Obsah:
- Prenášajte veľké dáta priamo do sektorovo špecifických platforiem
- Vybudujte staré obchodné informačné systémy
- Použite tento dátový sklad
- Štruktúrne dáta
- Identifikujte a spracujte údaje
V týchto dňoch sa veľa hovorí o tom, čo sa podieľa na vytváraní veľkých dátových nastavení IT, od použitia Apache Hadoop a súvisiacich nástrojov na inováciu dostupnosti, až po rozhovory o technických spôsoboch, ako zúžiť údaje do centrálnych podnikových dátových skladov a von z nich. Existuje však aj filozofický prvok veľkých údajov. Inými slovami, ako používate všetky tieto údaje, ktoré ležia, aby ste skutočne zvýšili svoje obchodné výsledky a zlepšili svoj obchodný model?
Tu je päť spôsobov, ako spoločnosti dvíhajú čísla a skutočne ich používajú na niektoré konkrétne výsledky.
Prenášajte veľké dáta priamo do sektorovo špecifických platforiem
Jedným jednoduchým spôsobom, ako začať používať agregované obchodné údaje, je vložiť konkrétne dátové prvky do vopred navrhnutých systémov podnikových procesov, ktoré sú vyrobené na efektívne dodávanie týchto údajov. Možno najlepším príkladom sú nástroje na riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM). Dodávatelia často vytvárajú svoje služby na riadiacich paneloch, ktoré môžu obchodným pracovníkom a iným prezentovať efektívne a účinne uložené súbory alebo priečinky zákazníkov.
Ide o to, že používanie CRM predpokladá, že niekde máte potrebné údaje. Ak dokážete zoskupiť identifikátory zákazníkov, nákupné histórie a ďalšie relevantné položky spolu, môžete to všetko začať dodávať do svojej CRM platformy. Váš predajný tím vám poďakuje.
Vybudujte staré obchodné informačné systémy
Opäť si vyberiete a vyberiete, ktoré konkrétne súbory údajov chcete použiť, ale ďalšou vecou, ktorú spoločnosti robia, je, že berú svoje obvyklé spôsoby drhnutia údajov a ich pomalého rozširovania tak, že do svojich tradičných systémov vkladajú stále viac a viac veľkých súborov. techniky podávania správ.
Dobre, takže existuje viac ako niekoľko varovných zdrojov o tom, koľko pôvodných systémov vo všeobecnosti brzdí skutočný pokrok. Existujú však aj praktické príručky, ktoré poukazujú na niektoré z výziev pri používaní starších technológií pre veľké dáta, ako sa to dá urobiť a ako správny personál môže urobiť celý rozdiel. Technicky je všetko hneď po nasadení „dedičstvo“, takže nie vždy má zmysel zničiť starý systém vždy, keď príde niečo lepšie.
Použite tento dátový sklad
Ak máte veľké údaje v centrálnom úložisku a viete, ako k nim získať prístup, môžete okolo toho vytvárať nové procesy.
Toto je vynikajúci príklad toho, ako niektoré väčšie spoločnosti sledujú konkrétne, presné a presne určené použitie veľkých údajov. Môžete to nazvať krížové indexovanie; podniku pomáha vytvárať konzistentné modely medzi všetkými ich početnými druhmi zákazníckych účtov, ktoré sa môžu uchovávať v rôznych častiach softvérovej architektúry.
Kombináciou všetkých údajov, ktoré je možné vykonať, môže byť spoločnosť schopná zistiť, či sa napríklad meno v jeho jednorazovej maloobchodnej databáze miesta predaja zhoduje s menom v jednej z jej divízií služieb. Spoločnosť potom importuje informácie do oboch oddelení, takže keď niekto zdvihne telefón, vie, že táto osoba je aktívna v oboch samostatných kanáloch.
Toto je praktické využitie podnikovej inteligencie - pomôže vám to urobiť niečo na základe všetkých veľkých údajov, ktoré ste zoškrabali.
Štruktúrne dáta
Ďalším hlavným problémom veľkých údajov je, že spoločnosti často zbierajú relatívne neštruktúrované údaje. Neštruktúrované údaje môžu mať formu papierových alebo digitálnych dokumentov, nespracovaných alebo nerafinovaných databázových zdrojov alebo dokonca útržky textu a kódu z mobilných zariadení. Štruktúrované údaje majú spoločné to, že nerešpektujú formát relačnej databázy. V dôsledku toho to tradičná porovnateľná databáza nedokáže zvládnuť a z toho nemáte žiadne obchodné informácie.
Existujú dva spôsoby, ako to zvládnuť: chytiť lopatu a začať kopať, alebo získať nejaké zdroje, ktoré upresnia tieto neštruktúrované údaje na akčné údaje. Spoločnosti, ktoré nechcú investovať do nového softvéru, môžu využívať ľudské ruky na triedenie neštruktúrovaných údajov a ich správne formátovanie, ale teraz máte niekoľko alternatív vďaka nástrojom, ktoré efektívne analyzujú neštruktúrované údaje. Napríklad metadáta sú jedným zo spôsobov automatizácie získavania údajov spôsobom, ktorý ich robí užitočnými.
Identifikujte a spracujte údaje
Ďalším veľkým heslom v komunite s veľkými dátami je dátové jazero. V podstate je dátové jazero iba veľkým súborom údajov, ktorý tam sedí nevyužitý. Je to kvintesenčná definícia údajov v pokoji - nič sa s tým nerobí, nie je to rušené, je to také ľadové a pokojné ako dyha stojatého vodného toku.
Opäť existuje veľa rôznych spôsobov, ako zaobchádzať s dátovými jazerami, ale všetky začínajú uvažovaním o tom, čo je v týchto veľkých súboroch údajov a prečo sú v prvom rade v chladiarenskom sklade. Spoločnosti budujú svoje vlastné dátové centrá a využívajú ultramoderné objektovo orientované technológie zoskupovania údajov, aby rozdelili tieto dátové jazerá na použiteľné časti. Toto sa skutočne robí na základe individuálneho prípadu, ale niektorí odborníci majú návrhy, ako tieto dátové jazerá spojiť s užitočnými kanálmi, vďaka ktorým niektoré informácie nakoniec niekde skončia a niečo urobia.
