Vad är Big Data Concepts?
Varje organisation idag har enorma data som fortsätter att öka varje minut. För att hantera sådan information behöver du avancerad teknik. Big data-analys skapar en ny revolution inom analysen av big data-begrepp. Big data analyserar en stor mängd data för att få djupare kunskap om data och ta reda på dess dolda mönster och korrelationer. Det hjälper företaget att förstå informationen på ett bättre sätt. Det hjälper företaget att identifiera de data som är viktigare för organisationen.
Varför är big data-begreppsanalys viktigt?
Big data har varit i huvudfokus sedan starten på affärsområdet. Många organisationer förstår vikten av Big Data och använder dem för sin verksamhet.
Big data introduktion hjälper företaget att identifiera nya affärsmöjligheter och öka deras effektivitet. Detta i sin tur kommer att bidra till att öka sin vinst genom att få många kunder. I dagens värld anses Big Data-koncept vara viktigare på grund av följande skäl
- Minskad kostnad - big data-teknologier är mer kostnadseffektiva. Och det är det bästa verktyget för att lagra enorma data till en lägre kostnad. Det hjälper också till att identifiera effektivare sätt att göra affärer.
- Snabbt beslutsfattande - Med hjälp av analyser i minnet och kraften att analysera nya datakällor hjälper Big data företaget att analysera data och information snabbare än tidigare. Baserat på lärande genom analys kan företaget fatta ett smart beslut.
- Nya produkter och funktioner - Genom korrekt analys vet Big data-koncept kundens behov och tillfredsställelse. Så de levererar alltid vad kunderna vill ha. Vissa företag skapar också nya produkter som använder big data-analys för att tillfredsställa sina kunder.
Med hjälp av big data-begreppsanalys kan en organisation öka försäljningen, effektiviteten, verksamheten, kundservice och riskhantering.
Big data analytics hjälper till att förbättra hastigheten på affärsprocessen och minska komplexiteten i verksamheten.
Teknologier som används i Big Data-analys
Det finns ingen teknik som gör Big Data Analytics. Här listas några viktiga tekniker som spelar en viktig roll i Big Data
- Datahantering
- Data Mining
- Hadoop
- Analys i minnet
- Predictive Analytics
- Textbrytning
Användningsområden
De flesta organisationer har nu Big Data-koncept. Eftersom de har förstått behovet av att utnyttja data och härleda värde från dem. Några typer av organisationer som använder denna teknik listas nedan
- Resor och gästfrihet
- Sjukvård
- Regering
- Detaljhandeln
Tips för att förvandla Big Data till Big Success
Big data-företag ökar varje år och de utarbetar nya strategier för att minska driftskostnaderna, öka effektiviteten och ge kundnöjdhet. Många organisationer använder sina data och analyser för att fatta lönsamma beslut. Big data hjälper i större utsträckning för en sådan beslutsprocess. Det utnyttjar prediktiv analys för att fatta beslut. Till och med den ostrukturerade mängden data som växer dagligen kan också enkelt analyseras med Big data-koncept.
Big data-koncept är fortfarande utmanande. Om Big data inte implementeras och tolkas korrekt i organisationen kommer det att vara ett stort hinder. En organisation måste korsa flera utmanande hinder för att använda Big data på lämpligt sätt för att fatta stora beslut. Big data-utmaningar fungerar som en negativ reaktion på Big data-forskning.
Nedan är några tips som nämns för dataanalysföretag för att göra stora data till stor framgång.
-
Se till att du har gott om processorkraft
I dagens affärsvärld fortsätter mängden data att extrapolera varje minut. Innan du börjar med ett Big Data-projekt måste du se till att en kraftfull processor är på plats. Alla Big Data-forskningsprojekt omfattar en enorm mängd data och för att hantera sådana data är det mycket viktigt att ha en kraftfull processor. Rätt bearbetningssystem behövs för korrekt och snabb bearbetning av data. Prestandan hos processystemet måste spåras ofta för att säkerställa att det fungerar korrekt.
