Turinys:
- Kas yra „Big Data“?
- 1. Tai gali būti (santykinai) paprasta
- 2. Statistika vis dar sudėtinga
- 3. Tai nėra pigu
- 4. Tai gali atskleisti naujas įplaukų galimybes
- 5. Verslas turi prisitaikyti, kad pasisektų
- Dideli duomenys, dideli pokyčiai
Kaip ir debesis, dideli duomenys yra dar vienas gandas, kuris buvo atvirai išmestas aplink, nesuvokiant, ką tai reiškia ir kodėl tai svarbu. CTO, atsakingiems už didžiulį duomenų, kasdien siunčiamų į įmonę, kiekį ir paverčiant juos lengvai suprantamais pranešimais ir skaičiais, kurie padės įmonei augti, iš tikrųjų svarbu gauti didelius duomenis. Taip yra todėl, kad nepanaudojus didelių duomenų, norint išnaudoti visą savo potencialą, lieka pinigų ant stalo - ir tai nėra gerai nei įmonei, nei CTO.
Kas yra „Big Data“?
Yra sudedama daugybė apibrėžimų, tačiau paprastai kiekvienas terminas yra tas, kad dideli duomenys yra susiję su didžiuliu nestruktūrizuotų duomenų, sukurtų iš verslo proceso, kiekiu. Pavyzdžiui, svetainės atveju tai reiškia daugybės duomenų, kurie pateikiami su kiekvienu apsilankymu svetainėje, el. Pašto atidarymu, operacija ir dar daugiau, analizę. Duomenys, surinkti apie šiuos prisilietimus, gali būti analizuojami siekiant nustatyti tinkamą verslo strategiją ir atlikti pakeitimus, siekiant patobulinti verslą. Tai labai svarbu norint užtikrinti bet kurios įmonės ilgalaikę sėkmę.
Dideli duomenys yra tarsi dėlionė. Sudėkite jį taip, kad jis atitiktų jūsų organizacijos poreikius, ir jūs galite padėti jai klestėti. Pirmiausia reikia žinoti penkis dalykus.
1. Tai gali būti (santykinai) paprasta
Didelių duomenų tendencija nebuvo prarasta didelėse programinės įrangos firmose. Iš tikrųjų pramonės lyderiai, naudodamiesi viso paketo sprendimais, nutiesia kelią įmonėms greičiau ir lengviau įgyvendinti didelius duomenis nei bet kada anksčiau. Šie sprendimai apima tiek techninę, tiek programinę įrangą, reikalingą padėti įmonėms naudoti didelių duomenų taktiką.
Kol didieji duomenų dėžių sprendimai nepradėjo pasirodyti rinkoje, „Hadoop“ buvo didžiųjų duomenų plėtros priešakyje. Nors ši atvirojo kodo programinės įrangos sistema vis dar išlieka labai stipri žaidėja didžiųjų duomenų rinkoje, vis daugiau verslų, turinčių mažiau išteklių, renkasi paketinius sprendimus, kurie padėtų jiems pradėti greičiau ir lengviau.
2. Statistika vis dar sudėtinga
Nors dideli duomenys gali daug atskleisti, iš konteksto išbraukta statistika gali būti klaidingai interpretuojama. Tai yra svarbus aspektas kuriant bet kokią didelių duomenų sistemą. Vadovai ir rinkodaros specialistai turėtų atlikti svarbų vaidmenį padedant nustatyti tinkamą statistiką ir geriausią būdą, kaip šią statistiką gauti iš kiekvieną dieną gaunamo duomenų kiekio. To nepadarius, CTO gali pateikti netikslų vaizdą per neteisingai išnagrinėtus skaičius. Vieną pavyzdį, kaip tai gali atsitikti, galima pamatyti tyrėjo Levo Manovičiaus atliktame tyrime apie socialinės žiniasklaidos analizę. Jis nustatė, kad duomenys iš socialinės žiniasklaidos svetainių paprastai parodo tik dalį žmonių svetainėje, o ne visai grupei. (Sužinokite, kaip įmonės susiduria su savo duomenimis „Taming the Big Data Monster“.)3. Tai nėra pigu
Išlaidos, susijusios su didelio duomenų sprendimo įgyvendinimu, gali sukelti didelę kliūtį CTO, bandant įtikinti viršutinę vadovybę apie jo svarbą ir poreikį. Deja, statistikos apie tai nėra daug, nes dideli duomenys vis dar yra palyginti nauji. Beje, yra keletas tyrimų, kurie gali padėti įtikinti vadovus įgyvendinti šias priemones. Be to, jei konkurentai mato sėkmę turėdami didelius duomenis, tai dar vienas geras ženklo vadovas ieškos potencialios investicijų grąžos.4. Tai gali atskleisti naujas įplaukų galimybes
C lygio vadovai, norėdami įsitikinti, ar tai verta išlaidų, turi pamatyti, kiek žinių ir galimybių turi galimybė naudotis prieiga prie didelių duomenų. Optimizuodami potencialių klientų generavimą, analizuodami socialinės žiniasklaidos sėkmę ir gavę turinio rinkodaros efektų apžvalgą, verslas gali sužinoti daugiau apie savo verslą ir veikti geriau ir geriau išmanydamas apie tai, ko nori ir reikalauja jų klientai. Kadangi vis daugiau firmų pradeda naudoti didelius duomenis, tyrimai ir statistika pamažu pradeda filtruoti sėkmingus metodus. (Sužinokite daugiau apie tai, kaip dideli duomenys naudojami dideliuose duomenyse: kaip jie užfiksuojami, sutraiškomi ir naudojami priimant verslo sprendimus.)5. Verslas turi prisitaikyti, kad pasisektų
2010 m. Atliktas Steve'o LaValle'io, Erico Lesserio, Rebecca Shockley, Michaelio S. Hopkinso ir Ninos Kruschwitz tyrimas parodė, kad geriausius rezultatus vykdančios įmonės penkis kartus naudojo didelius duomenis nei prastesnės įmonės. Atlikus šį tyrimą paaiškėjo, kad dideli duomenys, norint išlikti tikslūs ir suteikti vertingiausią informaciją, turi būti įgyvendinti kartu su dabartinėmis sistemomis ir naudoti tas pačias verslo strategijas. Deja, tai yra dalykas, dėl kurio CTO ir toliau kovoja, daugiausia dėl išlaidų ir sunkumų įtikinti generalinį direktorių investuoti į didelius duomenis.
Realybė yra tokia, kad įmonės, kurios nesilaiko šio požiūrio, vis labiau nesugeba konkuruoti ir neišvengiamai atsilieka nuo kitų, kurios turi įdiegtą duomenų stebėjimo ir reagavimo į jas sistemą.
Dideli duomenys, dideli pokyčiai
Naujos skaitmeninės tendencijos ir vartotojų elgesys reikalauja naujų būdų, kaip išanalizuoti didžiulį duomenų, sukauptų iš įvairių šaltinių, kiekį. Dideli duomenys yra būdas tai padaryti, o neįdiegus daug verslo įmonių atsidurs už kreivės, o ne konkuruos aukščiausiu įmanomu lygiu.
