Î:
Mai mult nu este întotdeauna mai bun. Cum pot organizațiile să reducă zgomotul în datele lor pentru a realiza o analiză precisă și precisă?
A:Cu sistemele de date mari, una dintre marile întrebări pentru companii este cum să mențină aceste proiecte bine orientate și eficiente. Multe dintre instrumentele și resursele create pentru date mari sunt create pentru a aspira cantități vaste de informații într-o rețea largă. Nu sunt întotdeauna la fel de atenți la perfecționarea datelor și la păstrarea lor simplă. Cu toate acestea, există câteva bune practici care apar în industrie pentru a crea proiecte de date mari mai direcționate și mai utile.
Un pilon al unei abordări bazate pe date mari este acela de a utiliza instrumentele și resursele software potrivite. Nu toate analizele și sistemele de date mari sunt aceleași. Unele pot filtra mai eficient datele excesive sau irelevante și permit întreprinderilor să se concentreze doar asupra faptelor esențiale care le vor determina procesele și operațiunile de bază.
O altă parte majoră a acestui fapt este implicată de oameni. Înainte de a se implica într-un proiect de date mari și de a furniza software-ul furnizorilor, urmărirea implementării și instruirea altora, un grup central de oameni trebuie să se ocupe de proces și să delege și sarcini de cercetare și brainstorming. Acest lucru poate face o abordare de date mari într-o metodă chirurgicală precisă, care va spori afacerea fără a deveni prea grele și să perturbe operațiunile cotidiene.
De exemplu, grupurile de lucru sau alte grupuri de bază se pot așeza și vor putea analiza în detaliu modalitățile în care se va realiza implementarea, modul în care afacerea va începe să evalueze seturile de date, modul în care vor încrucișa conturile, ce fel de hârtie sau prezentări digitale pe care le vor utiliza pentru a disemina informațiile, cum vor construi rapoarte utile etc. Aceste detalii vor proteja activitatea de balonarea datelor mari.
De asemenea, pe măsură ce companiile încep să achiziționeze mai multe servicii pentru furnizori, fac mai multe date de creștere a datelor și fac mai complexe arhitecturile IT, au învățat să separe datele cele mai sensibile de orice altceva.
O modalitate de a face acest lucru este de a crea un sistem cu niveluri. De exemplu, un set de date de bază de ID-uri și istorici de clienți poate fi păstrat într-o bază de date special întreținută în cadrul unui anumit contract de securitate cloud sau la fața locului. Alte seturi de date pot sta în medii de date mai puțin specializate, fie pentru că sunt mai puțin sensibile în ceea ce privește încălcările datelor, fie pentru că sunt mai puțin relevante pentru analizele pe care le desfășoară activitatea. Sistemele cu niveluri sau pe mai multe niveluri permit o implementare rentabilă a datelor mari.
Acestea sunt câteva dintre modalitățile prin care întreprinderile devin inteligente cu privire la obținerea de date mari în mod corect. În loc să epuizeze orice date pe care le pot apuca, ei consideră anumite seturi de date drept cele mai critice pentru a obține cea mai mare informație de afaceri cu cel mai puțin efort.
