključeva trgovine ili bilo koje druge aktivnosti u tom pogledu trebao bi biti siguran i siguran. Sustav za pohranu i sigurnost koji implementirate ne bi trebao biti preskup. To bi također trebalo biti u mogućnosti obraditi veliku količinu podataka.
-
Napredna rješenja za analitiku
Podaci su najvažniji aspekt bilo kojeg velikog projekta podataka. Ali ako se podaci ne koriste na pravilan način, to neće dodati veliku vrijednost vašem projektu velikih podataka. Da biste koristili podatke na učinkovit način, morate koristiti napredno rješenje za analizu podataka. Napredno analitičko rješenje pomoći će vam da steknete dubinsko znanje o podacima. To će vam omogućiti donošenje boljih odluka i postizanje boljih rezultata u poslovanju. Korištenje naprednog rješenja za analizu podataka pomoći će vam da jasno shvatite okruženje velikih podataka.
-
Angažirajte profesionalce
Pronalaženje pravog talenta za veliku obradu podataka velik je izazov za većinu organizacija. Veliki podaci su široko polje i pojedinac ne može savladati sve tehnologije velikih podataka. Prvo detaljno proučite svoj projekt velikih podataka, a zatim odaberite ljude koji su stručnjaci koji će se baviti određenim aspektima projekta.
Potražnja za analitičkim talentom vrlo je velika dok je tržište za analitičkim talentom vrlo ograničeno. Neke tvrtke sada poduzimaju korake za zapošljavanje stručnih ljudi za uvođenje velikih podataka putem akademskih institucija i velikih start-up podataka.
Zapošljavanje pravog talenta za velike podatke presudan je faktor pretvorbe Big data u Veliki uspjeh.
-
Odaberite pravog partnera
Svaka tvrtka neće imati sve resurse i vještine podataka za ulaganje u Big data bez ikakve pomoći drugih. U takvom je slučaju važno partneriti se s nekim. Treba biti vrlo oprezan u odabiru partnera. Veliki podaci nisu transakcijske prirode. Dobar primjer je Procter i Gamble udružio se s Googleom radi poboljšanja njegovih sposobnosti analitike podataka. Oni pomažu jedni drugima da steknu znanje u međusobnom razumijevanju.
-
Snažan lider u pokretanju inicijativa za velike podatke
Vodstvo je još jedan važan čimbenik da se Veliki podaci pretvore u Veliki uspjeh. Organizacije moraju dodijeliti dobro definirane uloge za velike podatke i analitiku. Organizacije trebaju imati potrebne liderske kvalitete da bi analiza velikih podataka postala dio njihove poslovne rutine. Imenovanje snažnog lidera u polju Koncept velikih podataka važan je korak u organizaciji za stvaranje kvalitete vođenja.
-
Ne zanemarujte prirodne nagone
Iako koristite vrhunsku tehnologiju, nikada ne smijete zanemariti prirodne nagone otkrivanja nedostataka i razumijevanja obrazaca. Postoje određeni alati za vizualno otkrivanje koji će vam pomoći u dobivanju pravovremenih informacija. Uz takve alate trebali biste koristiti i bolje analitičke trikove za različitu analizu različitih podataka. Ovo je također važno jer svaki podatak zahtijeva drugačiji pristup.
-
Hadoop i skladište
Ovo možda zvuči čudno, ali ova kombinacija djeluje izvrsno za tvrtke. Skladište podataka pohranjuje strukturirane podatke dok Hadoop pohranjuje sve nestrukturirane podatke koji se mogu analizirati u budućnosti i mogu se koristiti. Hadoop najbolje funkcionira na analitičkoj obradi. Stoga je kombiniranje Hadoopa sa skladištem podataka najbolja kombinacija za pretvaranje koncepta Big Data u Veliki uspjeh.
-
Pronađite balans između planiranja odozdo prema gore i odozdo prema gore
Vrlo je važno uzeti u obzir oba pristupa jer nijedan od njih ne može uspjeti bez drugog. Pronađite zajednički jezik za komunikaciju između poslovnih i tehnoloških stručnjaka. Ako ne, investicija koju ulažete u veliku obradu podataka puki je gubitak.
-
Imati posvećenu sustavnu i strukturiranu provedbu
Mnoge organizacije nemaju dobro isplanirane kriterije za odabir, identificiranje i odabir poslovnih slučajeva velikih obrada podataka. Tehnike i tehnologije velikih podataka mogu se pokrenuti iz bilo kojeg dijela organizacije i u bilo kojem trenutku. Ne postoji jedinstvena tehnologija niti jedno polazište za veliku obradu podataka. Da bi se postigao veliki uspjeh, potrebno je stvoriti pravi plan puta. Plan ne bi trebao sadržavati samo ciljeve poslovanja, već bi trebao i reći koja su druga ulaganja u tehnologiju potrebna za proces analize podataka. Organizacije kojima nedostaje takav sustavni pristup ne postižu veliku stopu uspjeha.
-
Znajte da ne postoji jedinstvena tehnologija istraživanja velikih podataka
Kao što smo već vidjeli, različiti podaci trebaju različite pristupe i tehnologije. Hadoop igra važnu ulogu u velikim podacima, ali postoji mnogo više tehnologija od Hadoopa. Kombinacija tehnologija ovisi o potrebama organizacije i okruženju organizacije
-
Ugradite u analitiku i poslovnu inteligenciju
Nakon što implementirate rješenje za pohranu, sljedeći je korak implementacija potrebne analitike za pohranu kako bi stekli dublje znanje o podacima. Najnoviji alati za poslovnu inteligenciju imaju napredno analitičko okruženje za pretvaranje podataka u znanje. Ova analitika može se poboljšati za praćenje konkurentne inteligencije i zadovoljstva kupaca. Savršeno rješenje za poslovnu inteligenciju u kombinaciji s obradom velikih podataka pomoći će vam da otključate nove potencijale poslovanja i dovede do veće dobiti za vaše poslovanje
-
Agilna i fleksibilna velika podatkovna platforma
Platforma za koncepte velikih podataka koju birate za vaše poslovanje trebala bi biti fleksibilna. Trebao bi se moći prilagoditi različitim upravljanjem podacima i različitim analitičkim scenarijima. Također bi trebao biti u mogućnosti koristiti napredne tehnike poput prediktivnog modeliranja, semantičke pretrage i geoprostorne analitike.
Zaključak - Veliki pojmovi podataka
Organizacije su shvatile da za velike podatke postoji velika vrijednost. Slijedeći sve ove strategije pomoći će tvrtkama za veliku analizu podataka da olakšaju proces pretvaranja velike obrade podataka u veliki uspjeh.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za koncepte velikih podataka. Ovdje smo raspravljali o 16 važnih i zanimljivih savjeta za koncepte velikih podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- MapReduce arhitektura za velike podatke
- Big Data i Hadoop trening | Online tečaj Hadoop
- Hands-on Hadoop - ukroti velike podatke!
- Big Data-hand!
- Jedinstvene osobine liderstva