-
Definiera en bestämd organisationsstruktur
Organisationer kan använda big data maximalt om de har en centraliserad inställning för analysteamet. Detta hjälper dem att kombinera företagsledare och big data-teknik för att komma fram med bästa idéer som andra delar av organisationen kan utnyttja. Organisationer som använder prediktiv analys har visat sig ha en stor framgång i Big data än andra organisationer.
-
Blanda Big Data-konceptet vid rätt tidpunkt i organisationen
Att förvandla big data till stor framgång är inte så lätt. Det har många big data-utmaningar. Företag måste prioritera sina behov och arbeta enligt det. Big data analytics behöver data som är strukturerade. I många företag finns data tillgängliga, men det är inte fullständigt och organiserat för stordataanalys att använda det direkt för analys.
Endast om stordataanalysen används effektivt kan organisationen ta reda på problemen i affärs- och driftsprocessen. Organisationer måste blanda uppgifterna på ett korrekt sätt för att använda den prediktiva analysen effektivt.
Tid är en annan viktig faktor som påverkar dataanalysprocessen. Information i realtid behövs för att fatta effektiva beslut. En dataanalytiker bör alltid spendera mer tid på att förbereda data för analysen med hjälp av ETL-verktygen. Detta hjälper till att blanda big data-koncept vid rätt tidpunkt i organisationen.
-
Leta efter långsiktig planering
Teknologier förändras ständigt och organisationerna måste anpassa sig till den senaste tekniken. I dagens värld blir data större och det är en stor utmaning för verksamheten. Organisationer måste vara utrustade för att möta samma utmaning. Teknologier kommer att bli bättre i morgon än idag. Så organisationer måste upprätthålla flexibel affärsinformation som kommer att vara öppen för nya produkter, metoder och teknik. Planera på lång sikt och hålla dig uppdaterad om förändringarna. Om du fattar några beslut eller förändringar eller gör några val, tänk på påverkan av det på lång sikt och hur du ska hantera det.
-
Börja med säker förvaring
Det viktigaste steget och grunden för dataanalys är att implementera ett robust lagringssystem. Om du vill implementera Big Data i din organisation bör säkerhet vara din första prioritet. Ditt lagringssystem ska uppfylla projektets nuvarande och framtida krav. Du bör välja ett lagringssystem med hänsyn till vissa faktorer som nuvarande och framtida datarisker, vanliga hot och hög säkerhetsnivå. All process för dataanalys som kryptering av data, autentisering av butiknycklar eller annan aktivitet för den delen bör vara säker och säker. Lagrings- och säkerhetssystemet som du implementerar bör inte vara för dyrt. Det borde också kunna hantera en stor mängd data.
-
Avancerade analyslösningar
Data är den viktigaste aspekten av alla Big Data-projekt. Men om data inte används på ett ordentligt sätt kommer det inte att ge stort värde till ditt Big data-projekt. För att använda data på ett effektivt sätt måste du använda en avancerad dataanalyslösning. Avancerad analyslösning hjälper dig att få fördjupad kunskap om data. Detta låter dig fatta bättre beslut och få bättre resultat i affärer. Att använda avancerad dataanalyslösning hjälper dig att förstå Big Data-miljön tydligt.
-
Engagera experter
Att hitta rätt Big databehandlingstalang är en stor utmaning för de flesta organisationer. Big data är ett brett fält och en enda person kan inte behärska alla Big Data-teknologier. Ta först en detaljerad studie av ditt Big data-projekt och välj sedan personer som är experter för att hantera specifika aspekter av projektet.
Efterfrågan på analytisk talang är mycket hög medan marknaden för analytisk talang är mycket begränsad. Vissa företag vidtar nu åtgärder för att rekrytera experter inom introduktion av Big Data genom akademiska institutioner och nystartade big data.
Att rekrytera rätt big data talang är en avgörande faktor för att förvandla Big data till Big framgång.
-
Välj rätt partner
Varje företag kommer inte att ha alla resurser och datafärdigheter för att investera i Big Data utan hjälp från andra. I ett sådant fall är det viktigt att samarbeta med någon. Du bör vara mycket försiktig när du väljer en partner. Big data är inte transaktionsmässigt. Ett bra exempel är Procter och Gamble har samarbetat med Google för att förbättra sina dataanalysfärdigheter. De hjälper varandra att få kunskap i en ömsesidig förståelse.
