Q:
Больше не всегда лучше. Как организации могут снизить уровень шума в своих данных для достижения точной и точной аналитики?
A:В случае систем с большими данными один из больших вопросов для компаний заключается в том, как сохранить целевые и эффективные проекты. Многие инструменты и ресурсы, созданные для больших данных, предназначены для сбора огромного количества информации в широкой сети. Они не всегда так внимательно относятся к уточнению этих данных и сохранению их простоты. Однако в отрасли появилось несколько лучших практик для создания более целенаправленных и полезных проектов больших данных.
Одним из столпов целевого подхода к большим данным является использование правильных программных инструментов и ресурсов. Не все аналитические системы и системы больших данных одинаковы. Некоторые могут более эффективно отфильтровывать избыточные или не относящиеся к делу данные и позволяют компаниям просто сосредоточиться на основных фактах, которые будут определять их основные процессы и операции.
Еще одна важная часть этого касается людей. До того, как принять участие в проекте больших данных и при поиске программного обеспечения для поставщиков, осуществлять внедрение и обучать других, центральная группа людей должна нести ответственность за процесс, а также делегировать задачи исследования и мозгового штурма. Это может превратить подход, основанный на больших данных, в точный хирургический метод, который улучшит бизнес, не становясь слишком тяжелым и не мешая повседневным операциям.
Например, целевые группы или другие основные группы могут сесть и детально посмотреть, как будет осуществляться внедрение, как бизнес начнет оценивать наборы данных, как они будут перекрестно индексировать счета, какую бумагу или цифровые презентации, которые они будут использовать для распространения этой информации, как они будут создавать полезные отчеты и т. д. Эти детали защитят бизнес от вздутие больших данных.
Кроме того, по мере того, как компании начинают приобретать все больше услуг вендоров, выполнять все больше операций с большими данными и усложнять ИТ-архитектуры, они научились отделять наиболее важные данные от всего остального.
Один из способов сделать это - создать многоуровневую систему. Например, основной набор данных идентификаторов и историй клиентов может храниться в специально поддерживаемой базе данных в соответствии с конкретным договором об облачной безопасности или на месте. Другие наборы данных могут находиться в менее специализированных средах данных, либо потому, что они менее чувствительны с точки зрения утечки данных, либо потому, что они менее напрямую связаны с аналитикой, которой занимается бизнес. Многоуровневые или многоуровневые системы обеспечивают экономически эффективное внедрение больших данных.
Вот некоторые из способов, с помощью которых компании становятся умными, чтобы правильно получать большие данные. Вместо того, чтобы просто пылесосить любые данные, которые они могут получить, они рассматривают определенные наборы данных как наиболее важные для получения большей части бизнес-аналитики с минимальными усилиями.
