Economia datelor mari - dummies

Cea mai bună modalitate de a înțelege economia datelor importante este să analizați diferitele metode pentru punerea la dispoziție a datelor importante pentru organizația dvs. În timp ce costurile specifice pot varia în funcție de dimensiunea organizației dvs., puterea sa de cumpărare, relațiile furnizorilor și așa mai departe, clasele de cheltuieli sunt destul de consecvente.

Tipuri mari de date și surse

Cele mai importante decizii pe care trebuie să le luați cu privire la tipuri și surse sunt

• Ce date vor fi necesare pentru a aborda problema dvs. de afaceri?

• Unde puteți să obțineți datele?

• Ce puteți face cu datele?

• Cât de des trebuie să interacționăm cu datele?

• Cine își păstrează dreptul de proprietate asupra datelor și a produselor de lucru?

• Cât timp aveți nevoie să păstrați datele?

• Puteți avea încredere în date și sursa lor?

Analizând datele mari pentru a anticipa ce urmează

Deseori indicii sunt disponibile în cadrul datelor existente. Cu toate acestea, fără suficiente date, aceste sugestii vor fi ignorate, deoarece aceste date pot arăta ca o depășire sau chiar o eroare. Aceste tipuri de notificări precoce ale unei cerințe în schimbare ar putea permite întreprinderilor să testeze noi servicii și noi ambalaje care ar putea deveni importante.

Găsirea surselor de date potrivite

Sursa datelor este următorul pas. Nu este vorba numai de unde să obțină datele, ci și forma sau tipul datelor, precum și calitatea sau fiabilitatea datelor. Sursele bune de date despre sentimente se regăsesc în proprietățile sociale de pe web, precum Facebook, Foursquare, Yelp, Pinterest și Twitter.

Sursele pe care le selectați pot fi determinate de obiceiurile clienților dvs. Cantitatea de date este vastă și este posibil să căutați acul proverbial în carul cu fan. În plus, structura și tipurile acestor date variază de la un site la altul, adăugând complexitate și costuri suplimentare.

Ce puteți face cu datele?

Înțelegerea frecvenței utilizării datelor de către sistemele interne poate contribui la controlul costurilor. Dacă cerințele vizează analiza sentimentului clienților în timp real în mai multe proprietăți sociale, costurile vor fi foarte mari. În cazul în care analiza poate fi efectuată mai repede sau cu mai puține surse de date, costurile pot fi mai mici și mai controlabile.

Unii mari furnizori de surse de date vor dori să păstreze dreptul de proprietate asupra datelor lor, acordându-i licențe pentru utilizări specifice, nedistructive. Altele vor fi deschise cu costuri de acces mici sau fără costuri sau cu cerințe de utilizare excesive. Unele licențe de date vor limita utilizarea pentru a calcula și distruge.

Alții vă pot permite să utilizați datele, dar trebuie să le "dați înapoi" atunci când analiza sau calculele sunt complete.Trebuie să aveți întotdeauna o atenție deosebită protejării informațiilor despre companie.

Economia mare a datelor ar trebui înțeleasă din două dimensiuni: începerea și gestionarea starea de echilibru. Costurile de pornire pot fi controlate prin găsirea unor date deschise sau a unor surse de date accesibile în mod gratuit. Dacă sunt necesare mai multe resurse de centre de date, trebuie să luați în considerare serviciile bazate pe cloud în care puteți "plăti cu băutura. "Este mult mai ușor să experimentăm în acest fel.

Impactul tehnologiei asupra datelor mari

Într-o lume ideală, va fi posibil să se utilizeze o mulțime de tehnologii și aplicații existente atunci când datele mari sunt aplicate fluxurilor de lucru. Cu toate acestea, este mult mai probabil ca noile tehnologii să fie utilizate.

Multe instrumente noi și diferite sunt disponibile pentru date mari. Dacă un manager de brand trebuie să adune date din mai multe site-uri sociale diferite, fiecare cu diferite tipuri de date, va trebui să colaboreze cu echipele IT pentru a selecta ce tehnologie se potrivește cel mai bine cerințelor de afaceri și de cost.

Veți avea cu siguranță implementări de produse care vor include elemente de Hadoop și Hive. De asemenea, vor fi necesare noile tehnologii . Tehnologiile existente sunt prea fragile sau pentru că sunt concepute pentru o anumită sarcină.

Găsiți talentul pentru a sprijini proiectele mari de date

Analistii de afaceri ar putea avea nevoie să-și mărească rândurile cu oamenii de știință din domeniul datelor. Acest lucru poate fi realizat cu relații de consultanță în fazele de pornire, dar ar trebui să treacă la un personal permanent, pe măsură ce direcția devine clară. Este posibil ca un singur om de știință să nu fie răspunsul. Cea mai mare pârghie va fi realizată prin crearea unei echipe de oameni de știință în domeniul datelor.

Pentru echipa IT, cunoștințele despre noile tehnologii de date mari vor trebui introduse membrilor echipei existente prin instruire și îndrumare. Este corect să presupunem că trebuie să fie angajați noi talente, pe măsură ce organizația dvs. se apropie de starea de echilibru.

Multe universități și colegii au început să ofere cursuri care ar trebui să ajute la umplerea decalajului pe termen scurt. Pe termen lung, furnizorii care oferă soluții vor trebui să creeze soluții de date mai mari, care să absoarbă complexitatea.