Sechs Tipps für erfolgreiches Arbeiten mit Big Data

With the proliferation of digital computing devices and the explosion of social media sites and excellent internet access, large amounts of public data are being generated regularly. Effective techniques and algorithms that analyze this data provide near real-time information, which is being used to understand evolving trends and alert people about imminent emergencies.

Die Auswertung von Daten kann dazu beitragen, viele nützliche Erkenntnisse über politische und sozioökonomische Ereignisse zu gewinnen, die es den Menschen ermöglichen, solide öffentliche Strategien zu entwickeln. Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, Sie durch Big-Data-Tools und -Techniken zu führen, damit Sie das Beste daraus machen und Ihr Endergebnis verbessern können.

Die zunehmende Fähigkeit, Big-Data-Techniken für die Entwicklung zu nutzen, trägt dazu bei, Bildung, Landwirtschaft und andere Lebensbereiche zu revolutionieren, die zur Verbesserung des Lebensstandards der Menschen beitragen können. Während Big Data viele Vorteile bietet, stellt seine Vielfältigkeit Wissenschaftler und Analysten vor zahlreiche Herausforderungen. Die dringlichsten Probleme betreffen die effiziente Datenerfassung und -weitergabe, die Entwicklung des Kontexts und der Integrität eines Datensatzes sowie die Wahrung der Privatsphäre.

Tools für die Analyse großer Datenmengen

Es gibt fünf wichtige Ansätze für die Analyse von Big Data und die Entwicklung von Erkenntnissen:

• Instrumente zur Entdeckung sind während des Informationslebenszyklus hilfreich, um schnell und intuitiv Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen zu finden und zu analysieren. Diese Tools ermöglichen die Analyse zusammen mit herkömmlichen BI-Quellsystemen. Da keine Vorabmodellierung erforderlich ist, können die Benutzer neue Erkenntnisse gewinnen, die richtigen Schlussfolgerungen ziehen und rasch fundierte Entscheidungen treffen.
• BI-Werkzeuge are essential for reporting, performance management, and analysis particularly with transactional data from data warehouses along with production information systems. BI tools grant capabilities for BI and performance management, involving dashboards, enterprise reporting, ad-hoc analysis, scorecards, and what-if framework analysis on an enterprise scale platform. Businesses must take advantage of maschinelles Lernen. It is the best way to succeed with human level-AI, and a Kurs zum maschinellen Lernen kann Ihnen helfen mehr erfahren.
• Datenbankinterne Analytik umfasst verschiedene Techniken zur Erkennung von Mustern und Beziehungen in Daten. Da diese Methoden auf die Datenbank angewendet werden, entfällt die Datenbewegung zu und von verschiedenen Analyseservern, was die Informationszykluszeiten beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten minimiert.
• Hadoop wird für die Vorverarbeitung von Daten verwendet, um Makrotrends oder Informationen zu finden, z. B. Werte, die außerhalb des zulässigen Bereichs liegen. Es ermöglicht die Freilegung potenzieller Werte aus neuen Daten mit erschwinglichen Standardservern. Die meisten Unternehmen nutzen Hadoop hauptsächlich als Vorläufer für fortgeschrittene Formen der Analyse.
• Entscheidungsmanagement encompasses predictive modeling, self-learning, and business rules to take action based on the current context. This type of analysis leads to recommendations throughout multiple channels, increasing the importance of every customer interaction.

Im Folgenden finden Sie sechs Tipps, wie Sie die Möglichkeiten von Big Data für Ihr Unternehmen effektiv nutzen können.

1. Beginnen Sie mit kleinen

Big-Data-Projekte kommen in den meisten Unternehmen zustande, wenn ein Arbeitgeber der Überzeugung ist, dass das Unternehmen keine Möglichkeiten in Bezug auf Daten erhält.

