5 начина да добијете вредност из пословних података

Ових дана се пуно говори о томе шта је све укључено у креирање ИТ подешавања великих података, од употребе Апацхе Хадооп и сродних алата до иновирања приступачности, до разговора о техничким начинима за обједињавање података у и из централних корпоративних складишта података. Али ту је и филозофски елемент великих података. Другим речима, како користити све те податке који леже да стварно побољшају пословне резултате и побољшају ваш пословни модел?

Ево пет начина на које компаније смањују број и заправо их примењују на неке конкретне исходе.

Преносите велике податке директно на платформе специфичне за сектор

Један једноставан начин за почетак коришћења обједињених пословних података је стављање одређених елемената података у унапред дизајниране системе пословних процеса који су направљени да би се ти подаци ефикасно испоручили. Можда је најбољи пример алат за управљање односима са клијентима (ЦРМ). Продавци често граде своје услуге око надзорних плоча које могу представити продајним радницима и другима ефикасне и делотворне фајлове или мапе клијената.

Ствар је у томе што коришћење ЦРМ претпоставља да негде имате потребне податке. Ако можете груписати идентификаторе купаца, историју куповине и друге релевантне ставке заједно, можете почети да испоручујете све то на вашу ЦРМ платформу. Ваш продајни тим ће вам захвалити.

Изградите наслеђене системе пословне интелигенције

Опет ћете бирати и бирати које конкретне скупове података желите да користите, али друга ствар коју компаније раде је да примене своје уобичајене начине дробљења података и полако их шире, убризгавајући све више и више скупова великих података у своје традиционалне технике извештавања.

У реду, тако да постоји више од неколико средстава упозорења о томе колико заостављени системи углавном задржавају стварни напредак. Али постоје и неки практични водичи који показују неке изазове у коришћењу наслеђених технологија за велике податке, како се то може учинити и како прави запослени могу све да направе. Осим тога, технички је све „наслијеђено“ једном када се имплементира, тако да не мора увијек имати смисла да се наслиједи систем сваки пут када се догоди нешто боље.

Користите ту складиште података

Ако имате велике податке у централном спремишту и знате како да им приступите, око тога можете изградити нове процесе.

Ево одличног примера како неке веће компаније истрају специфичне, прецизне, прецизне намене коришћења великих података. Можете то назвати унакрсним индексирањем; помаже предузећу да конструише конзистентне моделе између свих њихових бројних корисничких рачуна који се могу држати у различитим деловима софтверске архитектуре.

Комбиновањем свих делотворних података заједно компанија може да види да ли се, на пример, име у својој малопродајној бази података о једнократној продаји продаје подудара са именом у једном од његових сервисних одељења. Компанија затим информације увози у оба одељења, тако да када неко подигне телефон, зна да је та особа активна на оба одвојена канала.

Ово је практична употреба пословне интелигенције - помаже вам да заправо учините нешто на основу свих великих података које сте заједно написали.

Подаци о структури

Друго велико питање код великих података је то што компаније често прикупљају релативно неструктуриране податке. Неструктурирани подаци могу доћи у облику папира или дигиталних докумената, сирових или нерафинисаних ресурса базе података или чак исјечака текста и кода с мобилних уређаја. Оно што заједнички има неструктуриране податке јесте да не слиједе формат релацијске базе података. Као резултат тога, традиционална релативна база података не може то поднијети и из ње не изузимате никакву пословну интелигенцију.

Постоје два начина да се то реши: узмите лопату и започните с копањем или набавите неке ресурсе који неструктуриране податке пречишћавају у дељиве податке. Компаније које не желе да улажу у нови софтвер могу запослити људске руке да разврстају неструктуриране податке и правилно их форматирају, али сада имате неке алтернативе захваљујући алатима који ће неструктуриране податке ефикасно анализирати. Метаподаци, на пример, један су од начина аутоматизације података на начин који је чини корисном.

Идентификујте и обрађујте дата језера

Још једна велика реч у заједници са великим подацима је језеро података. У суштини, податковно језеро је само велики скуп података који тамо не користе. То је најзначајнија дефиниција података у мировању - ништа се не ради с тим, не смета се, исто је ледено и плахо попут фурнира устајалог воденог тијела.

Опет, постоји много различитих начина руковања подацима са подацима, али сви они почињу са размишљањем о томе шта се налази у тим великим сетовима података и зашто су уопште у хладном складишту. Компаније граде сопствене податковне центре и користе ултрамодерне објектно оријентисане технологије кластерирања података да би та језера поделили на делове. Ово се заиста ради у власничком случају, за сваки случај, али неки стручњаци имају предлоге како да ове базене података укупе у корисне канале који чине да се подаци понегде заврше и нешто ураде.