Büyük Veri Analitiği Ağrı Noktaları ile Mücadele

Yazar: Roger Morrison
Yaratılış Tarihi: 17 Eylül 2021
Güncelleme Tarihi: 21 Haziran 2024
Anonim
Büyük Veri Analitiği Ağrı Noktaları ile Mücadele - Teknoloji
Büyük Veri Analitiği Ağrı Noktaları ile Mücadele - Teknoloji

İçerik


Kaynak: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Paket servisi:

Büyük veriler analitikte devrim niteliğindedir ve işletmeler için çok değerli olabilir - ancak yalnızca başarılı bir şekilde yönetilip analiz edildiğinde.

Büyük veri çeşitli biçimlerde ve yapılarda gelir. Son yıllarda, büyük veri analitiği işletme kararları üzerinde önemli bir etkiye sahipti ve çok büyük bir değer olsa da, bazı acı noktalarıyla geliyor.

Bu makalede, bu analitik acı noktalarını tartışacağım, ancak önce büyük verilerin bazı özelliklerine odaklanalım.

Büyük Veri Özellikleri

Büyük veri birkaç özellik ile tanımlanabilir:

  • Hacim - Büyük verilerin kendisi büyüklüğü ve hacim ise veri miktarını ifade eder. Veri boyutu, büyük veri olarak kabul edilip edilmeyecek verilerin değerini belirler.
  • Hız - Verilerin üretildiği hız, hız olarak bilinir.
  • Veracity - Bu veri doğruluğunu ifade eder. Analizin doğruluğu kaynak verinin doğruluğuna bağlıdır.
  • Karmaşıklık - Çok büyük miktarda veri birden fazla kaynaktan geliyor, bu nedenle veri yönetimi zor bir süreç haline geliyor.
  • Çeşitlilik - Anlaşılması gereken önemli bir şey, büyük verilerin ait olduğu kategoridir. Bu ayrıca verilerin analizinde yardımcı olur.
  • Değişkenlik - Bu faktör, verilerin gösterebileceği tutarsızlığı ifade eder. Bu, verilerin etkin bir şekilde yönetilmesi sürecini de engellemektedir.

Şimdi bazı acı noktalarını tartışalım.


Doğru Yolun Yokluğu

Veriler farklı kaynaklardan geliyorsa, büyük verilerin işlenmesi için uygun ve güvenilir bir yol bulunmalıdır.

Daha iyi çözümler için, yol müşteri davranışlarına ilişkin öngörü sağlamalıdır. Bu, ön uç sistemleri arka uç sistemleriyle bütünleştirmek için esnek bir altyapı oluşturmak için en önemli motivasyondur. Sonuç olarak, sisteminizin çalışmaya devam etmesine yardımcı olur.

Veri Sınıflandırma Sorunları

Analitik işlem, veri ambarına büyük miktarda veri yüklendiğinde başlamalıdır. Temel iş verilerinin bir alt kümesini analiz ederek yapılmalıdır. Bu analiz anlamlı kalıplar ve eğilimler için yapılmıştır.

Depolamadan önce veriler doğru şekilde sınıflandırılmalıdır. Verileri rastgele kaydetmek, analitikte başka sorunlar da oluşturabilir. Veriler hacimli olduğundan, farklı kümeler ve alt kümeler oluşturmak doğru seçenek olabilir. Bu, büyük veri zorluklarının üstesinden gelmek için trendler oluşturmanıza yardımcı olur.


Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz

Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.

Veri Performansı

Veriler performans için etkin bir şekilde ele alınmalı ve kararlar içgörü olmadan yapılmamalıdır. Talep, arz ve tutarlılığı izlemek için karı etkin bir şekilde gerçekleştirmek için verilerimize ihtiyacımız var. Bu veriler gerçek zamanlı iş öngörüleri için ele alınmalıdır.

Aşırı yükleme

Büyük miktarda veri kümesini ve alt kümesini tutmaya çalışırken aşırı yüklenme meydana gelebilir. Buradaki kilit nokta, hangi bilgilerin farklı kaynaklardan tutulacağını seçmektir. Burada, hangi verilerin tutulacağını seçerken güvenilirlik de önemli bir faktördür.

Bazı bilgi türleri iş için gerekli değildir ve gelecekteki komplikasyonlardan kaçınmak için ortadan kaldırılmalıdır. Bazı araçlar uzmanlar tarafından büyük bir veri projesi başarısı yaratma konusunda fikir edinmek için kullanılırsa, aşırı yüklenme sorunu çözülebilir.

Analitik Araçlar

Mevcut analitik araçlarımız önceki performansa dair öngörüleri sağlar, ancak gelecekteki içgörüleri sağlamak için araçlara ihtiyaç vardır. Tahmini araçlar bu durumda en uygun çözümler olabilir.

Ayrıca yöneticilere ve diğer profesyonellere analitik araç erişimi sağlama ihtiyacı vardır. Uzman rehberliği, işi daha yüksek bir seviyeye çıkarabilir. Bu, BT desteği için daha az yardımla doğru bir kavrayışa yol açar.

Doğru Yerdeki Doğru Kişi

Birçok İK departmanının sloganı “doğru yerde doğru kişi” dir ve büyük veriler için de aynıdır. Veriye ve analitiklere doğru kişiye erişim sağlayın. Bu, risk, maliyetler, promosyonlar, vb. İle ilgili tahminler için doğru iç görülerin elde edilmesine yardımcı olabilir ve analitiği eyleme dönüştürebilir.

Şirketler tarafından s, satış, takip ve çerezler yoluyla toplanan veriler, uygun bir şekilde analiz edemezseniz kullanışsızdır. Tüketici istediğini sağlamak için analiz önemlidir.

Veri Formları

Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış ve çeşitli kaynaklardan toplanmış büyük miktarda veri vardır. Verilerin yanlış kullanımı ve neyin ve neyin kurtarılacağı konusunda farkındalık eksikliği büyük verilerin ele alınmasını engelleyebilir. Her veri formunun kullanımı, onu işleyen kişi tarafından bilinmelidir.

Yapılandırılmamış Veri

Farklı kaynaklardan gelen veriler yapılandırılmamış bir biçimde olabilir. Standart, önceden tanımlanmış bir şekilde düzenlenmemiş veriler içerebilir. Örneğin, s, sistem günlükleri, kelime işlem belgeleri ve diğer işletme belgelerinin tümü veri kaynağı olabilir.

Buradaki zorluk bu verileri doğru şekilde saklamak ve analiz etmektir. Bir araştırma, günlük olarak üretilen verilerin% 80'inin yapılandırılmadığını belirtti.

Sonuç

Bir işletmedeki verilerin büyüklüğü ve daha yüksek işleme kapasitesi ihtiyacı nedeniyle yönetilmesi zordur. Geleneksel veritabanları bunu verimli bir şekilde işleyemez. Bir kuruluş, büyük verileri kolayca yönetebilir ve analiz edebilirse daha iyi kararlar alabilir.

Bir kuruluşun çalışanlarının ayrıntılarını farklı kaynaklardan depolayan veri petabaytları olabilir. Düzgün bir şekilde organize edilmemişse kullanımı zor olabilir. Farklı kaynaklardan daha da yapılandırılmamış veriler geliyorsa durum daha da kötüleşir.

Büyük veri iş kararlarını ve analitiği geliştirme potansiyeline sahiptir. Bugün bankacılık, hizmetler, medya ve iletişim büyük verilere yatırım yapıyor. Büyük miktarda veri ile çalışırken yukarıdaki ağrı noktaları dikkate alınmalıdır.