Jak může podnik dosáhnout analytické obratnosti s velkými daty?

Q:

Jak může podnik dosáhnout analytické obratnosti s velkými daty?

Všechny velké podniky skákají na velkém datovém rozjetém ​​voze, ale některé mají mnohem lepší výsledky než jiné. Kam se některé podniky pokazí, a kde jdou jiné dobře?

Dosažení dobrých výsledků u velkých dat začíná dostatečnou kapacitou systému. Když vůdci navrhnou správná řešení pro velké datové prostředí, hardware může snadno zpracovat jeho pracovní zatížení a lidé se nemusí snažit vyřešit problémy se síťovou kapacitou. To znamená přidělit dostatek jader CPU nebo výpočetního výkonu centrálním serverům, řešit potřeby dynamické paměti a poskytovat odpovídající řešení úložiště, spolu s monitorováním toho, jak budou data protékat systémem, a identifikovat a eliminovat případná úzká místa.

Další velká část „agilních velkých dat“ souvisí s lidmi. Společnost musí mít správné školení a správné zdroje pro implementaci. Mít dostatečný talent na palubě je zásadní a tam, kde jsou nějaké mezery, je klíčové rychlé a efektivní školení a kultivace interních lidí. Společnosti se mohou na spoustu věcí spolehnout na poradce, ale na konci dne musí být o těchto velkých datových systémech dost důvtipný, aby je firma mohla s jistotou zacházet.

Další zásadní oblast správného používání velkých dat přichází, když podniky začnou skutečně shromažďovat data, která shromáždili. Adekvátní hardwarové systémy dokážou dobře provádět datové operace a talentovaní lidé je mohou správně udržovat a používat, ale stále existuje velký rozdíl ve výsledcích, které společnosti získají, na základě toho, jak systém sestavuje zprávy, utratí data a představuje to pravé analytika vede správným způsobem. Mnoho z toho souvisí s koncepčním tříděním strukturovaných a nestrukturovaných datových sad, nechodících do systému a dat sčítání hlavy, ale místo toho s filozofií dat, která se zaměřuje pouze na nejdůležitější datové soubory a zahodí irelevantní a nestravitelné data.

Všechny tyto strategie povedou podnik k případnému úspěchu s velkými datovými systémy. Společnosti se musí na implementaci kriticky dívat z hlediska praktičnosti, aby nenarušily stávající operace. Musí se podívat na to, jak nové a moderní nástroje budou sedět na starších systémech nebo jak budou velká data migrována prostřednictvím nové IT architektury. Při pečlivém výzkumu a analýze mohou vedoucí týmy obíhat úskalí velkých dat a získávat vítězné výsledky pro podnik.