Pagpaputok sa Mga Punto ng Sakit sa Big Data Analytics

Nilalaman

• Mga Katangian ng Malaking Data
• Kakulangan ng Wastong Landas
• Isyu ng Pag-uuri ng Data
• Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
• Pagganap ng Data
• Sobrang karga
• Mga tool sa Analytical
• Tamang Tao sa Tamang Lugar
• Mga Porma ng Data
• Hindi nakaayos na Data
• Konklusyon

Pinagmulan: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Takeaway:

Ang malaking data ay ang pag-rebolusyon ng analytics, at maaaring maging malaking halaga sa mga negosyo - ngunit kung matagumpay na pinamamahalaang at nasuri nito.

Ang malaking data ay nagmula sa iba't ibang mga form at istruktura. Sa mga nagdaang taon, ang malaking data analytics ay nagkaroon ng isang makabuluhang epekto sa mga desisyon sa negosyo, at habang maaari itong maging napakalawak, ito ay may ilang mga puntos sa sakit.

Sa artikulong ito, tatalakayin ko ang mga puntos ng pananakit ng analytics, ngunit una, ay nagbibigay-daan sa pagtuon sa ilang mga katangian ng malaking data.

Mga Katangian ng Malaking Data

Ang malaking data ay maaaring matukoy ng maraming mga katangian:

• Dami - Ang salitang malaking data mismo ay tumutukoy sa laki, at ang dami ay tumutukoy sa dami ng data. Ang laki ng data ay tumutukoy sa halaga ng data na maituturing na malaking data o hindi.
• Bilis - Ang bilis ng kung saan ang data ay nabuo ay kilala bilang bilis.
• Katumpakan - Tumutukoy ito sa kawastuhan ng data. Ang katumpakan ng pagsusuri ay nakasalalay sa katotohanan ng data ng mapagkukunan.
• Ang pagiging kumplikado - Ang napakalaking halaga ng data ay nagmula sa maraming mapagkukunan, kaya ang pamamahala ng data ay nagiging isang mahirap na proseso.
• Iba-iba - Ang isang mahalagang bagay na dapat maunawaan ay ang kategorya kung saan nabibilang ang malaking data. Ito ay karagdagang tumutulong sa pagsusuri ng data.
• Pagkakaiba-iba - Ang salik na ito ay tumutukoy sa hindi pagkakapare-pareho na maipakita ng data. Ito karagdagang humadlang sa proseso ng pamamahala ng data nang epektibo.

Hinahayaan ngayon na talakayin ang ilan sa mga puntos ng sakit.

Kakulangan ng Wastong Landas

Kung ang data ay nagmula sa iba't ibang mga mapagkukunan, dapat mayroong maayos at maaasahang landas para sa paghawak ng napakalaking data.

Para sa mas mahusay na mga solusyon, ang landas ay dapat mag-alok ng pananaw sa pag-uugali ng customer. Ito ang pinakahalagang pag-uudyok para sa paglikha ng isang kakayahang umangkop sa imprastraktura para sa pagsasama ng mga front-end system na may mga back-end system. Bilang isang resulta, nakakatulong ito sa pagpapanatiling tumatakbo ang iyong system.

Isyu ng Pag-uuri ng Data

Ang proseso ng analytics ay dapat magsimula kapag ang data warehouse ay na-load ng napakalaking halaga ng data. Dapat itong gawin sa pamamagitan ng pagsusuri ng isang subset ng pangunahing data ng negosyo. Ginagawa ang pagsusuri na ito para sa makabuluhang mga pattern at uso.

Ang data ay dapat na inuri nang tama bago ang imbakan. Ang random na pag-save ng data ay maaaring lumikha ng karagdagang mga isyu sa analytics. Bilang ang data ay malaki sa dami, ang paglikha ng iba't ibang mga hanay at mga subset ay maaaring tamang pagpipilian. Tumutulong ito sa paglikha ng mga uso para sa paghawak ng malalaking hamon ng data.

Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay

Hindi mo maaaring mapabuti ang iyong mga kasanayan sa pag-programming kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.

Pagganap ng Data

Ang data ay dapat hawakan nang epektibo para sa pagganap at mga pagpapasya ay hindi dapat gawin nang walang mga pananaw. Kailangan namin ang aming data upang maisagawa nang epektibo para sa pagsubaybay sa demand, supply at kita para sa pagkakapare-pareho. Ang data na ito ay dapat hawakan para sa mga pananaw sa pang-real-time na negosyo.