-
En stark ledare för att driva Big data-initiativ
Ledarskap är en annan viktig faktor för att förvandla Big Data till Big Success. Organisationer måste fördela väl definierade roller för big data och analys. Organisationer bör ha de ledarskapskvaliteter som krävs för att göra Big Data Analytics som en del av deras affärsrutin. Att utse en stark ledare inom Big data-konceptet är ett viktigt steg i en organisation för att skapa ledarskapskvalitet.
-
Ignorera inte de naturliga instinkterna
Även om du använder avancerad teknik bör du aldrig ignorera de naturliga instinkterna för att upptäcka brister och förståelse mönster. Det finns vissa verktyg för visuell upptäckt som hjälper dig att få information i god tid. Tillsammans med sådana verktyg bör du också använda bättre analytiska knep för att analysera olika data på olika sätt. Detta är också viktigt eftersom varje data kräver ett annat tillvägagångssätt.
-
Hadoop och lager
Det kan låta konstigt men den här kombinationen fungerar bra för företag. Datavarehus lagrar strukturerade data medan Hadoop lagrar alla ostrukturerade data som kan analyseras i framtiden och som kan användas. Hadoop fungerar bäst vid analytisk bearbetning. Därför är kombination av Hadoop med datavarehus den bästa kombinationen för att förvandla Big data-koncept till stor framgång.
-
Hitta en balans mellan bottom-up och top-down planering
Det är mycket viktigt att beakta båda strategierna eftersom ingen av dem kan lyckas utan den andra. Hitta ett vanligt språk för kommunikation mellan yrkesverksamma och tekniker. Om inte investeringen du gör i Big Data-behandling är bara ett slöseri.
-
Ha en dedicerad systematisk och strukturerad implementering
Många organisationer har inte välplanerade kriterier för att välja, identifiera och välja affärsfall för Big Data-behandling. Big data-tekniker och teknik kan startas från vilken som helst del av organisationen och när som helst. Det finns ingen teknik eller en enda utgångspunkt för Big databehandling. Rätt färdplan bör skapas för att uppnå stor framgång. Färdplanen bör inte bara innehålla verksamhetens mål utan den ska också berätta vad som är de andra tekniska investeringarna som ska göras för dataanalysprocessen. Organisationer som saknar ett sådant systematiskt tillvägagångssätt får inte stor framgångsgrad.
-
Vet att det inte finns en enda Big Data Research-teknik
Som vi redan har sett olika data behöver olika tillvägagångssätt och tekniker. Hadoop spelar en viktig roll att spela i Big data men det finns mycket mer teknik än Hadoop. Kombinationen av teknologier beror på organisationens behov och organisationens miljö
-
Bygg in analytics och Business Intelligence
När du har implementerat lagringslösningen är nästa steg att implementera nödvändig lagringsanalys för att få en djupare kunskap om data. Nya verktyg för affärsintelligens har avancerad analysmiljö för att konvertera data till kunskap. Denna analys kan förbättras för att övervaka konkurrenskraftig intelligens och kundnöjdhet. Den perfekta lösningen för affärsintelligens som kombineras med Big databehandling hjälper dig att låsa upp nya affärspotentialer och får mer vinst till ditt företag
-
Smidig och flexibel Big data-plattform
Den stora datakonceptplattformen som du väljer för ditt företag bör vara flexibel. Den ska kunna anpassa sig till olika datahantering och olika analysscenarier. Det bör också kunna använda avancerade tekniker som prediktiv modellering, semantisk sökning och geospatial analys.
Slutsats - Big Data Concepts
Organisationer har förstått att det finns stort värde för Big data. Att följa alla dessa strategier kommer att hjälpa big data-analysföretag att underlätta processen att förvandla Big data-behandling till en stor framgång.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Big Data Concepts. Här diskuterade vi de 16 viktiga och intressanta tips för big data-koncept. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- MapReduce Arkitektur för Big Data
- Big Data och Hadoop-utbildning | Online Hadoop-kurs
- Hands-on Hadoop - Tämja Big Data!
- Big Data hands-on!
- Unika ledarskapskvaliteter