Fünf große Fehler, die bei der Nutzung von Big Data zu vermeiden sind

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Möchten Sie herausfinden, wie Sie Big Data einsetzen können, um Ihr Unternehmen zu vergrößern? Stellen Sie sicher, dass Sie nicht unvorbereitet auf den Big-Data-Zug aufspringen. Die besten Technologien und Systeme können scheitern, wenn sie nicht richtig implementiert werden. Experten für große Daten beleuchtet einige wichtige Aspekte, auf die man achten sollte.

Wir haben versucht, im Folgenden einige wichtige Hinweise aufzulisten, die Sie beim Umgang mit Big Data beachten müssen. Die Vermeidung dieser fünf großen Fehler wird Ihnen helfen, einige Big-Data-Fehler zu vermeiden.

1. Die Auswahl der falschen Quellen: Die Konzentration auf die falsche Quelle kann zu großen Missverständnissen und falschen Schlussfolgerungen führen. Big Data kann aus einer Vielzahl von Quellen gewonnen werden, z. B. aus Website-Analysen, Daten aus sozialen Medien, Sensordaten, Maschinenprotokolldaten, Medien, Unternehmensanwendungen und natürlich aus dem Internet! Es ist also leicht, in dieser Datenflut zu ertrinken. Einer der häufigsten Fehler besteht darin, einen Datensatz zu wählen, der leicht verfügbar ist und nicht bereinigt werden muss. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass Sie die richtige Quelle auswählen, je nachdem, was Sie herausfinden wollen, auch wenn dieser Datensatz eine Menge Arbeit erfordert oder bereinigt werden muss. Dies bringt uns auch zum nächsten wichtigen Aspekt.

2. Sie definieren Ihr Ziel nicht: Noch bevor Sie damit beginnen, Ihre Datenquellen zu durchforsten, müssen Sie herausfinden, wonach Sie genau suchen. Wenn Sie sich nicht darauf konzentrieren, was Sie zu lösen versuchen, werden Sie nicht in der Lage sein, die richtigen Ressourcen zu wählen. Wenn das Ziel nicht klar definiert ist, besteht die Tendenz, die am leichtesten verfügbaren Daten zu verwenden. Das wiederum führt dazu, dass man ziellos in riesigen Datenmengen schwimmt, ohne greifbare Ergebnisse zu erzielen.

Bild von großen Daten

3. Ignorieren der Datenqualität: Der nächste wichtige Aspekt ist die Sicherstellung, dass Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen. Auch wenn Sie über große Datenmengen verfügen, die aus der richtigen Quelle stammen und auf Ihr Ziel ausgerichtet sind, müssen diese Daten dennoch genau und konsistent sein. Große Unternehmen beschäftigen sogar Mitarbeiter, die große Datenmengen bereinigen, um Konsistenz und Einheitlichkeit zu gewährleisten.

4. Daten nicht kategorisieren: Wenn die Daten in der Anfangsphase nicht richtig kategorisiert werden, kann es ziemlich mühsam sein, sie später zu sortieren, um Einblicke auf Mikroebene zu erhalten. Kategorisieren Sie Ihre Daten nach Produkten, Abteilungen, Regionen usw., um sicherzustellen, dass Sie Ihre Daten problemlos nach Ihren Anforderungen aufteilen können. Dies bietet Ihnen den Vorteil, dass Sie tief in Big Data eindringen können, um auf einfache Weise bessere Einblicke zu erhalten.

5. Keine Verlagerung in die Cloud: Und schließlich erfordert Big Data natürlich riesige Mengen an Speicherplatz, was wiederum enorme Infrastrukturkosten mit sich bringt. Je nach Art Ihres Unternehmens und der Notwendigkeit von Big Data als entscheidendes Wachstumsinstrument kann die Implementierung von Big Data enorme Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. Ein falscher Schritt und Sie könnten sich mit den Grundlagen herumschlagen, anstatt die Vorteile von Big Data zu nutzen. Daher ist die Verlagerung Ihrer Daten in die Cloud eine der sichersten Optionen, die Ihnen hilft, die Infrastrukturkosten zu optimieren und die Skalierung nach oben oder unten vorzunehmen, je nachdem, wie sich die Dinge entwickeln.

Big Data ist ein Dauerbrenner. Sorgen Sie also dafür, dass Ihr Unternehmen sie mit dem richtigen Weitblick einführt, um frühzeitig die Früchte zu ernten und Fehler zu vermeiden. Einstellung erfahrener Datenanalyse-Experten hilft in der Regel, solche Fehler von vornherein zu vermeiden.


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Über den Autor

Minhaj leitet den Betrieb bei Kolabtree

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