Sobrang karga

Maaaring maganap ang labis na karga kapag sinusubukan mong mapanatili ang malaking halaga ng mga set ng data at subset. Ang pangunahing punto ng sakit dito ay upang piliin kung aling impormasyon ang itago mula sa iba't ibang mga mapagkukunan. Dito, ang pagiging maaasahan ay isang mahalagang kadahilanan habang pumipili ng aling data na dapat panatilihin.

Ang ilang mga uri ng impormasyon ay hindi kinakailangan para sa negosyo at dapat na tinanggal upang maiwasan ang mga komplikasyon sa hinaharap. Maaaring malutas ang isang isyu sa labis na karga kung ang ilang mga tool ay ginagamit ng mga eksperto para sa paggawa ng isang pananaw upang lumikha ng isang tagumpay sa malaking proyekto ng data.

Mga tool sa Analytical

Ang aming kasalukuyang mga tool na analitikal ay nagbibigay ng mga pananaw sa naunang pagganap, ngunit ang mga tool ay kinakailangan para sa pagbibigay ng mga pananaw sa hinaharap. Ang mga mahuhulaan na tool ay maaaring maging pinakamainam na solusyon sa kasong ito.

Mayroon ding pangangailangan na magbigay ng analytical tool access sa mga tagapamahala at iba pang mga propesyonal. Ang gabay ng dalubhasa ay maaaring mapalakas ang negosyo sa isang mas mataas na antas. Ito ay humahantong sa wastong pananaw na may mas kaunting tulong na ibinigay para sa suporta sa IT.

Tamang Tao sa Tamang Lugar

Ang motto para sa maraming mga kagawaran ng HR ay "tamang tao sa tamang lugar," at pareho rin ito para sa malaking data. Ibigay ang data at pag-access ng analytics sa tamang tao. Makakatulong ito sa pagkuha ng tamang pananaw para sa mga hula na may kaugnayan sa peligro, gastos, promosyon, atbp at maaaring i-convert ang mga analytics sa mga aksyon.

Ang data na nakolekta ng mga kumpanya sa pamamagitan ng s, sales, pagsubaybay at cookies ay hindi magagamit kung hindi mo masuri nang maayos. Mahalaga ang pagsusuri sa pagbibigay ng nais ng consumer.

Mga Porma ng Data

Mayroong isang malaking halaga ng data na nakolekta, na maaaring nakabalangkas o hindi nakabalangkas at mula sa iba't ibang mga mapagkukunan. Ang hindi maayos na paghawak ng data at kakulangan ng kamalayan tungkol sa kung ano ang makatipid at kung saan mai-save ito ay maaaring mapigilan ang paghawak ng malaking data. Ang paggamit ng bawat anyo ng data ay dapat malaman sa taong humahawak nito.

Hindi nakaayos na Data

Ang data na nagmula sa iba't ibang mga mapagkukunan ay maaaring magkaroon ng isang hindi nakaayos na form. Maaari itong maglaman ng data na hindi isinaayos sa isang pamantayan, paunang natukoy na paraan. Halimbawa, s, mga log ng system, mga dokumento sa pagproseso ng salita at iba pang mga dokumento ng negosyo ay maaaring lahat ay mga mapagkukunan ng data.

Ang hamon ay ang pag-imbak at pag-aralan nang tama ang data na ito. Sinabi ng isang survey na 80% ng data na nabuo araw-araw ay hindi nakabalangkas.

Konklusyon

Ang data sa isang negosyo ay mahirap pamahalaan dahil sa malaking sukat nito at ang pangangailangan para sa mas mataas na kapasidad sa pagproseso. Hindi maa-proseso ito ng mga tradisyonal na database. Ang isang samahan ay maaaring gumawa ng mas mahusay na mga pagpapasya kung matagumpay itong mapamahalaan at pag-aralan ang napakalaking data nang madali.

Maaari itong maging petabytes ng data na nag-iimbak ng mga detalye ng mga empleyado ng isang samahan mula sa iba't ibang mga mapagkukunan. Kung hindi maayos na maayos, maaari itong maging mahirap gamitin. Ang sitwasyon ay lumala kung mas maraming hindi naka-istrukturang data ay papasok mula sa iba't ibang mga mapagkukunan.

Ang malaking data ay may potensyal na mapagbuti ang mga desisyon sa negosyo at analytics. Ngayon ang pagbabangko, serbisyo, media at komunikasyon ay namuhunan sa malaking data. Ang mga punto ng sakit sa itaas ay dapat isaalang-alang habang nagtatrabaho sa napakalaking halaga ng data.