תוֹכֶן
- מאפייני ביג דאטה
- חוסר נתיב נכון
- סוגיות של סיווג נתונים
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
- ביצועי נתונים
- להעמיס יותר מדי
- כלים אנליטיים
- אדם נכון במקום הנכון
- טפסים של נתונים
- נתונים לא מובנים
- סיכום
מקור: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
להסיר:
נתונים גדולים מביאים למהפכה באנליטיקה ויכולים להיות בעלי ערך עצום לעסקים - אך רק אם הם מנוהלים ומנותחים בהצלחה.
נתונים גדולים מגיעים במגוון צורות ומבנים. בשנים האחרונות, אנליטיקס של נתונים גדולים השפיע באופן משמעותי על ההחלטות העסקיות, ואף שהוא יכול להיות בעל גוון עצום, הוא מגיע עם כמה נקודות כאב.
במאמר זה אדון בנקודות כאב אנליטיות אלה, אך ראשית, מאפשר להתמקד בכמה מאפיינים של נתונים גדולים.
מאפייני ביג דאטה
ניתן להגדיר נתונים גדולים על ידי מספר מאפיינים:
- נפח - המונח נתונים גדולים עצמם מתייחס לגודל, ונפח מתייחס לכמות הנתונים. גודל הנתונים קובע את ערך הנתונים שייחשבו כנתונים גדולים או לא.
- מהירות - המהירות בה נוצרים נתונים ידועה בשם מהירות.
- אמינות - הכוונה לנכונות הנתונים. דיוק הניתוח תלוי באמיתות נתוני המקור.
- מורכבות - כמויות עצומות של נתונים מגיעים ממקורות רבים, כך שניהול נתונים הופך לתהליך קשה.
- מגוון - דבר חשוב להבין הוא הקטגוריה שאליה שייכים נתונים גדולים. זה עוזר עוד יותר בניתוח הנתונים.
- שונות - גורם זה מתייחס לחוסר העקביות שהנתונים יכולים להראות. זה מעכב עוד יותר את תהליך ניהול הנתונים בצורה יעילה.
כעת ניתן לדון בכמה מנקודות הכאב.
חוסר נתיב נכון
אם נתונים מגיעים ממקורות שונים, אז צריך להיות נתיב נכון ואמין לטיפול בנתונים מאסיביים.
לקבלת פתרונות טובים יותר, הנתיב צריך להציע תובנה לגבי התנהגות הלקוחות. זו המוטיבציה העיקרית ליצירת תשתית גמישה לשילוב מערכות חזיתיות עם מערכות אחוריות. כתוצאה מכך, זה עוזר לשמור על הפעלת המערכת שלך.
סוגיות של סיווג נתונים
על תהליך הניתוח להתחיל כאשר מחסן הנתונים עמוס בכמויות אדירות של נתונים. זה צריך להיעשות על ידי ניתוח קבוצת משנה של נתונים עסקיים מרכזיים. ניתוח זה נעשה עבור דפוסים ומגמות משמעותיות.
יש לסווג נתונים נכון לפני האחסון. שמירת נתונים באופן אקראי יכולה ליצור בעיות נוספות באנליטיקה. מכיוון שהנתונים גדולים בנפח, יצירת קבוצות ותתי משנה שונים יכולה להיות האפשרות הנכונה. זה מסייע ביצירת מגמות לטיפול באתגרי נתונים גדולים.
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
ביצועי נתונים
יש לטפל בנתונים ביעילות לצורך ביצוע ואסור לקבל החלטות ללא תובנות. אנו זקוקים לנתונים שלנו כדי לבצע יעילות לצורך מעקב אחר ביקוש, היצע ורווח לצורך עקביות. יש לטפל בנתונים אלה לצורך תובנות עסקיות בזמן אמת.
להעמיס יותר מדי
עומס יתר יכול להתרחש כאשר מנסים לשמור על כמויות גדולות של ערכות נתונים וקבצי משנה. נקודת הכאב העיקרית כאן היא לבחור איזה מידע נשמר ממקורות שונים. כאן אמינות היא גם גורם חשוב בעת בחירת הנתונים לשמור.
סוגים מסוימים של מידע אינם נחוצים לעסקים ויש לחסל אותם כדי למנוע סיבוכים עתידיים. ניתן לפתור בעיה של עומס יתר אם כלים מסוימים משמשים מומחים לצורך תובנה ליצירת הצלחה של פרויקט נתונים גדולים.
כלים אנליטיים
הכלים האנליטיים הנוכחיים שלנו מספקים תובנות לגבי ביצועים קודמים, אך דרושים כלים לספק תובנות עתידיות. כלים חזויים יכולים להיות פתרונות מיטביים במקרה זה.
יש גם צורך לתת גישה לכלי ניתוח למנהלים ואנשי מקצוע אחרים. הנחיות מומחים יכולות להעלות את העסק לרמה גבוהה יותר. זה מוביל לתובנה נכונה עם פחות סיוע הניתן לתמיכת IT.
אדם נכון במקום הנכון
המוטו עבור מחלקות משאבי אנוש רבות הוא "האדם הנכון במקום הנכון", וזה גם לגבי נתונים גדולים. ספק את הנתונים ואת הגישה לניתוח לאדם הנכון. זה יכול לסייע בקבלת תובנות נאותות לגבי תחזיות הקשורות לסיכון, עלויות, מבצעים וכו 'ויכול להמיר ניתוחים לפעולות.
הנתונים שנאספו על ידי חברות באמצעות מכירות, מעקב, ועוגיות אינם מועילים אם אינך יכול לנתח אותם כראוי. ניתוח חשוב לספק את מה שהצרכן רוצה.
טפסים של נתונים
יש כמות גדולה של נתונים שנאספים, אשר יכולים להיות מובנים או לא מובנים וממקורות שונים. טיפול לא נכון בנתונים וחוסר מודעות לגבי מה לחסוך והיכן ניתן לשמור אותם יכולים להכשיל את הטיפול בנתונים גדולים. השימוש בכל צורת נתונים צריך להיות ידוע לאדם המטפל בו.
נתונים לא מובנים
נתונים המגיעים ממקורות שונים יכולים להיות בעלי צורה לא מובנית. זה יכול להכיל נתונים שאינם מסודרים בצורה סטנדרטית ומוגדרת מראש. לדוגמה, קודים, יומני מערכות, מסמכי עיבוד תמלילים ומסמכים עסקיים אחרים יכולים להיות מקורות נתונים.
האתגר הוא לאחסן ולנתח נתונים אלה בצורה נכונה. הסקר קבע כי 80% מהנתונים שנוצרים מדי יום אינם מובנים.
סיכום
קשה לנהל נתונים בארגון בגלל גודלו הגדול והצורך בקיבולת עיבוד גבוהה יותר. מסדי נתונים מסורתיים אינם יכולים לעבד זאת ביעילות. ארגון יכול לקבל החלטות טובות יותר אם הוא יכול לנהל ולנתח בהצלחה נתונים מאסיביים בקלות.
יכול להיות שמדובר בפט-בייט של נתונים המאחסנים פרטים של עובדי ארגון ממקורות שונים. אם לא מסודרים כראוי, זה עלול להיות קשה לשימוש. המצב מחמיר אם מגיעים עוד נתונים בלתי מובנים ממקורות שונים.
לנתונים גדולים יש פוטנציאל לשיפור ההחלטות העסקיות והניתוח. כיום בנקאות, שירותים, מדיה ותקשורת משקיעים בנתונים גדולים. יש לקחת בחשבון את נקודות הכאב לעיל בעת עבודה עם כמויות אדירות של נתונים.