NộI Dung
Lấy đi:
Dữ liệu lớn đã trở nên không thể thiếu trong việc đưa ra quyết định kinh doanh, nhưng có một số thách thức mà người ta phải xem xét trước khi thực hiện dữ liệu lớn trong kinh doanh của họ.
Dữ liệu lớn đã trở thành một phần thiết yếu của việc ra quyết định trong kinh doanh. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc đáng kể cho các công ty và lãnh đạo doanh nghiệp. Nhưng đồng thời nó cũng đặt ra nhiều thách thức mà hệ thống truyền thống của chúng ta không thể giải quyết. Do đó, người ta phải hiểu chi tiết những thách thức này trước khi thực hiện dữ liệu lớn trong một tổ chức.
Theo Viện toàn cầu McKinsey (MGI): "Dữ liệu lớn đề cập đến các bộ dữ liệu có kích thước vượt quá khả năng của các công cụ phần mềm cơ sở dữ liệu thông thường để nắm bắt, lưu trữ, quản lý và phân tích." Vì vậy, những thách thức dữ liệu lớn cần phải được giải quyết đúng đắn. Sau khi phân tích dữ liệu lớn, giá trị thu được có thể được tóm tắt là:
- Trong suốt
- Hiệu suất tốt hơn và thay đổi
- Thay thế các quyết định do con người tạo ra bằng các thuật toán tự động
- Phân khúc khách hàng
Những thách thức chiến lược
Hãy bắt đầu với những thách thức chiến lược dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn buộc chúng ta phải chiến đấu với ba thách thức chiến lược và hoạt động chính:
Toàn bộ ngành CNTT đang chịu áp lực, vì nó phải quản lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng để giúp cải thiện kinh doanh. Phân tích dữ liệu có thể được phân loại thành ba loại:
- Phân tích dự đoán - Công việc của nhà khoa học dữ liệu là sử dụng dữ liệu thời gian thực để phân tích dự đoán trên các lĩnh vực khác nhau. Nó cũng quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu này để tận dụng các loại dữ liệu mới, chẳng hạn như dữ liệu cảm xúc, dữ liệu luồng video, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu, v.v.
- Phân tích hành vi - Dữ liệu hành vi rất quan trọng để cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Công việc của nhà khoa học dữ liệu là khai thác các bộ dữ liệu phức tạp về bản chất để tạo ra các mô hình kinh doanh mới giúp giảm chi phí và thúc đẩy đổi mới nhằm cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
- Giải thích dữ liệu - Các nhà phân tích dữ liệu phải cung cấp thông tin phân tích kinh doanh mới cho ban quản lý và tích hợp những thông tin này để đổi mới sản phẩm.
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
- Thu thập dữ liệu
- Sắp xếp dữ liệu từ các nguồn khác nhau
- Chuyển đổi dữ liệu thành một hình thức phù hợp để phân tích
- Mô hình hóa dữ liệu với sự trợ giúp của toán học và / hoặc mô phỏng
- Hiểu đầu ra và có thể giải thích nó cho người dùng cuối
Những thách thức quản lý
Một thách thức quản lý dữ liệu chính là đảm bảo an ninh, quyền riêng tư dữ liệu, quản trị và các tiêu chuẩn đạo đức. Trong khi xử lý dữ liệu khách hàng, người ta phải tuân theo mục đích sử dụng và các quy tắc có liên quan. Theo dõi dữ liệu rất quan trọng về việc sử dụng, chuyển đổi, phái sinh cũng như quản lý vòng đời của nó. Dữ liệu phải được bảo mật và kiểm soát truy cập. Đồng thời, kiểm toán phải được thực hiện đều đặn để đảm bảo an toàn dữ liệu, vì hầu hết các kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu cá nhân, điều này có thể dẫn đến các mối lo ngại về đạo đức và pháp lý.
Phần kết luận
Chúng tôi đã thảo luận về những thách thức dữ liệu lớn khác nhau và tác động của chúng đối với kinh doanh. Những thách thức này xảy ra ở tất cả các cấp độ thực hiện. Vì vậy, trước khi thực hiện dữ liệu lớn trong bất kỳ tổ chức nào, người ta phải giải quyết những thách thức này và lên kế hoạch cho chúng.