Cinci planuri pentru succesul mare de date - dummy

În timp ce datele importante sunt doar în primele etape, doriți să planificați succesul. Nu este niciodată prea devreme să începeți planificarea și bunele practici, astfel încât să puteți influența ceea ce învățați și experiența pe care o câștigați.

Planificați-vă obiectivele mari de date

Multe organizații își încep drumul mare de date experimentând cu un singur proiect care ar putea oferi beneficii concrete. Prin selectarea unui proiect, aveți libertatea de a testa fără a risca cheltuieli de capital. Cu toate acestea, dacă tot ce faceți până la capăt este o serie de proiecte unice, probabil că nu veți avea un plan bun atunci când veți începe să înțelegeți importanța valorificării datelor importante din cadrul companiei.

Prin urmare, după ce ați încheiat câteva experimente și ați avut o bună înțelegere inițială a ceea ce ar putea fi posibil, trebuie să setați câteva obiective. Ce sperați să realizați cu date importante? Ar putea părți din afacerea dvs. să fie mai profitabile prin infuzarea mai multor date? Este important să existe o colaborare între IT și unitățile de afaceri pentru a dezvolta obiective bine definite.

După ce înțelegeți obiectivele pe care le aveți pentru mobilizarea datelor importante, munca dvs. începe abia. Trebuie să implicați toate părțile interesate în afaceri.

Obținerea unei grupări de lucru împreună este o modalitate excelentă de a face împreună reprezentanții afacerii, astfel încât să poată vedea cum sunt legate problemele legate de gestionarea datelor. Această echipă poate evolua într-o echipă care poate ajuta diferitele unități de afaceri cu cele mai bune practici. Grupul operativ ar trebui să aibă reprezentanți din conducerea superioară care stabilesc strategia și direcția de afaceri.

Plan de securitate în context cu date mari

În timp ce companiile întotdeauna menționează securitatea datelor ca fiind una dintre cele mai importante probleme pe care trebuie să le gestioneze, ele sunt adesea nepregătite pentru complexitatea implicată în gestionarea datelor foarte distribuite și extrem de complexe. În stadiile incipiente ale analizei mari a datelor, analistul nu va asigura datele, deoarece doar o mică parte din aceste date vor fi salvate pentru o analiză ulterioară.

Cu toate acestea, atunci când un analist selectează o cantitate de date care vor fi introduse în companie, datele trebuie protejate împotriva riscurilor interne și externe. Unele dintre aceste date vor avea informații private care trebuie să fie mascate, astfel încât nimeni fără autorizație să aibă acces. Pentru ca securitatea să fie eficientă în contextul datelor mari, trebuie să aveți un plan bine definit.

Planificați o mare strategie de guvernanță a datelor

Guvernanța informațională este capacitatea de a crea o resursă informațională care să poată fi de încredere de către angajați, parteneri și clienți.O strategie de guvernare este responsabilitatea comună a IT și a afacerilor.

De exemplu, există reguli care determină modul în care trebuie protejate datele în funcție de circumstanțele și cerințele guvernamentale. Datele medicale trebuie păstrate astfel încât identitatea și datele personale să rămână private.

Problemele se pot dezvolta atunci când un analist colectează și analizează volume imense de informații și nu-și amintește să pună în aplicare guvernarea adecvată pentru a proteja aceste date. Sursele de date pot fi proprietate privată. Atunci când aceste surse sunt utilizate într-o organizație, pot exista restricții privind cantitatea de date utilizate și în ce scopuri.

Planul de gestionare a datelor

Este ușor să intrăm în capcana presupunând că rezultatele analizei datelor sunt corecte. Conducerea îi place numerele și îi place să ia decizii în funcție de ceea ce spun numerele. Însă pericolele pot apărea dacă datele nu sunt gestionate corect.

Într-o situație în care o companie determină care dintre clienți sunt potențial cele mai bune ținte pentru un produs nou, o companie ar putea dori să analizeze 10 sau 15 surse diferite de date pentru a veni cu rezultatele.

Utilizarea surselor de date care se bazează pe metadate diferite și presupuneri diferite pot trimite o companie în direcția greșită. Fiți atenți și asigurați-vă că atunci când colectați date care ar putea fi semnificative pe care le poate executa într-un mod care să ajute compania să ia deciziile cele mai informate și mai precise. Aceasta înseamnă înțelegerea modului de integrare a acestor noi surse de date cu sistemele de date istorice.

Studiați cele mai bune practici de date și modelele de levier pentru a planifica

Pe măsură ce piața de date mare se maturizează, companiile vor câștiga mai multă experiență cu cele mai bune practici sau tehnici care au succes în obținerea rezultatelor corecte. Vă puteți întâlni cu colegii care investighează modalitățile de utilizare a datelor mari pentru a obține rezultate de afaceri.

De asemenea, puteți să căutați furnizori și integratori de sisteme care au codificat cele mai bune practici în modelele disponibile clienților. Este mai bine să găsiți modalități de a învăța de la alții decât de a repeta o greșeală de la care a învățat altcineva. Pe măsură ce piața mare de date începe să se maturizeze, veți putea folosi mai multe exemple de bune practici codificate.