Sei consigli per avere successo con i 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.

L'estrazione dei dati può aiutare a sviluppare molte intuizioni utili degli eventi politici e socio-economici, che permettono alle persone di creare politiche pubbliche valide. L'obiettivo di questo post è quello di guidarvi attraverso gli strumenti e le tecniche di Big Data in modo da poterne trarre il massimo vantaggio e migliorare la vostra linea di fondo.

La crescente capacità di utilizzare le tecniche dei big data per lo sviluppo aiuta a rivoluzionare l'istruzione, l'agricoltura e altre sfere della vita che possono aiutare a migliorare gli standard di vita delle persone. Mentre i Big Data offrono molti benefici, la loro diversa natura offre molte sfide a scienziati e analisti. Le preoccupazioni pressanti riguardano l'acquisizione e la condivisione efficiente dei dati, lo sviluppo del contesto e l'integrità di un set di dati, e la promessa della privacy.

Strumenti per l'analisi di grandi dati

Ci sono cinque approcci chiave per analizzare i big data e sviluppare intuizioni:

• Strumenti di scoperta sono utili durante il ciclo di vita delle informazioni per il mining veloce e intuitivo e l'analisi delle informazioni da qualsiasi serie di fonti strutturate e non strutturate. Questi strumenti permettono l'analisi insieme ai tradizionali sistemi di fonti di BI. Poiché non c'è alcun requisito per la modellazione iniziale, gli utenti possono sviluppare nuove intuizioni, giungere a giuste conclusioni e prendere decisioni informate in modo rapido.
• Strumenti di BI 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 apprendimento automatico. It is the best way to succeed with human level-AI, and a il corso di apprendimento automatico può aiutarti imparare di più.
• Analisi nel database comprende diverse tecniche per scoprire modelli e relazioni nei dati. Quando questi metodi vengono applicati al database, si elimina il movimento dei dati da e verso vari server analitici, il che accelera i tempi del ciclo delle informazioni e minimizza il costo totale di proprietà.
• Hadoop è usato per la pre-elaborazione dei dati per trovare macro tendenze o pezzi di informazione, come valori fuori range. Permette di svelare il valore potenziale dai nuovi dati usando server commodity a prezzi accessibili. La maggior parte delle aziende usa Hadoop principalmente come un precursore di forme avanzate di analisi.
• Gestione delle decisioni 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.

Ecco sei consigli che possono aiutarti a capire come sfruttare efficacemente il potere dei Big Data per la tua azienda.

1. Iniziare con piccoli

I progetti sui grandi dati, nella maggior parte delle organizzazioni, iniziano quando un datore di lavoro si convince che l'azienda non sta ricevendo opportunità nei dati.

Analisi di grandi dati can be performed with the software tools primarily used as part of robust analytics disciplines like data mining e analisi predittiva. È probabile che troviate molte incognite quando lavorate con dati che la vostra organizzazione non ha usato prima, per esempio, la massa di informazioni non strutturate dal web. Quali parti dei dati hanno valore? Qual è la metrica importante che i dati possono fornire? Quali sono i problemi di qualità? A causa di queste incognite, il tempo e i costi necessari per ottenere il successo possono essere difficili da prevedere.

Quindi è meglio iniziare in piccolo. Comincia definendo una semplice analisi che non richiederà tempo o dati per essere eseguita.

2. Capire i requisiti della vostra azienda 

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.

Le aziende affrontano un dilemma sui dati quando i perturbatori cercano di cambiare il gioco o quando le industrie adiacenti stanno già facendo la maggior parte dei Big Data. L'aumento della velocità della concorrenza fa sì che le aziende accettino i Big Data. L'analitica di precisione nei Big Data aiuta a 'nowcast' invece di 'prevedere' le situazioni.

3. Budget per la flessibilità

Molte aziende sopravvalutano il numero di rapporti che vogliono come parte della loro nuova analisi, e questo può essere costoso per le spese di sviluppo di terzi. È molto conveniente assegnare il budget per creare una soluzione "self-service" che permetta agli utenti di creare i loro rapporti man mano che se ne presenta la necessità.

 4. Il cruscotto esecutivo dovrebbe essere la vostra priorità

 Un'interfaccia facile da usare che fornisca le informazioni giuste ai dirigenti il più velocemente possibile è la chiave per assicurare che il sistema sia usato estensivamente. Interpretazione dei dati e visualizzazione dei dati Gli esperti possono aiutare a sviluppare un cruscotto ordinato ed efficiente.

5. Seguire gli esperti di Big Data

Secondo il CEO di Semcasting, Ray Kingman, le imprese devono utilizzare le aziende di Big Data invece di fare tutto da sole.

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, sviluppo del prodotto, and the sales processes of the industry.”

Crede anche che la fase di raccolta dei Big Data probabilmente diventerà commoditizzata, e c'è un'alta probabilità che porzioni di analisi possano diventare prodotti off-the-shelf.

6. Usare un approccio orientato alla soluzione

Anche se sono stati fatti molti progressi nell'ecosistema Hadoop nel corso degli anni, è ancora in erba come una piattaforma che può essere impiegata in implementazioni aziendali di produzione. È probabile che le iniziative tecnologiche aziendali si evolvano e siano un "lavoro in corso".

I valutatori di software non otterranno uno strumento off-the-shelf che copra tutti i requisiti di analisi Hadoop presenti e futuri. Senza concentrarsi troppo sul termine "a prova di futuro", l'estensibilità e la scalabilità dovrebbero essere una parte vitale di tutte le liste di controllo dei progetti.

La capacità di eseguire il porting delle trasformazioni in modo coerente su diverse distribuzioni Hadoop è un vantaggio. Ma la durata completa ha bisogno di un approccio globale della piattaforma alla scalabilità, che è in linea con l'innovazione aperta che sta guidando l'ecosistema Hadoop.

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