Что это и почему это важно

Как работает “Большие данные

Прежде чем компании смогут предоставлять большие данные, им следует рассмотреть, как они проходят через множество мест, источников, систем, владельцев и пользователей. Существует пять ключевых шагов для того, чтобы взять на себя ответственность за эту большую “ткань данных”, которая включает в себя традиционные и структурированные данные наряду с неструктурированными и полуструктурированными данными:

Настройка великой стратегии в области данных.

Определение источников больших данных.

Доступ к данным, управление ими и их хранение.

Анализ данных.

Принимать решения, основанные на данных.

1) Настройка стратегии работы с большими объемами данных.

На высоком уровне отличная стратегия работы с данными – это план, призванный помочь вам контролировать и улучшать способы сбора, хранения, управления, совместного использования и использования данных в вашей организации и за ее пределами. Великолепная стратегия обработки данных закладывает основу для успеха бизнеса в изобилии данных. При разработке стратегии важно учитывать существующие – и будущие – коммерческие и технологические цели и инициативы. Стратегия требует, чтобы вы относились к большим данным как к любому другому ресурсу, имеющему ценность для вашего бизнеса, а не как к побочному продукту приложений.

Большие данные инфографические

Нажмите на инфографику, чтобы узнать больше о больших данных.

2) Знать источники больших данных

Поток данных поступает из Интернета вещей (IoT) и других подключенных устройств, которые подаются в ИТ-системы от носимых устройств, интеллектуальных автомобилей, медицинских устройств, промышленного оборудования и многого другого. Вы можете анализировать эти большие данные по мере их поступления, принимая решение о том, какие данные хранить, а какие нет, и какие данные нуждаются в дальнейшем анализе.

Данные из социальных сетей поступают от взаимодействий с Facebook, YouTube, Instagram и др. Они включают в себя большие объемы данных в виде изображений, видео, голоса, текста и звука – полезные для маркетинга, продаж и функций поддержки. Эти данные часто находятся в неструктурированной или полуструктурированной форме, поэтому они представляют собой уникальную задачу для потребления и анализа.

Общедоступные данные поступают из огромных открытых источников, таких как data.gov правительства США, CIA World Factbook или портал Open Data Европейского Союза.

Другие большие объемы данных могут поступать из озер данных, облачных источников данных, поставщиков и клиентов.

3) Доступ к большим данным, управление ими и их хранение.

Современные компьютерные системы обеспечивают скорость, мощность и гибкость, необходимые для быстрого доступа к большим объемам и типам больших данных. Помимо надежного доступа, компаниям также необходимы методы интеграции данных, обеспечения качества данных, управления и хранения данных, а также подготовки данных для анализа. Определенные данные можно хранить на месте в традиционном хранилище данных, но существуют также гибкие и недорогие варианты хранения и управления большими объемами данных через облако, озера данных и решения Hadoop.

4) Анализ больших данных

Благодаря высокопроизводительным технологиям, таким как сетчатые вычисления или анализ памяти, компании могут использовать все свои большие данные для анализа. Еще один подход заключается в том, чтобы заранее определить, какие данные актуальны, прежде чем их анализировать. В обоих случаях анализ больших данных – это то, как компании получают ценность и понимание данных. Чаще всего большие данные используются в современных передовых методах анализа, таких как искусственный интеллект.

5) Принятие умных, основанных на данных решений

Хорошо проработанные и надежные данные приводят к надежному анализу и надежным решениям. Для того чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо получать полную стоимость больших данных и работать на основе данных – принимать решения, основываясь на доказательствах, представленных большими данными, а не на инстинктах. Преимущества использования данных очевидны. Организации, основанные на данных, работают лучше, более предсказуемы с точки зрения операционной деятельности и более прибыльны.