NộI Dung
- Đặc điểm dữ liệu lớn
- Thiếu con đường đúng đắn
- Các vấn đề phân loại dữ liệu
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Hiệu suất dữ liệu
- Quá tải
- Công cụ phân tích
- Đúng người đúng chỗ
- Các dạng dữ liệu
- Dữ liệu phi cấu trúc
- Phần kết luận
Nguồn: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Lấy đi:
Dữ liệu lớn đang cách mạng hóa các phân tích và có thể có giá trị to lớn đối với các doanh nghiệp - nhưng chỉ khi nó được quản lý và phân tích thành công.
Dữ liệu lớn có nhiều dạng và cấu trúc khác nhau. Trong những năm gần đây, các phân tích dữ liệu lớn đã có tác động đáng kể đến các quyết định kinh doanh và trong khi nó có thể là một vale lớn, nó đi kèm với một số điểm đau.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về những điểm đau phân tích đó, nhưng trước tiên, hãy tập trung vào một số đặc điểm của dữ liệu lớn.
Đặc điểm dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn có thể được xác định bởi một số đặc điểm:
- Âm lượng - Thuật ngữ dữ liệu lớn tự nó đề cập đến kích thước và khối lượng đề cập đến số lượng dữ liệu. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị của dữ liệu được coi là dữ liệu lớn hay không.
- Vận tốc - Tốc độ tạo ra dữ liệu được gọi là vận tốc.
- Độ chính xác - Điều này đề cập đến tính chính xác của dữ liệu. Độ chính xác của phân tích phụ thuộc vào tính xác thực của dữ liệu nguồn.
- Độ phức tạp - Lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn, do đó việc quản lý dữ liệu trở thành một quá trình khó khăn.
- Sự đa dạng - Một điều quan trọng cần hiểu là danh mục mà dữ liệu lớn thuộc về. Điều này tiếp tục giúp phân tích dữ liệu.
- Tính biến đổi - Yếu tố này đề cập đến sự không nhất quán mà dữ liệu có thể hiển thị. Điều này càng cản trở quá trình quản lý dữ liệu hiệu quả.
Bây giờ hãy thảo luận về một số điểm đau.
Thiếu con đường đúng đắn
Nếu dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau, thì cần có một đường dẫn phù hợp và đáng tin cậy để xử lý dữ liệu lớn.
Đối với các giải pháp tốt hơn, đường dẫn nên cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng. Đây là động lực quan trọng hàng đầu để tạo ra một cơ sở hạ tầng linh hoạt để tích hợp các hệ thống đầu cuối với các hệ thống đầu cuối. Kết quả là, nó giúp duy trì hệ thống của bạn chạy.
Các vấn đề phân loại dữ liệu
Quá trình phân tích sẽ bắt đầu khi kho dữ liệu được tải với lượng dữ liệu khổng lồ. Nó nên được thực hiện bằng cách phân tích một tập hợp con của dữ liệu kinh doanh chính. Phân tích này được thực hiện cho các mô hình và xu hướng có ý nghĩa.
Dữ liệu nên được phân loại chính xác trước khi lưu trữ. Lưu dữ liệu ngẫu nhiên có thể tạo thêm các vấn đề trong phân tích. Vì dữ liệu có khối lượng lớn, việc tạo các tập hợp và tập hợp con khác nhau có thể là lựa chọn phù hợp. Điều này hỗ trợ trong việc tạo ra các xu hướng để xử lý các thách thức dữ liệu lớn.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Hiệu suất dữ liệu
Dữ liệu nên được xử lý hiệu quả cho hiệu suất và các quyết định không nên được đưa ra mà không có thông tin chi tiết. Chúng tôi cần dữ liệu của mình để thực hiện hiệu quả để theo dõi nhu cầu, nguồn cung và lợi nhuận để thống nhất. Dữ liệu này nên được xử lý cho những hiểu biết kinh doanh thời gian thực.
