Зміст:
- Перенос великих даних безпосередньо на конкретні секторальні платформи
- Створіть застарілі системи бізнес-аналітики
- Скористайтеся цим сховищем даних
- Дані про структуру
- Визначення та обробка озер даних
У наші дні дуже багато розмов про те, що пов'язано зі створенням ІТ-налаштувань великих даних, від використання Apache Hadoop та відповідних інструментів для інновацій доступності, до розмов про технічні способи воєння даних у центральних корпоративних сховищах даних та поза ними. Але є і філософський елемент великих даних. Іншими словами, як ви використовуєте всі ці дані, які лежать навколо, щоб дійсно покращити результати вашого бізнесу та покращити бізнес-модель?
Ось п’ять способів того, як компанії знижують цілі та фактично застосовують їх до певних результатів.
Перенос великих даних безпосередньо на конкретні секторальні платформи
Один простий спосіб почати використовувати агреговані бізнес-дані - це введення конкретних елементів даних у заздалегідь розроблені системи бізнес-процесів, які створені для ефективної доставки цих даних. Мабуть, найкращим прикладом є інструменти управління відносинами з клієнтами (CRM). Постачальники часто будують свої послуги навколо інформаційних панелей, які можуть представити торговим працівникам та іншим ефективні та доступні файли чи папки клієнтів.
Вся справа в тому, що використання CRM передбачає, що ви десь маєте необхідні дані. Якщо ви можете згрупувати ідентифікатори клієнтів, історії покупки та інші відповідні елементи разом, ви можете почати пересилати все це на вашу платформу CRM. Ваш торговий колектив буде вам вдячний.
Створіть застарілі системи бізнес-аналітики
Знову ж таки, ви будете вибирати і вибирати, які конкретні набори даних ви хочете використовувати, але інша річ, яку роблять компанії, - це використовувати звичайні способи стискання даних і повільно їх розширювати, вводячи все більше і більше наборів великих даних у свої традиційні методики звітності.
Гаразд, тому є більше кількох застережливих ресурсів про те, наскільки застарілі системи загалом стримують фактичний прогрес. Але є також деякі практичні посібники, які показують деякі проблеми використання застарілих технологій для великих даних, як це можна зробити і як правильний персонал може змінити все. Крім того, технічно все стає "спадщиною" після його розгортання, тому не завжди має сенс знімати застарілу систему кожен раз, коли виникає щось краще.
Скористайтеся цим сховищем даних
Якщо у вас є великі дані в центральному сховищі, і ви знаєте, як отримати доступ до нього, ви можете будувати нові процеси навколо цього.
Ось чудовий приклад того, як деякі більші компанії переслідують конкретні, точні, чіткі використання великих даних. Ви можете назвати це перехресною індексацією; це допомагає підприємству побудувати послідовні моделі між усіма їх численними видами облікових записів клієнтів, які можуть зберігатися в різних частинах архітектури програмного забезпечення.
Поєднавши всі дійсні дані разом, компанія може зрозуміти, чи, наприклад, ім’я у його роздрібній базі роздрібної торгівлі одноразово відповідає імені в одному зі своїх підрозділів обслуговування. Потім компанія імпортує інформацію в обидва відділи, так що коли хтось забирає телефон, вони знають, що ця людина активна в обох окремих каналах.
Це практичне використання бізнес-аналітики - це допомагає вам реально зробити щось на основі всіх великих даних, які ви зібрали разом.
Дані про структуру
Інша основна проблема з великими даними полягає в тому, що компанії часто збирають відносно неструктуровані дані. Неструктуровані дані можуть надходити у вигляді паперових або цифрових документів, неочищених або нерафінованих ресурсів бази даних або навіть фрагментів тексту та коду з мобільних пристроїв. Неструктуровані дані мають спільне те, що вони не відповідають формату реляційних баз даних. Як результат, традиційна релевантна база даних не може обробити її, і ви не отримуєте з неї жодної ділової інформації.
Є два способи впоратися з цим: захопити лопату і почати копати або отримати деякі ресурси, які переробляють ці неструктуровані дані в діючі дані. Компанії, які не хочуть вкладати гроші в нове програмне забезпечення, можуть використовувати людські руки для сортування неструктурованих даних та їх правильного форматування, але тепер у вас є кілька альтернатив завдяки інструментам, які дозволять ефективно аналізувати неструктуровані дані. Наприклад, метадані - це один із способів автоматизації передачі даних таким чином, що робить його корисним.
Визначення та обробка озер даних
Ще одне велике слово у спільноті великих даних - це озеро даних. По суті, озеро даних - це просто великий масив даних, який сидить там невикористаним. Це найважливіше визначення даних у спокої - з цим нічого не робиться, це не турбує, воно так само крижане і плаксиве, як шпон стоячого водойми.
Знову ж таки, існує багато різних способів поводження з озерами даних, але всі вони починаються з роздумів про те, що в цих великих наборах даних і чому вони знаходяться в холодному сховищі в першу чергу. Компанії будують власні центри обробки даних та використовують ультрасучасні об'єктно-орієнтовані технології кластеризації даних, щоб розбити ці озера на діючі частини. Це дійсно робиться на основі власних випадків у кожному конкретному випадку, але деякі експерти мають пропозиції щодо того, як передати ці озера даних у корисні канали, які змушують десь інформацію десь і щось робити.
