Рішення проблем в бізнесі за допомогою аналітики великих даних

Великі дані революціонізує аналітику і можуть мати величезне значення для бізнесу – але тільки в тому випадку, якщо вони успішно справляються і аналізуються.

Великі дані бувають різних форм і структур. В останні роки аналітика великих даних мала значний вплив на бізнес-рішення, і, хоча вона може мати величезне значення, вона має деякі больові точки.

У цій статті ви дізнаєтеся про больові точки аналітики, але спочатку давайте зосередимося на деяких характеристиках великих даних. Ми рекомендуємо HPE Primera 600 це система зберігання даних для критично важливих застосунків.

Характеристики великих даних

Великі дані можуть бути визначені кількома характеристиками:
1. Обсяг. Сам термін великі дані відноситься до розміру, а обсяг ставитися до кількості даних. Розмір даних визначає цінність даних, які будуть розглядатися як великі дані чи ні.
2. Швидкість. Швидкість, з якою генеруються дані, називається швидкістю.
3. Правдивість. Це відноситься до правильності даних. Точність аналізу залежить від достовірності вихідних даних.
4. Складність. Величезні обсяги даних надходять з декількох джерел, тому управління даними стає складним процесом.
5. Різноманітність. Важливо розуміти, до якої категорії відносяться великі дані. Це додатково допомагає в аналізі даних.
6. Мінливість. Цей фактор відноситься до невідповідності, яке можуть показати дані. Це додатково ускладнює процес ефективного управління даними.
Тепер давайте обговоримо деякі больові точки.

1. Відсутність правильного шляху.

Якщо дані надходять з різних джерел, то повинен бути правильний і надійний шлях для обробки масивних даних.

Для кращого вирішення шлях повинен дати уявлення про поведінку клієнтів. Це основна мотивація для створення гнучкої інфраструктури для інтеграції інтерфейсних систем з серверними системами. В результаті це допомагає підтримувати працездатність вашої системи.

2. Проблеми класифікації даних.

Процес аналітики повинен починатися, коли сховище даних завантажується величезними обсягами даних. Це повинно бути зроблено шляхом аналізу підмножини ключових бізнес-даних. Цей аналіз зроблений для значущих моделей і тенденцій.

Дані повинні бути правильно класифіковані перед своїм збереженням. Випадкове збереження даних може створити додаткові проблеми в аналітиці. Оскільки дані мають великий обсяг, створення різних наборів і підмножин може бути правильним варіантом. Це допомагає в створенні тенденцій для вирішення проблем з великими даними.

3. Продуктивність даних.

Дані повинні ефективно оброблятися, а рішення не повинні прийматися без розуміння. Вам потрібні ваші дані для ефективної роботи по відстеженню попиту, пропозиції та прибутку. Ці дані повинні бути оброблені для отримання інформації в режимі реального часу.

4. Перевантаження.

При спробі зберегти велику кількість наборів даних і підмножин може виникнути перевантаження. Ключовим моментом тут є вибір інформації, яка зберігається в різних джерелах. Тут надійність також є важливим фактором при виборі даних для зберігання.

Деякі види інформації не підходять для бізнесу і повинні бути виключені, щоб уникнути майбутніх ускладнень. Проблема з перевантаженням може бути вирішена, якщо експерти використовують деякі інструменти для розуміння успіху проекту з великими даними.

5. Аналітичні інструменти.

Аналітичні інструменти забезпечують розуміння попередніх результатів, але інструменти необхідні для забезпечення майбутніх знань. Прогнозуючі інструменти можуть бути оптимальними рішеннями в цьому випадку.

Також необхідно надати доступ менеджерам і іншим фахівцям до аналітичного інструменту. Експертне керівництво може підняти бізнес на більш високий рівень. Це призводить до правильного розуміння з меншою кількістю допомоги, що надається для підтримки ІТ.

6. Форми даних.

Неправильна обробка даних і недостатня поінформованість про те, що зберігати і де зберігати, можуть утруднити обробку великих даних. Використання кожної форми даних має бути відомо людині, який їх обробляє.

7. Неструктуровані дані.

Дані, що надходять з різних джерел, можуть мати неструктуровану форму. Ці дані не організовані стандартним, заздалегідь певним чином. Наприклад, електронні листи, системні журнали, текстові документи та інші ділові документи можуть бути джерелами даних.

Завдання полягає в тому, щоб правильно зберігати і аналізувати ці дані. Деякі опитування показали, що 80% даних, що генеруються щодня, мають неструктуровану форму.

Керувати даними на підприємстві складно через їх великого розміру і необхідності більш високої обчислювальної потужності. Організація може приймати більш правильні рішення, якщо вона може легко управляти і аналізувати масивні дані.