Quá tải
Quá tải có thể xảy ra khi cố gắng giữ một lượng lớn tập dữ liệu và tập hợp con. Điểm đau chính ở đây là chọn thông tin nào được lưu giữ từ các nguồn khác nhau. Ở đây, độ tin cậy cũng là một yếu tố quan trọng trong khi lựa chọn dữ liệu nào cần giữ.
Một số loại thông tin không cần thiết cho doanh nghiệp và cần được loại bỏ để tránh các biến chứng trong tương lai. Một vấn đề quá tải có thể được giải quyết nếu một số công cụ được các chuyên gia sử dụng để tạo ra cái nhìn sâu sắc để tạo ra thành công cho dự án dữ liệu lớn.
Công cụ phân tích
Các công cụ phân tích hiện tại của chúng tôi cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hiệu suất trước đó, nhưng các công cụ là cần thiết để cung cấp những hiểu biết trong tương lai. Công cụ dự đoán có thể là giải pháp tối ưu trong trường hợp này.
Cũng cần phải cung cấp quyền truy cập công cụ phân tích cho các nhà quản lý và các chuyên gia khác. Hướng dẫn chuyên gia có thể thúc đẩy kinh doanh lên một mức cao hơn. Điều này dẫn đến cái nhìn sâu sắc đúng đắn với ít hỗ trợ hơn cho hỗ trợ CNTT.
Đúng người đúng chỗ
Phương châm cho nhiều bộ phận nhân sự là người đúng người, đúng chỗ, cũng như vậy đối với dữ liệu lớn. Cung cấp dữ liệu và phân tích truy cập cho đúng người. Điều này có thể giúp nhận được thông tin chi tiết phù hợp cho các dự đoán liên quan đến rủi ro, chi phí, khuyến mãi, v.v. và có thể chuyển đổi các phân tích thành hành động.
Dữ liệu được thu thập bởi các công ty thông qua s, bán hàng, theo dõi và cookie sẽ không được sử dụng nếu bạn có thể phân tích dữ liệu đúng cách. Phân tích là quan trọng để cung cấp những gì người tiêu dùng muốn.
Các dạng dữ liệu
Có một lượng lớn dữ liệu được thu thập, có thể được cấu trúc hoặc không cấu trúc và từ các nguồn khác nhau. Xử lý dữ liệu không đúng cách và thiếu nhận thức về những gì cần lưu và nơi lưu nó có thể cản trở việc xử lý dữ liệu lớn. Người sử dụng phải biết cách sử dụng từng dạng dữ liệu.
Dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau có thể có dạng không có cấu trúc. Nó có thể chứa dữ liệu không được tổ chức theo cách chuẩn, được xác định trước. Ví dụ: s, nhật ký hệ thống, tài liệu xử lý văn bản và các tài liệu kinh doanh khác đều có thể là nguồn dữ liệu.
Thách thức là lưu trữ và phân tích dữ liệu này một cách chính xác. Một cuộc khảo sát cho biết 80% dữ liệu được tạo ra hàng ngày là không có cấu trúc.
Phần kết luận
Dữ liệu trong một doanh nghiệp rất khó quản lý do quy mô lớn và nhu cầu xử lý cao hơn. Cơ sở dữ liệu truyền thống có thể xử lý điều này một cách hiệu quả. Một tổ chức có thể đưa ra quyết định tốt hơn nếu có thể quản lý và phân tích thành công dữ liệu lớn một cách dễ dàng.
Nó có thể là hàng petabyte chi tiết lưu trữ dữ liệu của nhân viên của một tổ chức từ các nguồn khác nhau. Nếu không được tổ chức đúng cách, nó có thể trở nên khó sử dụng. Tình hình trở nên tồi tệ hơn nếu thậm chí nhiều dữ liệu phi cấu trúc đến từ các nguồn khác nhau.
Dữ liệu lớn có khả năng cải thiện các quyết định và phân tích kinh doanh. Ngày nay ngân hàng, dịch vụ, truyền thông và truyền thông đang đầu tư vào dữ liệu lớn. Các điểm đau trên nên được xem xét trong khi làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ.