7 вещей, которые вы должны знать о больших данных до принятия

Большие данные - самая горячая технологическая тенденция, которая сейчас существует. Изучение, анализ и оценка этих данных помогает проводить маркетинговые кампании и интеллектуальное прогнозирование, проводить анализ рисков, исследовать новые возможности получения дохода и многое другое.

Нет никаких сомнений в том, что правильное использование больших данных помогает компаниям стать более прибыльными. Но для этого есть вещи, которые компании должны знать о больших данных. Это гарантирует, что вы не сделаете неправильный шаг, приняв использование больших наборов данных в интересах бизнеса.

Давайте посмотрим на семь из этих вещей:

Все дело в определении возможности больших данных

Исследования, проведенные MGI и McKinsey's Business Technology Office, рассматривали использование больших данных в пяти областях. Он обнаружил, что при правильном использовании он может сделать бизнес в большинстве этих областей гораздо более прибыльным. Например, операционная маржа ритейлеров может увеличиться на колоссальные 60% только благодаря использованию потенциала больших данных.

Если вы хотите эффективно использовать большие данные, первое, на что вы должны обратить внимание - это возможность. Определите конкретные бизнес-процессы, которые могут получить преимущество, если вы сможете получить представление о ключевых данных с помощью больших данных. Вам нужно будет определить процесс / деятельность, которая создает наибольшую выгоду.

Для этого вам необходимо определить конкретную бизнес-проблему, которая остается нерешенной, несмотря на все ваши усилия. Задайте себе вопрос: решит ли проблема понимание больших данных? Начните оттуда и двигайтесь вперед. (Узнайте больше из 6 вещей, которые вам нужны, чтобы получить результаты, изменяющие мир с данными.)

Получение квалифицированного персонала на борту

Использование больших данных требует специальных навыков. (Навыки работы с большими данными по требованию: сочетание старого и нового - хорошее прочтение по этому вопросу.) Хотя вы можете обучить определенных сотрудников использованию больших данных, идея заключается в том, чтобы ваша организация не подходила к большим данные в нерешительной манере. Чтобы извлечь выгоду из таких данных, вам нужно будет институционализировать их использование и внедрить политику больших данных. Именно здесь в игру вступают такие специализированные роли, как главный специалист по данным, менеджер больших данных и инженер больших данных. Использование больших данных заключается не только в разработке целей, которые вы хотите достичь с помощью их использования, но также в том, чтобы убедиться, что у вас есть ответственные люди, которые знают, как оптимизировать использование данных для достижения этих целей. (в Data Scientists: Новые рок-звезды технического мира.)

Вы нуждаетесь в квалифицированном персонале, который способен использовать и понимать большие данные. Это также важно из-за почти бесконечного характера больших данных. Это подводит нас к следующему пункту.

Важность правильных данных

Ваш бизнес и его деятельность будут производить данные из разных сторон. Например, если вы онлайн-бизнес, вы можете использовать данные, оставленные потенциальными покупателями сознательно и неосознанно в социальных сетях, при просмотре сайтов, покупках в точках продаж и многом другом. Точки данных генерируются в разное время во время онлайн-путешествия клиента, но нет необходимости анализировать каждый фрагмент данных, чтобы глубже понять поведение покупателей. Если вы хотите создать полный профиль клиента или предоставить точные рекомендации по продукту, вам нужно будет использовать правильные данные. Да, наряду со всеми «правильными данными», существует множество «неправильных данных», которые распространяются вокруг. Вы должны приложить усилия, чтобы выбрать первое, а не второе.

Хотя это так сложно, как кажется, на рынке доступно множество инструментов, которые могут помочь облегчить вашу работу. Это также, где важность правильных наборов навыков вступает в игру. Опытные профессионалы в области больших данных могут судить об актуальности имеющихся данных и ассимилировать только самые полезные данные для данной цели, игнорируя остальные.

Большие данные не могут предсказать будущее

Есть люди, которые думают, что большие данные могут предсказать будущее. Ну, это не может. Он может помочь вашему бизнесу подготовиться к будущему. Большие данные - это данные прошлого. Это о вещах, которые произошли в прошлом. Но вы можете попытаться использовать эти данные, чтобы угадать будущий результат. Если у вас есть данные о решении клиента о покупке при определенных обстоятельствах, вы можете использовать эти данные для определения его решения о покупке при аналогичных обстоятельствах в будущем. Это ни в коем случае не предсказывает будущее; все, что у вас в руках, - это обоснованное предположение. Но эта «догадка» помогает подготовить ваш бизнес к будущему. Идеальное использование больших данных - улучшить текущую ситуацию и улучшить существующие результаты.

Это не блестящая новая игрушка

Большие данные - это передовая технологическая концепция, но ее не следует рассматривать как основную и окончательную часть ИТ-деятельности вашего бизнеса. Не отдавайте предпочтение большим данным над существующей ИТ-инфраструктурой. Вместо этого важно, чтобы ваши инициативы в области больших данных легко интегрировались со всей ИТ-инфраструктурой. Помогает думать о больших данных как о решении, которое решает ряд проблем для вашего бизнеса; использование ваших существующих систем, таких как инвентаризация и обработка заработной платы, и их замена инициативами больших данных может привести к системным проблемам на более позднем этапе.

Хороши ли большие данные? Да, это так. Могут ли большие данные служить заменой для существующих систем? Если толчок доходит до толчка, он может, но это действительно плохая идея.

Большие данные могут сбивать с толку

В лучшем случае большие данные кристаллизуют направления действий, которые могут обеспечить наилучшие результаты. Но у монеты всегда есть две стороны, и в худшем случае она может нарисовать множество разных картинок, которые могут привести к путанице. Если у вас нет мышления больших данных, разнообразие прогнозируемых сценариев по конкретной проблеме может не только привести к путанице, но и привести к принятию дезинформированного решения. Вот почему на самом деле очень важно, чтобы у вас были опытные специалисты по данным о заработной плате, если вы вообще хотите иметь представление о больших данных.

Объедините облако и большие данные

Где будут храниться все эти данные? Ваш мэйнфрейм способен хранить большие данные? Нет? Тогда почему бы не воспользоваться помощью облачных вычислений? Использование облака и больших данных идет рука об руку, и много раз облако также может быть отличным местом для тестирования использования больших данных в проекте, кроме того, что оно используется в качестве места для хранения всех больших данных, которые вы в твои руки Поэтому, думая об инвестировании в большие данные, подумайте также об инвестициях в облако.

Это не единственные вещи, которые вы должны иметь в виду при принятии больших данных, но эти семь указателей определенно дадут вам представление обо всем, что необходимо, чтобы на самом деле извлечь из этого выгоду.