Wat zijn big data-concepten?
Elke organisatie heeft tegenwoordig enorme gegevens die elke minuut blijven toenemen. Om dergelijke gegevens te beheren heeft u geavanceerde technologie nodig. Big data-analyse brengt een nieuwe revolutie teweeg op het gebied van analyse van big data-concepten. Big data analyseert een grote hoeveelheid data om diepere kennis over de data te krijgen en de verborgen patronen en correlaties te achterhalen. Het zal het bedrijf helpen om de informatie beter te begrijpen. Het zal het bedrijf helpen om de gegevens te identificeren die belangrijker zijn voor de organisatie.
Waarom is analyse van big data-concepten belangrijk?
Big data staat sinds de oprichting in de bedrijfswereld centraal. Veel organisaties begrijpen het belang van big data en gebruiken het voor hun bedrijf.
Big data-introductie helpt het bedrijf nieuwe zakelijke kansen te identificeren en hun efficiëntie te vergroten. Dit op zijn beurt zal helpen om hun winst te vergroten door veel klanten te trekken. In de wereld van vandaag worden Big data-concepten belangrijker geacht vanwege de volgende redenen
- Lagere kosten - big data-technologieën zijn goedkoper. En het is het beste hulpmiddel om enorme gegevens tegen lagere kosten op te slaan. Het helpt ook om efficiëntere manieren van zakendoen te identificeren.
- Snelle besluitvorming - Met behulp van in-memory-analyses en de mogelijkheid om nieuwe gegevensbronnen te analyseren, helpt Big data bedrijven de gegevens en informatie sneller dan voorheen te analyseren. Op basis van leren door analyse kan het bedrijf een slimme beslissing nemen.
- Nieuwe producten en functies - Door goede analyses kennen Big data-concepten de behoeften en tevredenheid van de klant. Ze leveren dus altijd wat de klanten willen. Sommige bedrijven creëren ook nieuwe producten met behulp van big data-analyse om hun klanten tevreden te stellen.
Met behulp van big data-conceptenanalyses kan een organisatie de verkoop, efficiëntie, activiteiten, klantenservice en risicobeheer verhogen.
Big data-analyse helpt de snelheid van het bedrijfsproces te verbeteren en de complexiteit van de activiteiten te verminderen.
Technologieën die worden gebruikt in Big Data-analyse
Er is geen enkele technologie die Big data-analyse maakt. Hier worden enkele belangrijke technologieën vermeld die een belangrijke rol spelen in Big Data
- Gegevensbeheer
- Datamining
- Hadoop
- Geheugenanalyse
- Voorspellende analyse
- Tekstwinning
Toepassingsgebieden
De meeste organisaties hebben nu Big data-concepten. Omdat ze de noodzaak hebben begrepen om de gegevens te benutten en er waarde aan te ontlenen. Hieronder volgen enkele soorten organisaties die deze technologie gebruiken
- Reizen en gastvrijheid
- Gezondheidszorg
- Regering
- Kleinhandel
Tips om Big Data om te zetten in groot succes
Big data-bedrijven nemen elk jaar toe en werken nieuwe strategieën uit om de operationele kosten te verlagen, de efficiëntie te verhogen en klanttevredenheid te bieden. Veel organisaties gebruiken hun gegevens en analyses om winstgevende beslissingen te nemen. Big data helpt in grotere mate voor een dergelijk besluitvormingsproces. Het maakt gebruik van voorspellende analyses om beslissingen te nemen. Zelfs de ongestructureerde hoeveelheid gegevens die dagelijks groeit, kan ook eenvoudig worden geanalyseerd door Big data-concepten.
Big data-concepten zijn nog steeds een uitdaging. Als Big data niet correct wordt geïmplementeerd en geïnterpreteerd in de organisatie, zal dit een grote hindernis zijn. Een organisatie moet verschillende uitdagende barrières oversteken om Big data op de juiste manier te gebruiken om grote beslissingen te nemen. Big data-uitdagingen fungeren als een negatieve reactie op Big data-onderzoek.
Hieronder worden enkele tips genoemd voor data-analysebedrijven om big data tot groot succes te maken.
-
Zorg voor voldoende verwerkingskracht
In de hedendaagse zakenwereld blijft de hoeveelheid gegevens elke minuut extrapoleren. Voordat u begint met een Big data-project, moet u ervoor zorgen dat er een krachtige processor aanwezig is. Elk Big data-onderzoeksproject omvat een enorme hoeveelheid gegevens en om dergelijke gegevens te verwerken, is het erg belangrijk om een krachtige processor te hebben. Het juiste verwerkingssysteem is nodig voor de nauwkeurige en tijdige verwerking van gegevens. De prestaties van het verwerkingssysteem moeten regelmatig worden bijgehouden om ervoor te zorgen dat het correct werkt.
