Оглавление:
- Что такое большие данные?
- 1. Это может быть (относительно) просто
- 2. Статистика все еще хитрая
- 3. Это не дешево
- 4. Это может выявить новые возможности получения дохода
- 5. Бизнес должен адаптироваться к успеху
- Большие данные, большие изменения
Как и облако, большие данные - это еще одно модное слово, которое открыто бросают без должного понимания того, что это значит и почему это важно. Для технических директоров, которые отвечают за сбор огромного количества данных, ежедневно отправляемых в фирму, и преобразование их в простые для понимания отчеты и цифры, которые помогут компании расти, действительно важно получить большие данные. Это потому, что неиспользование больших данных в полной мере оставляет деньги на столе - и это плохо для компании или технического директора.
Что такое большие данные?
Существует множество определений, но в общем случае каждый термин объединяет то, что большие данные имеют дело с огромным объемом неструктурированных данных, созданных в результате бизнес-процесса. Например, в случае веб-сайта это означает анализ множества данных, которые предоставляются при каждом посещении веб-сайта, открытии электронной почты, транзакции и т. Д. Данные, собранные по этим штрихам, могут быть проанализированы, чтобы определить правильную бизнес-стратегию и внести изменения, чтобы улучшить бизнес. Это жизненно важно для долгосрочного успеха любой фирмы.
Большие данные - это как головоломка. Составьте это так, чтобы она работала для вашей организации, и вы можете помочь ей процветать. Вот пять вещей, которые вы должны знать в первую очередь.
1. Это может быть (относительно) просто
Тенденция к большим данным не была потеряна для крупных фирм-разработчиков программного обеспечения. На самом деле, лидеры отрасли прокладывают путь для предприятий, чтобы внедрить большие данные быстрее и проще, чем когда-либо прежде, предлагая комплексные решения. Эти решения включают как аппаратное, так и программное обеспечение, необходимое, чтобы помочь предприятиям использовать тактику больших данных.
До тех пор, пока на рынке не появились решения для больших блоков данных, Hadoop был в авангарде разработки больших данных. Хотя эта программная платформа с открытым исходным кодом по-прежнему остается очень сильным игроком на рынке больших данных, все больше компаний с меньшими ресурсами стремятся к коробочным решениям, чтобы помочь им быстрее и проще начать работу.
2. Статистика все еще хитрая
В то время как большие данные могут многое раскрыть, статистика, взятая вне контекста, открыта для неверного толкования. Это важное соображение при настройке любой структуры больших данных. Руководители и маркетологи должны играть большую роль в определении правильной статистики и наилучшем способе получения этой статистики из объема данных, получаемых каждый день. Без этого технический директор рискует предоставить неточное представление о неправильно проанализированных цифрах. Один из примеров того, как это может произойти, можно увидеть в исследовании, проведенном исследователем Львом Мановичем по аналитике в социальных сетях. Он обнаружил, что данные с сайтов социальных сетей обычно представляют только часть людей на сайте, а не группу в целом. (Узнайте, как компании справляются со своими данными в «Приручении монстра больших данных».)3. Это не дешево
Затраты, связанные с внедрением решения для больших данных, могут стать серьезным препятствием для технических директоров при попытке убедить высшее руководство в его важности и необходимости. К сожалению, статистики по этому вопросу немного, потому что большие данные все еще относительно новы. Тем не менее, есть некоторые исследования, которые могут помочь убедить руководителей внедрять эти инструменты. Кроме того, если конкуренты видят успех с большими данными, это еще один хороший маркер, который генеральные директора будут искать с точки зрения потенциального возврата инвестиций.4. Это может выявить новые возможности получения дохода
Руководители уровня C должны видеть объем знаний и возможностей, которые можно извлечь из доступа к большим данным, чтобы убедиться, что они того стоят. Оптимизация потенциальных клиентов, анализ успеха в социальных сетях и обзор эффектов контент-маркетинга позволяют компаниям гораздо больше узнавать о своем бизнесе и действовать с большей и лучшей информацией о том, чего хотят и требуют их клиенты. Поскольку все больше фирм начинают использовать большие данные, исследования и статистика постепенно начинают отфильтровывать успешные подходы. (Узнайте больше о том, как большие данные используются в Больших данных: как они собираются, используются и используются для принятия бизнес-решений.)5. Бизнес должен адаптироваться к успеху
Исследование, проведенное в 2010 году Стивом ЛаВаллем, Эриком Лессером, Ребеккой Шокли, Майклом С. Хопкинсом и Ниной Крушвиц, показало, что высокопроизводительные компании используют большие данные в пять раз чаще, чем неэффективные компании. Это исследование продолжало обнаруживать, что большие данные, чтобы оставаться точными и предоставлять наиболее ценную информацию, должны быть реализованы в сочетании с существующими системами и использовать те же бизнес-стратегии. К сожалению, это то, с чем CTO продолжают бороться, в основном из-за стоимости и сложности с тем, чтобы убедить генерального директора инвестировать в большие данные.
Реальность такова, что компании, которые не используют этот подход, становятся все более неспособными конкурировать и неизбежно отстают от других, у которых есть система для мониторинга и реагирования на данные.
Большие данные, большие изменения
Новые цифровые тенденции и поведение потребителей требуют новых способов анализа огромных объемов данных, поступающих из различных источников. Большие данные - это способ сделать это, и без внедрения многие компании будут отставать от кривой, а не конкурировать на максимально возможном уровне.
