Big Data Analytics-pijnpunten aanpakken

Schrijver: Roger Morrison
Datum Van Creatie: 17 September 2021
Updatedatum: 21 Juni- 2024
Anonim
Pain Points Solved With Data Analytics
Video: Pain Points Solved With Data Analytics

Inhoud


Bron: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Afhaal:

Big data is een revolutie in analyse en kan van enorme waarde zijn voor bedrijven - maar alleen als het succesvol wordt beheerd en geanalyseerd.

Big data heeft verschillende vormen en structuren. In de afgelopen jaren heeft big data-analyse een aanzienlijke invloed gehad op zakelijke beslissingen, en hoewel het enorm kan zijn, heeft het wel enkele pijnpunten.

In dit artikel zal ik die pijnpunten van de analyse bespreken, maar laten we ons eerst concentreren op enkele kenmerken van big data.

Big Data-kenmerken

Big data kan worden gedefinieerd door verschillende kenmerken:

  • Volume - De term big data zelf verwijst naar de grootte en volume verwijst naar de hoeveelheid gegevens. De grootte van gegevens bepaalt de waarde van de gegevens die als big data moeten worden beschouwd of niet.
  • Snelheid - De snelheid waarmee gegevens worden gegenereerd, wordt snelheid genoemd.
  • Waarheid - dit verwijst naar de juistheid van gegevens. De nauwkeurigheid van de analyse is afhankelijk van de waarheidsgetrouwheid van de brongegevens.
  • Complexiteit - Enorme hoeveelheden gegevens komen uit meerdere bronnen, dus gegevensbeheer wordt een moeilijk proces.
  • Variatie - Een belangrijk ding om te begrijpen is de categorie waartoe big data behoort. Dit helpt verder bij het analyseren van de gegevens.
  • Variabiliteit - Deze factor verwijst naar de inconsistentie die de gegevens kunnen vertonen. Dit belemmert verder het proces van het effectief beheren van de gegevens.

Laten we nu enkele pijnpunten bespreken.


Gebrek aan het juiste pad

Als gegevens uit verschillende bronnen komen, moet er een goed en betrouwbaar pad zijn voor het verwerken van enorme gegevens.

Voor betere oplossingen moet het pad inzicht bieden in het gedrag van klanten. Dit is de belangrijkste motivatie voor het creëren van een flexibele infrastructuur voor het integreren van front-end systemen met back-end systemen. Als gevolg hiervan helpt het uw systeem draaiende te houden.

Gegevensclassificatieproblemen

Het analyseproces zou moeten beginnen wanneer het datawarehouse wordt geladen met enorme hoeveelheden gegevens. Dit moet worden gedaan door een subset van belangrijke bedrijfsgegevens te analyseren. Deze analyse is gedaan voor betekenisvolle patronen en trends.

Gegevens moeten vóór opslag correct worden geclassificeerd. Willekeurig opslaan van gegevens kan verdere problemen in de analyse veroorzaken. Omdat de gegevens groot zijn, kan het maken van verschillende sets en subsets de juiste optie zijn. Dit helpt bij het creëren van trends voor het omgaan met big data-uitdagingen.


Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen

U kunt uw programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.

Gegevensprestaties

Gegevens moeten effectief worden verwerkt voor prestaties en beslissingen mogen niet zonder inzichten worden genomen. We hebben onze gegevens nodig om effectief te kunnen presteren voor het bijhouden van vraag, aanbod en winst voor consistentie. Deze gegevens moeten worden verwerkt voor realtime zakelijke inzichten.

Overbelasten

Overbelasting kan optreden wanneer u grote hoeveelheden gegevenssets en subsets probeert te behouden. Het belangrijkste pijnpunt hier is om te selecteren welke informatie uit verschillende bronnen wordt bewaard. Hier is betrouwbaarheid ook een belangrijke factor bij het selecteren van welke gegevens moeten worden bewaard.

Sommige soorten informatie zijn niet nodig voor bedrijven en moeten worden geëlimineerd om toekomstige complicaties te voorkomen. Een overbelastingsprobleem kan worden opgelost als sommige tools door experts worden gebruikt om inzicht te krijgen in het succes van big data-projecten.

Analytische hulpmiddelen

Onze huidige analytische tools bieden inzicht in eerdere prestaties, maar tools zijn nodig voor toekomstige inzichten. Voorspellende tools kunnen in dit geval optimale oplossingen zijn.

Het is ook nodig om analytische tools toegang te geven aan managers en andere professionals. Deskundige begeleiding kan het bedrijf naar een hoger niveau tillen. Dit leidt tot goed inzicht met minder assistentie voor IT-ondersteuning.

Juiste persoon op de juiste plaats

Het motto voor veel HR-afdelingen is "de juiste persoon op de juiste plaats" en dat geldt ook voor big data. Bied de gegevens- en analysetoegang aan de juiste persoon. Dit kan helpen bij het verkrijgen van juiste inzichten voor voorspellingen met betrekking tot risico's, kosten, promoties, enz. En kan analyses in acties omzetten.

De gegevens die door bedrijven worden verzameld via verkoop, tracking en cookies, hebben geen zin als u deze niet goed kunt analyseren. Analyse is belangrijk om te bieden wat de consument wil.

Vormen van gegevens

Er wordt een grote hoeveelheid gegevens verzameld, die gestructureerd of ongestructureerd en uit verschillende bronnen kunnen zijn. Onjuiste verwerking van gegevens en een gebrek aan bewustzijn over wat u moet opslaan en waar u het kunt opslaan, kan de verwerking van big data belemmeren. Het gebruik van elke vorm van gegevens moet bekend zijn bij de persoon die ermee omgaat.

Ongestructureerde gegevens

Gegevens uit verschillende bronnen kunnen een ongestructureerde vorm hebben. Het kan gegevens bevatten die niet op een standaard, vooraf gedefinieerde manier zijn georganiseerd. S, systeemlogboeken, tekstverwerkingsdocumenten en andere zakelijke documenten kunnen bijvoorbeeld allemaal gegevensbronnen zijn.

De uitdaging is om deze gegevens correct op te slaan en te analyseren. Uit een enquête bleek dat 80% van de dagelijks gegenereerde gegevens ongestructureerd is.

Gevolgtrekking

Gegevens in een onderneming zijn moeilijk te beheren vanwege de grote omvang en de behoefte aan hogere verwerkingscapaciteit. Traditionele databases kunnen dit niet efficiënt verwerken. Een organisatie kan betere beslissingen nemen als ze massale gegevens met gemak kan beheren en analyseren.

Het kunnen petabytes aan gegevens zijn die gegevens opslaan van werknemers van een organisatie uit verschillende bronnen. Als het niet goed georganiseerd is, kan het moeilijk te gebruiken zijn. De situatie wordt nog erger als er nog meer ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen binnenkomen.

Big data heeft het potentieel om zakelijke beslissingen en analyses te verbeteren. Tegenwoordig investeren bankieren, diensten, media en communicatie in big data. De bovenstaande pijnpunten moeten in overweging worden genomen tijdens het werken met enorme hoeveelheden gegevens.