İçerik
- Sektöre Özel Platformlara Doğrudan Bağlantı Büyük Veri
- Eski İş Zekası Sistemlerini Kurun
- Bu Veri Ambarını kullanın
- Yapı verileri
- Veri Göllerini Tanımla ve Kullan
Kaynak: Solarseven / Dreamstime.com
Paket servisi:
İşletmeniz verilerinden en iyi şekilde yararlanıyor mu? Zaten sahip olduğunuz verileri kullanmanın bazı yeni yolları.
Bugünlerde Apache Hadoop ve ilgili araçların kullanımından, erişilebilirliği yeniliklendirmeye, merkezi kurumsal veri ambarlarının içine ve dışına veri yönlendirmek için teknik yollar hakkında konuşmalara kadar büyük veri BT kurulumları oluşturmada ne olduğu hakkında çok fazla konuşuyoruz. Fakat aynı zamanda büyük verilerin felsefi unsuru. Başka bir deyişle, iş sonuçlarını gerçekten arttırmak ve iş modelinizi geliştirmek için etrafta yatan tüm bu verileri nasıl kullanıyorsunuz?İşte şirketlerin sayıları arttırmasının ve onları bazı somut sonuçlara uygulamasının beş yolu.
Sektöre Özel Platformlara Doğrudan Bağlantı Büyük Veri
Toplu iş verilerini kullanmaya başlamanın kolay bir yolu, belirli verileri, bu verileri etkili bir şekilde sunmak için yapılan önceden tasarlanmış iş süreci sistemlerine koymaktır. Belki de en iyi örnek, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) araçlarıdır. Satıcılar genellikle hizmetlerini, satış çalışanlarına ve diğerlerine verimli ve işlem yapılabilir müşteri dosyaları veya klasörleri ile sunabilecek gösterge panoları etrafında inşa eder.Mesele şu ki, CRM kullanarak bir yerde gerekli verilere sahip olduğunuzu varsayıyor. Müşteri tanımlayıcılarını gruplandırabilir, geçmişleri ve diğer ilgili öğeleri birlikte satın alabilirseniz, hepsini CRM platformunuza göndermeye başlayabilirsiniz. Satış ekibiniz size teşekkür edecek.
Eski İş Zekası Sistemlerini Kurun
Yine, hangi belirli veri kümelerini kullanmak istediğinizi seçip seçiyor olacaksınız, ancak şirketlerin yaptığı diğer bir şey de, geleneksel raporlama tekniklerine gittikçe daha fazla büyük veri kümesi enjekte ederek normal veri toplama yollarını alıp yavaş yavaş genişletmektir. .Tamam, orada ne kadar eski sistemin genel olarak fiili ilerlemeyi geri aldığına dair bir kaç uyarıcı kaynak var. Ancak, eski verilerde büyük teknolojiler kullanmak için bazı zorluklar, nasıl yapılabileceği ve doğru personelin tüm farkı nasıl yaratabileceğini gösteren bazı pratik kılavuzlar da bulunmaktadır. Ayrıca, teknik olarak, her şey konuşlandırıldıktan sonra "eski" olur, bu yüzden daha iyi bir şey ortaya çıktığında her zaman eski bir sistemi kırmak her zaman bir anlam ifade etmez.
Bu Veri Ambarını kullanın
Merkezi bir depoda büyük verileriniz varsa ve bunlara nasıl erişeceğinizi biliyorsanız, bunun üzerine yeni işlemler oluşturabilirsiniz.İşte bazı daha büyük şirketlerin, büyük verinin belirli, kesin ve kesin kullanımlarını nasıl kullandıklarına dair mükemmel bir örnek. Buna çapraz dizinleme diyebilirsiniz; bir işletmenin, yazılım mimarisinin farklı bölümlerinde tutulabilecekleri çeşitli müşteri hesapları arasında tutarlı modeller oluşturmasına yardımcı olur.
Tüm işlem yapılabilir verileri bir araya getirerek, bir şirket, örneğin, bir defalık satış noktası perakende veri tabanındaki bir ismin, hizmet bölümlerinden birindeki isimle aynı olup olmadığını görebilir. Şirket daha sonra bilgileri her iki bölüme de aktarır, böylece biri telefonu açtığında, o kişinin her iki ayrı kanalda da aktif olduğunu bilirler.
Bu, iş zekasının pratik kullanımıdır - aslında bir araya getirdiğiniz tüm büyük verilere dayanarak bir şeyler yapmanıza yardımcı olur.
Yapı verileri
Büyük verilerle ilgili bir diğer önemli sorun, şirketlerin genellikle nispeten yapılandırılmamış veri toplamasıdır. Yapılandırılmamış veriler, kağıt veya dijital belgeler, ham veya rafine edilmemiş veritabanı kaynakları, hatta mobil cihazların parçacıkları ve kodları şeklinde gelebilir. Yapılandırılmamış verilerin ortak noktası, ilişkisel veritabanı biçimini izlememesidir. Sonuç olarak, geleneksel güvenilir veritabanı onu idare edemiyor ve bundan hiçbir iş zekası alamıyorsunuz.Bunu ele almanın iki yolu vardır: bir kürek alın ve kazmaya başlayın veya yapılandırılmamış verileri işlemeye uygun verilere rafine eden bazı kaynaklar edinin. Yeni yazılıma yatırım yapmak istemeyen şirketler, yapılandırılmamış verileri sıralamak ve doğru şekilde biçimlendirmek için insan elinden yararlanabilirler, ancak şimdi yapılandırılmamış verileri etkin bir şekilde ayrıştıracak araçlar sayesinde bazı alternatifleriniz var. Örneğin meta veriler, veri madenciliğini kullanışlı kılacak şekilde otomatikleştirmenin bir yoludur.
Veri Göllerini Tanımla ve Kullan
Büyük veri topluluğundaki bir başka büyük terim, veri gölüdür. Temel olarak, veri gölü, kullanılmayan oturan sadece büyük bir veri havuzu. İstirahat halindeki verinin özlü tanımı - hiçbir şey yapmıyor, rahatsız edilmiyor, durgun bir su kütlesinin kaplaması kadar buzlu ve kabarık.Yine, veri göllerini idare etmenin birçok farklı yolu var, ancak hepsi bu büyük veri setlerinde nelerin ve ilk önce neden soğuk hava depolarında bulunduklarının yansıtılmasıyla başlıyor. Şirketler, kendi veri merkezlerini kuruyor ve bu veri göllerini işlem yapılabilir parçalara bölmek için ultramodern nesne yönelimli veri kümeleme teknolojilerini kullanıyor. Bu gerçekten özel durum bazında yapılır, ancak bazı uzmanlar bu veri göllerini nasıl bir yerde sonuçlandırabilecekleri ve bir şeyler yapabilecekleri yararlı kanallara çevirebilecekleri konusunda önerilerde bulunurlar.