Содержание
вынос:
Большие данные стали незаменимыми при принятии бизнес-решений, но есть ряд проблем, которые необходимо учитывать, прежде чем внедрять большие данные в свой бизнес.
Большие данные стали неотъемлемой частью принятия решений в бизнесе. Он предлагает значительное понимание компаний и бизнес-лидеров. Но в то же время возникает много проблем, с которыми наша традиционная система не может справиться. Таким образом, необходимо понять эти проблемы в деталях, прежде чем внедрять большие данные в организации.
Согласно McKinsey Global Institute (MGI): «Большие данные относятся к наборам данных, размер которых превышает возможности типичных программных инструментов баз данных для сбора, хранения, управления и анализа». Таким образом, проблемы больших данных должны решаться правильно. После анализа больших данных полученное значение можно суммировать как:
- Диапозитивы
- Лучшая производительность и изменчивость
- Замена искусственных решений автоматизированными алгоритмами
- Сегментирование клиентов
Стратегические проблемы
Давайте начнем со стратегических задач с большими данными. Большие данные заставляют нас бороться с тремя основными стратегическими и операционными проблемами:
Вся ИТ-индустрия находится под давлением, так как ей приходится ежедневно управлять растущим объемом данных, чтобы помочь улучшить бизнес. Анализ данных может быть далее разделен на три категории:
- Предиктивный анализ - задача ученого использовать данные в реальном времени для прогнозного анализа в различных областях. Во время этого анализа данных также важно использовать новые типы данных, такие как эмоциональные данные, данные видеопотока, данные изображения, данные и т. Д.
- Поведенческий анализ - Поведенческие данные важны для повышения удовлетворенности клиентов. Задача исследователя данных заключается в том, чтобы задействовать наборы данных, которые являются сложными по своему характеру, для создания новых бизнес-моделей, которые помогают сократить расходы и стимулировать инновации в целях повышения удовлетворенности клиентов.
- Интерпретация данных. Аналитики данных должны предоставлять руководству новую информацию по бизнес-анализу и интегрировать ее для инноваций продуктов.
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
- Сбор данных
- Выравнивание данных из разных источников
- Преобразование данных в форму, пригодную для анализа
- Моделирование данных с помощью математики и / или моделирования
- Понимание результатов и возможность объяснить их конечным пользователям
Проблемы управления
Одной из основных проблем управления данными является обеспечение безопасности, конфиденциальности данных, управления и этических стандартов. При работе с данными клиента необходимо соблюдать его предполагаемое использование и соответствующие правила. Отслеживание данных важно с точки зрения их использования, преобразования, деривации, а также управления жизненным циклом. Данные должны быть защищены и доступ контролируется. В то же время аудит должен проводиться через регулярные промежутки времени для обеспечения безопасности данных, так как большинство хранилищ данных хранят личные данные, что может привести к потенциальным юридическим и этическим проблемам.
Заключение
Мы обсудили различные проблемы больших данных и их влияние на бизнес. Эти проблемы возникают на всех уровнях реализации. Поэтому перед внедрением больших данных в любой организации необходимо решить эти проблемы и спланировать их.