Big Data-Analytik can be performed with the software tools primarily used as part of robust analytics disciplines like data mining und prädiktive Analytik. Bei der Arbeit mit Daten, die Ihr Unternehmen bisher noch nicht verwendet hat, z. B. mit der Masse an unstrukturierten Informationen aus dem Internet, werden Sie wahrscheinlich auf viele Unbekannte stoßen. Welche Teile der Daten sind wertvoll? Welche wichtigen Metriken können die Daten liefern? Welche Qualitätsprobleme gibt es? Aufgrund dieser Unbekannten lassen sich die Zeit und die Kosten, die für den Erfolg erforderlich sind, nur schwer vorhersagen.

Es ist also besser, klein anzufangen. Beginnen Sie mit der Definition einer einfachen Analyse, die weder Zeit noch Daten erfordert.

2. Verstehen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens 

Is your company ready for Big Data tools and solutions or not? If it takes a day or even more to achieve data inputs and analysis on essential business activity, then it isn’t. This slow process can hamper the effectiveness of business decisions and badly affect revenues and returns.

Unternehmen stehen vor einem Datendilemma, wenn Disruptoren versuchen, das Spiel zu verändern, oder wenn benachbarte Branchen bereits den größten Nutzen aus Big Data ziehen. Die zunehmende Geschwindigkeit des Wettbewerbs zwingt die Unternehmen, Big Data zu akzeptieren. Die Präzisionsanalytik in Big Data hilft dabei, Situationen "vorauszusagen" statt "vorherzusagen".

3. Budget für Flexibilität

Viele Unternehmen überschätzen die Anzahl der Berichte, die sie im Rahmen ihrer neuen Analysefunktionen erstellen wollen, was aufgrund der Entwicklungskosten für Dritte sehr kostspielig sein kann. Es ist äußerst kosteneffizient, das Budget für die Entwicklung einer "Selbstbedienungslösung" bereitzustellen, die es den Nutzern ermöglicht, ihre Berichte nach Bedarf zu erstellen.

 4. Das Executive Dashboard sollte Ihre Priorität sein

 Eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die den Führungskräften so schnell wie möglich die richtigen Informationen liefert, ist der Schlüssel dazu, dass das System umfassend genutzt wird. Datenauswertung und Datenvisualisierung Experten können bei der Entwicklung eines übersichtlichen und effizienten Dashboards helfen.

5. Folgen Sie Big Data-Experten

Laut Ray Kingman, dem CEO von Semcasting, müssen Unternehmen Big-Data-Firmen nutzen, anstatt alles selbst zu machen.

He added, “Retailers with many consumers, financial services enterprises and some technology-driven companies are leveraging the analytic side and developing some baseline performance and higher ROI expectations.” “These businesses are describing efficient tools while making analytics a simpler concept, thus making it possible for businesses to use them.”

According to Kingman, “Big Data tools will be accessible beyond the lab and will get their way into the system of marketing, Produktentwicklung, and the sales processes of the industry.”

Er glaubt auch, dass die Big Data-Erfassungsphase wahrscheinlich zur Massenware wird, und es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Teile der Analytik zu Standardprodukten werden könnten.

6. Verwenden Sie einen lösungsorientierten Ansatz

Obwohl im Laufe der Jahre viele Fortschritte im Hadoop-Ökosystem gemacht wurden, befindet sich die Plattform immer noch in der Entwicklung, um in der Produktion eingesetzt werden zu können. Ein dringender Bedarf an Unternehmenstechnologie-Initiativen wird sich wahrscheinlich weiterentwickeln und ein "work in progress" sein.

Software-Evaluierer werden nicht ein einziges Tool von der Stange bekommen, das alle gegenwärtigen und zukünftigen Anforderungen an die Hadoop-Analyse abdeckt. Ohne sich zu sehr auf den Begriff "Zukunftssicherheit" zu konzentrieren, sollten Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit ein wesentlicher Bestandteil aller Projektchecklisten sein.

Die Möglichkeit, Transformationen so zu portieren, dass sie konsistent auf verschiedenen Hadoop-Distributionen laufen, ist ein Vorteil. Für eine vollständige Beständigkeit ist jedoch ein plattformübergreifender Ansatz für die Skalierbarkeit erforderlich, der im Einklang mit der offenen Innovation steht, die das Hadoop-Ökosystem vorantreibt.

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