-
Definieer een duidelijke organisatiestructuur
Organisaties kunnen de big data maximaal gebruiken als ze een gecentraliseerde opzet hebben voor het analyseteam. Dit zal hen helpen om bedrijfsleiders en big data-technologie te combineren om te komen met de beste ideeën die andere delen van de organisatie kunnen benutten. Organisaties die voorspellende analyse gebruiken, blijken een groot succes te hebben in Big data dan andere organisaties.
-
Combineer de Big Data-concepten op het juiste moment in de organisatie
Big data omzetten in groot succes is niet zo eenvoudig. Het heeft veel big data-uitdagingen. Bedrijven moeten hun behoeften prioriteren en daarnaar werken. Big data-analyse heeft gestructureerde gegevens nodig. In veel bedrijven is data beschikbaar, maar deze is niet volledig en georganiseerd voor de big data-analyse om deze direct voor analyse te gebruiken.
Alleen als de big data-analyse efficiënt wordt gebruikt, kan de organisatie de problemen in het zakelijke en operationele proces achterhalen. Organisaties moeten de gegevens op een juiste manier combineren om de voorspellende analyse effectief te gebruiken.
Tijd is een andere belangrijke factor die het data-analyseproces beïnvloedt. Realtime informatie is nodig om effectieve beslissingen te nemen. Een data-analist moet altijd meer tijd besteden aan het voorbereiden van de data voor de analyse met behulp van de ETL-tools. Dit helpt om big data-concepten op het juiste moment in de organisatie te combineren.
-
Zoek naar langetermijnplanning
Technologieën veranderen voortdurend en de organisaties moeten zich aanpassen aan de recente technologie. In de wereld van vandaag worden gegevens steeds groter en het is een grote uitdaging voor het bedrijf. Organisaties moeten uitgerust zijn om dezelfde uitdaging aan te gaan. Technologieën zullen morgen beter zijn dan vandaag. Organisaties moeten dus flexibele bedrijfsinformatie handhaven die open staat voor nieuwe producten, methodologieën en technologieën. Plan voor de lange termijn en blijf op de hoogte van de veranderingen. Als u beslissingen neemt, wijzigingen aanbrengt of keuzes maakt, moet u nadenken over de impact ervan op de lange termijn en hoe u ermee kunt omgaan.
-
Begin met veilige opslag
De belangrijkste stap en basis voor data-analyse is het implementeren van een robuust opslagsysteem. Als u Big Data in uw organisatie wilt implementeren, moet beveiliging uw eerste prioriteit zijn. Uw opslagsysteem moet voldoen aan de huidige en toekomstige vereisten van het project. U moet een opslagsysteem selecteren, rekening houdend met enkele factoren, zoals huidige en toekomstige gegevensrisico's, veelvoorkomende bedreigingen en een hoog beveiligingsniveau. Het hele proces van data-analyse, zoals het versleutelen van gegevens, authenticatie van winkelsleutels of andere activiteiten, moet veilig zijn. Het opslag- en beveiligingssysteem dat u implementeert, moet niet te duur zijn. Het moet ook met een grote hoeveelheid gegevens kunnen omgaan.
-
Geavanceerde analyseoplossingen
Data is het belangrijkste aspect van elk Big data-project. Maar als data niet op de juiste manier wordt gebruikt, zal het niet veel waarde toevoegen aan uw Big data-project. Als u gegevens op een efficiënte manier wilt gebruiken, moet u een geavanceerde oplossing voor gegevensanalyse gebruiken. Geavanceerde analyseoplossing helpt u bij het verkrijgen van diepgaande kennis over de gegevens. Hiermee kunt u betere beslissingen nemen en betere bedrijfsresultaten behalen. Met behulp van de geavanceerde data-analyseoplossing kunt u de big data-omgeving duidelijk begrijpen.
-
Schakel deskundige professionals in
Het juiste vinden Big talent voor gegevensverwerking is een grote uitdaging voor de meeste organisaties. Big data is een breed veld en een persoon kan niet alle technologieën van Big data beheersen. Zorg eerst voor een gedetailleerde studie van uw Big data-project en selecteer vervolgens mensen die experts zijn om specifieke aspecten van het project aan te pakken.
De vraag naar analytisch talent is zeer hoog, terwijl de markt voor analytisch talent zeer beperkt is. Sommige bedrijven nemen nu stappen om deskundige mensen te werven in Big data-introductie via academische instellingen en big data-startups.
Het werven van het juiste big data-talent is een cruciale factor om Big data tot groot succes te maken.
-
Kies de juiste partner
Elk bedrijf zal niet over alle middelen en vaardigheden beschikken om te investeren in Big data zonder hulp van anderen. In zo'n geval is het belangrijk om met iemand samen te werken. Je moet heel voorzichtig zijn bij het selecteren van een partner. Big data is niet transactionele van aard. Een goed voorbeeld is Procter en Gamble werkt samen met Google om zijn data-analyse vaardigheden te verbeteren. Ze helpen elkaar kennis te vergaren in wederzijds begrip.
