Nhiều hơn là luôn luôn tốt hơn. Làm cách nào các tổ chức có thể giảm tiếng ồn trong dữ liệu của họ để đạt được các phân tích chính xác, được nhắm mục tiêu? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_first_par Đoạn, ezslot_8,320,0,0]));

NộI Dung

• Q:
• A:

Q:

Nhiều hơn là luôn luôn tốt hơn. Làm cách nào các tổ chức có thể giảm tiếng ồn trong dữ liệu của họ để đạt được các phân tích chính xác, được nhắm mục tiêu?

A:

Với các hệ thống dữ liệu lớn, một trong những câu hỏi lớn đối với các công ty là làm thế nào để giữ cho các dự án này được nhắm mục tiêu tốt và hiệu quả. Nhiều công cụ và tài nguyên được xây dựng cho dữ liệu lớn được xây dựng để thu hút lượng thông tin khổng lồ trong một mạng lưới rộng. Họ không phải lúc nào cũng chú ý đến việc tinh chỉnh dữ liệu đó và giữ cho nó đơn giản. Tuy nhiên, có một số thực tiễn tốt nhất đang nổi lên trong ngành để tạo ra các dự án dữ liệu lớn có mục tiêu và hữu ích hơn.

Một trụ cột của cách tiếp cận dữ liệu lớn được nhắm mục tiêu là sử dụng các công cụ và tài nguyên phần mềm phù hợp. Không phải tất cả các phân tích và hệ thống dữ liệu lớn đều giống nhau. Một số có thể lọc dữ liệu quá mức hoặc không liên quan một cách hiệu quả hơn và cho phép các doanh nghiệp chỉ tập trung vào các sự kiện thiết yếu sẽ xác định các quy trình và hoạt động cốt lõi của họ.

Một phần quan trọng khác của điều này liên quan đến mọi người. Trước khi tham gia vào một dự án dữ liệu lớn, và trong khi tìm nguồn cung ứng phần mềm của nhà cung cấp, theo đuổi việc triển khai và đào tạo những người khác, một nhóm người trung tâm cần phải chịu trách nhiệm về quy trình, đồng thời giao nhiệm vụ nghiên cứu và động não. Điều này có thể làm cho một cách tiếp cận dữ liệu lớn thành một phương pháp phẫu thuật chính xác, sẽ tăng cường kinh doanh mà không trở nên quá nặng nề và làm gián đoạn hoạt động hàng ngày.

Ví dụ, các nhóm đặc nhiệm hoặc các nhóm cốt lõi khác có thể ngồi xuống và xem xét chi tiết các cách thức thực hiện sẽ được thực hiện, cách doanh nghiệp sẽ bắt đầu đánh giá các bộ dữ liệu, cách họ sẽ lập chỉ mục chéo, loại giấy hoặc các bài thuyết trình kỹ thuật số họ sẽ sử dụng để phổ biến thông tin đó, cách họ sẽ xây dựng các báo cáo hữu ích, v.v ... Những chi tiết này sẽ bảo vệ doanh nghiệp khỏi sự phình to dữ liệu lớn.

Ngoài ra, khi các công ty bắt đầu có được nhiều dịch vụ của nhà cung cấp hơn, làm khủng hoảng dữ liệu lớn hơn và làm cho kiến ​​trúc CNTT trở nên phức tạp hơn, họ đã học cách tách dữ liệu nhạy cảm nhất khỏi mọi thứ khác.

Một cách để làm điều này là tạo ra một hệ thống theo cấp bậc. Ví dụ: một bộ dữ liệu cốt lõi của ID khách hàng và lịch sử có thể được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu được duy trì đặc biệt theo hợp đồng bảo mật đám mây cụ thể hoặc tại chỗ. Các bộ dữ liệu khác có thể nằm trong các môi trường dữ liệu ít chuyên biệt hơn, vì chúng ít nhạy cảm hơn về các vi phạm dữ liệu hoặc do chúng ít liên quan trực tiếp đến các phân tích mà doanh nghiệp đang thực hiện. Hệ thống cấp hoặc đa cấp cho phép thực hiện dữ liệu lớn hiệu quả chi phí.

Đây là một số cách mà các doanh nghiệp đang trở nên thông minh về việc có được dữ liệu lớn đúng cách. Thay vì chỉ hút bụi bất kỳ dữ liệu nào họ có thể lấy, họ coi các bộ dữ liệu nhất định là quan trọng nhất để có được sự thông minh nhất trong kinh doanh với ít nỗ lực nhất.