Решение проблем с аналитикой больших данных

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 17 Сентябрь 2021
Дата обновления: 21 Июнь 2024
Anonim
Проблема больших данных в городских исследованиях — Алексей Новиков
Видео: Проблема больших данных в городских исследованиях — Алексей Новиков

Содержание


Источник: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

вынос:

Большие данные революционизируют аналитику и могут иметь огромное значение для бизнеса - но только в том случае, если они успешно обрабатываются и анализируются.

Большие данные бывают разных форм и структур. В последние годы аналитика больших данных оказала значительное влияние на бизнес-решения, и, хотя она может иметь огромное значение, она имеет некоторые болевые точки.

В этой статье я расскажу о болевых точках аналитики, но сначала остановимся на некоторых характеристиках больших данных.

Характеристики больших данных

Большие данные могут быть определены несколькими характеристиками:

  • Объем - сам термин большие данные относится к размеру, а объем относится к количеству данных. Размер данных определяет ценность данных, которые будут рассматриваться как большие данные или нет.
  • Скорость - скорость, с которой генерируются данные, называется скоростью.
  • Правдивость - это относится к правильности данных. Точность анализа зависит от достоверности исходных данных.
  • Сложность - огромные объемы данных поступают из нескольких источников, поэтому управление данными становится сложным процессом.
  • Разнообразие. Важно понимать, к какой категории относятся большие данные. Это дополнительно помогает в анализе данных.
  • Изменчивость - этот фактор относится к несоответствию, которое могут показать данные. Это дополнительно затрудняет процесс эффективного управления данными.

Теперь давайте обсудим некоторые болевые точки.


Отсутствие правильного пути

Если данные поступают из разных источников, то должен быть правильный и надежный путь для обработки массивных данных.

Для лучшего решения путь должен дать представление о поведении клиентов. Это основная мотивация для создания гибкой инфраструктуры для интеграции интерфейсных систем с серверными системами. В результате это помогает поддерживать работоспособность вашей системы.

Проблемы классификации данных

Процесс аналитики должен начинаться, когда хранилище данных загружается огромными объемами данных. Это должно быть сделано путем анализа подмножества ключевых бизнес-данных. Этот анализ сделан для значимых моделей и тенденций.

Данные должны быть правильно классифицированы перед хранением. Случайное сохранение данных может создать дополнительные проблемы в аналитике. Поскольку данные имеют большой объем, создание различных наборов и подмножеств может быть правильным вариантом. Это помогает в создании тенденций для решения проблем с большими данными.


Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни

Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.

Производительность данных

Данные должны эффективно обрабатываться, а решения не должны приниматься без понимания. Нам нужны наши данные для эффективной работы для отслеживания спроса, предложения и прибыли для согласованности. Эти данные должны быть обработаны для получения бизнес-информации в режиме реального времени.

перегрузка

При попытке сохранить большое количество наборов данных и подмножеств может возникнуть перегрузка. Ключевым моментом здесь является выбор информации, которая хранится в разных источниках. Здесь надежность также является важным фактором при выборе данных для хранения.

Некоторые виды информации не нужны для бизнеса и должны быть исключены, чтобы избежать будущих осложнений. Проблема с перегрузкой может быть решена, если эксперты используют некоторые инструменты для понимания успеха проекта с большими данными.

Аналитические инструменты

Наши текущие аналитические инструменты обеспечивают понимание предыдущих результатов, но инструменты необходимы для обеспечения будущих знаний. Прогнозирующие инструменты могут быть оптимальными решениями в этом случае.

Также необходимо предоставить аналитическому инструменту доступ к менеджерам и другим специалистам. Экспертное руководство может поднять бизнес на более высокий уровень. Это приводит к правильному пониманию с меньшим количеством помощи, предоставляемой для поддержки ИТ.

Правильный человек в нужном месте

Девиз многих отделов кадров - «правильный человек в нужном месте», и он одинаков для больших данных. Предоставить доступ к данным и аналитике нужному человеку. Это может помочь получить правильное представление о прогнозах, связанных с риском, затратами, рекламными акциями и т. Д., И может превратить аналитику в действия.

Данные, собранные компаниями с помощью s, продаж, отслеживания и файлов cookie, бесполезны, если вы не можете правильно их проанализировать. Анализ важен для обеспечения того, что хочет потребитель.

Формы данных

Собран большой объем данных, которые могут быть структурированными или неструктурированными и из разных источников. Неправильная обработка данных и недостаточная осведомленность о том, что сохранять и где сохранять, могут затруднить обработку больших данных. Использование каждой формы данных должно быть известно человеку, который их обрабатывает.

Неструктурированные данные

Данные, поступающие из разных источников, могут иметь неструктурированную форму. Он может содержать данные, которые не организованы стандартным, заранее определенным образом. Например, s, системные журналы, текстовые документы и другие деловые документы могут быть источниками данных.

Задача состоит в том, чтобы правильно хранить и анализировать эти данные. Опрос показал, что 80% данных, генерируемых ежедневно, неструктурированы.

Заключение

Управлять данными на предприятии сложно из-за их большого размера и необходимости более высокой вычислительной мощности. Традиционные базы данных не могут обработать это эффективно. Организация может принимать более правильные решения, если она может легко управлять и анализировать массивные данные.

Это могут быть петабайты данных о сотрудниках организации из разных источников. Если не организовано должным образом, это может стать трудным для использования. Ситуация ухудшается, если из разных источников поступают еще более неструктурированные данные.

Большие данные могут улучшить бизнес-решения и аналитику. Сегодня банковские услуги, услуги, средства массовой информации и коммуникации инвестируют в большие данные. Вышеуказанные болевые точки следует учитывать при работе с огромным количеством данных.