-
Een sterke leider om de Big data-initiatieven te stimuleren
Leiderschap is een andere belangrijke factor om van big data groot succes te maken. Organisaties moeten goed gedefinieerde rollen toewijzen voor big data en analyses. Organisaties moeten over de nodige leiderschapskwaliteiten beschikken om big data-analyse te maken als onderdeel van hun bedrijfsroutine. Het aanstellen van een sterke leider op het gebied van Big data-concepten is een belangrijke stap in een organisatie om leiderschapskwaliteit te creëren.
-
Negeer de natuurlijke instincten niet
Hoewel u geavanceerde technologie gebruikt, moet u nooit de natuurlijke instincten negeren van het detecteren van fouten en het begrijpen van patronen. Er zijn bepaalde visuele ontdekkingstools die u helpen bij het verkrijgen van tijdige informatie. Naast dergelijke hulpmiddelen moet u ook betere analytische trucs gebruiken om verschillende gegevens anders te analyseren. Dit is ook belangrijk omdat elke data een andere aanpak vereist.
-
Hadoop en magazijn
Dit klinkt misschien raar, maar deze combinatie werkt geweldig voor bedrijven. Datawarehouse slaat de gestructureerde gegevens op, terwijl Hadoop alle ongestructureerde gegevens opslaat die in de toekomst kunnen worden geanalyseerd en kunnen worden gebruikt. Hadoop werkt het beste in analytische verwerking. Daarom is het combineren van Hadoop met datawarehouse de beste combinatie om Big data-concepten tot groot succes te maken.
-
Zoek een balans tussen bottom-up en top-down planning
Het is heel belangrijk om beide benaderingen in overweging te nemen, omdat geen van beide zonder de andere kan slagen. Zoek een gemeenschappelijke taal voor communicatie tussen zakelijke en technologische professionals. Zo niet, dan is de investering die u doet in big data-verwerking een verspilling.
-
Zorg voor een specifieke systematische en gestructureerde implementatie
Veel organisaties hebben geen goed geplande criteria voor het selecteren, identificeren en kiezen van big data processing business cases. Big data-technieken en -technologieën kunnen vanuit elk deel van de organisatie en op elk moment worden gestart. Er is geen enkele technologie noch een enkel startpunt voor Big data-verwerking. De juiste routekaart moet worden opgesteld om groot succes te bereiken. De routekaart moet niet alleen de doelstellingen van het bedrijf bevatten, maar ook wat de andere technologische investeringen zijn die in het data-analyseproces moeten worden gedaan. Organisaties die een dergelijke systematische aanpak missen, zullen niet veel succes behalen.
-
Weet dat er geen enkele Big data-onderzoekstechnologie is
Zoals we al hebben gezien, hebben verschillende gegevens verschillende benaderingen en technologieën nodig. Hadoop speelt een belangrijke rol in Big data, maar er zijn veel meer technologieën dan Hadoop. De combinatie van de technologieën hangt af van de behoeften van de organisatie en van de omgeving van de organisatie
-
Ingebouwde analyses en Business Intelligence
Nadat u de opslagoplossing hebt geïmplementeerd, is de volgende stap het implementeren van de benodigde opslaganalyses om een diepere kennis van de gegevens te krijgen. Recente business intelligence-tools hebben een geavanceerde analyseomgeving om de gegevens om te zetten in kennis. Deze analyse kan worden verbeterd om concurrentie-informatie en klanttevredenheid te controleren. De perfecte business intelligence-oplossing die wordt gecombineerd met Big data-verwerking helpt u nieuwe zakelijke mogelijkheden te ontgrendelen en meer winst voor uw bedrijf te genereren
-
Agile en flexibel Big data-platform
Het big data-conceptenplatform dat u voor uw bedrijf kiest, moet flexibel zijn. Het zou zich moeten kunnen aanpassen aan verschillende gegevensbeheer en verschillende analysescenario's. Het moet ook geavanceerde technieken kunnen gebruiken, zoals voorspellende modellen, semantisch zoeken en geospatiale analyse.
Conclusie - Big Data-concepten
Organisaties hebben begrepen dat er grote waarde is voor Big data. Door al deze strategieën te volgen, kunnen big data-analysebedrijven het proces van het verwerken van big data-verwerking tot een groot succes vergemakkelijken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Big Data Concepts geweest. Hier hebben we de 16 belangrijke en interessante tips voor big data-concepten besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- MapReduce-architectuur voor big data
- Big Data en Hadoop-training | Online Hadoop-cursus
- Hands-on Hadoop - Tem de big data!
- Big Data Hands-on!
- Unieke leiderschapskwaliteiten