Q:
Більше не завжди краще. Як організації можуть зменшити шум у своїх даних для досягнення цілеспрямованої, точної аналітики?
A:У великих системах передачі даних одним із головних питань для компаній є те, як підтримувати ці проекти цілеспрямованими та ефективними. Багато інструментів та ресурсів, створених для великих даних, створені для всмоктування величезної кількості інформації в широку мережу. Вони не завжди так уважно ставляться до вдосконалення цих даних та їх простості. Однак у галузі є кілька найкращих практик для створення більш цілеспрямованих та корисних проектів великих даних.
Один стовп цільового підходу до великих даних - використання правильних програмних засобів та ресурсів. Не всі аналітики та системи великих даних однакові. Деякі можуть більш ефективно відфільтрувати зайві або неактуальні дані та дозволити підприємствам просто зосередитись на важливих фактах, які визначатимуть їх основні процеси та операції.
Інша значна частина цього стосується людей. Перед тим, як брати участь у великому проекті даних, і під час пошуку програмного забезпечення постачальників, переслідування впровадження та навчання інших, центральна група людей повинна відповідати за процес, а також делегувати завдання дослідження та мозкового штурму. Це може перетворити великий підхід на дані в точний хірургічний метод, який дозволить розширити бізнес, не надто важко і не порушуючи щоденних операцій.
Наприклад, цільові групи чи інші основні групи можуть сісти і детально розглянути способи, яким буде здійснено впровадження, як бізнес почне оцінювати набори даних, як вони будуть перетинати рахунки, який вид паперу чи цифрові презентації, які вони використовуватимуть для поширення цієї інформації, того, як вони створюватимуть корисні звіти тощо. Ці деталі захистять бізнес від великого збиття даних.
Крім того, оскільки компанії починають набувати більше постачальницьких послуг, роблять більш масштабні дані та роблять складніші ІТ-архітектури, вони навчилися відокремлювати найчутливіші дані від усього іншого.
Один із способів зробити це - створити багаторівневу систему. Наприклад, основний набір ідентифікаторів клієнтів та історії клієнтів можуть зберігатися в спеціально підтримуваній базі даних відповідно до конкретного контракту хмарної безпеки або на місці. Інші набори даних можуть розміщуватися в менш спеціалізованих середовищах даних або тому, що вони менш чутливі до порушення даних, або тому, що вони менш безпосередньо стосуються аналітики, якою займається бізнес. Багаторівневі або багаторівневі системи дозволяють рентабельно реалізовувати великі дані.
Це декілька способів, завдяки яким бізнес стає розумним щодо отримання великих даних правильним шляхом. Замість того, щоб просто пилососити будь-які дані, які вони можуть захопити, вони розглядають певні набори даних як найважливіші, щоб отримати найвищу ділову інформацію з найменшими зусиллями.
