Sechs Tipps für erfolgreiches Arbeiten mit Big Data

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Mit der Verbreitung digitaler Computergeräte, der explosionsartigen Zunahme von Social-Media-Seiten und einem hervorragenden Internetzugang werden regelmäßig große Mengen öffentlicher Daten erzeugt. Effektive Techniken und Algorithmen, die diese Daten analysieren, liefern nahezu in Echtzeit Informationen, die genutzt werden, um sich entwickelnde Trends zu verstehen und die Menschen vor drohenden Notfällen zu warnen.

Die Auswertung von Daten kann dazu beitragen, viele nützliche Erkenntnisse über politische und sozioökonomische Ereignisse zu gewinnen, die es den Menschen ermöglichen, solide öffentliche Strategien zu entwickeln. Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, Sie durch Big-Data-Tools und -Techniken zu führen, damit Sie das Beste daraus machen und Ihr Endergebnis verbessern können.

Die zunehmende Fähigkeit, Big-Data-Techniken für die Entwicklung zu nutzen, trägt dazu bei, Bildung, Landwirtschaft und andere Lebensbereiche zu revolutionieren, die zur Verbesserung des Lebensstandards der Menschen beitragen können. Während Big Data viele Vorteile bietet, stellt seine Vielfältigkeit Wissenschaftler und Analysten vor zahlreiche Herausforderungen. Die dringlichsten Probleme betreffen die effiziente Datenerfassung und -weitergabe, die Entwicklung des Kontexts und der Integrität eines Datensatzes sowie die Wahrung der Privatsphäre.

Tools für die Analyse großer Datenmengen

Es gibt fünf wichtige Ansätze für die Analyse von Big Data und die Entwicklung von Erkenntnissen:

  • Instrumente zur Entdeckung sind während des Informationslebenszyklus hilfreich, um schnell und intuitiv Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen zu finden und zu analysieren. Diese Tools ermöglichen die Analyse zusammen mit herkömmlichen BI-Quellsystemen. Da keine Vorabmodellierung erforderlich ist, können die Benutzer neue Erkenntnisse gewinnen, die richtigen Schlussfolgerungen ziehen und rasch fundierte Entscheidungen treffen.
  • BI-Werkzeuge sind für die Berichterstattung, das Leistungsmanagement und die Analyse insbesondere von Transaktionsdaten aus Data Warehouses und Produktionsinformationssystemen unerlässlich. BI-Tools bieten Funktionen für BI und Leistungsmanagement, darunter Dashboards, Unternehmensberichte, Ad-hoc-Analysen, Scorecards und Was-wäre-wenn-Analysen auf einer unternehmensweiten Plattform. Unternehmen müssen die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen. Es ist der beste Weg, um mit der KI auf menschlicher Ebene erfolgreich zu sein, und ein Kurs zum maschinellen Lernen kann Ihnen helfen mehr erfahren.
  • Datenbankinterne Analytik umfasst verschiedene Techniken zur Erkennung von Mustern und Beziehungen in Daten. Da diese Methoden auf die Datenbank angewendet werden, entfällt die Datenbewegung zu und von verschiedenen Analyseservern, was die Informationszykluszeiten beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten minimiert.
  • Hadoop wird für die Vorverarbeitung von Daten verwendet, um Makrotrends oder Informationen zu finden, z. B. Werte, die außerhalb des zulässigen Bereichs liegen. Es ermöglicht die Freilegung potenzieller Werte aus neuen Daten mit erschwinglichen Standardservern. Die meisten Unternehmen nutzen Hadoop hauptsächlich als Vorläufer für fortgeschrittene Formen der Analyse.
  • Entscheidungsmanagement umfasst prädiktive Modellierung, selbstlernende Verfahren und Geschäftsregeln, um auf der Grundlage des aktuellen Kontexts Maßnahmen zu ergreifen. Diese Art der Analyse führt zu Empfehlungen über mehrere Kanäle hinweg und erhöht die Bedeutung jeder Kundeninteraktion.

Im Folgenden finden Sie sechs Tipps, wie Sie die Möglichkeiten von Big Data für Ihr Unternehmen effektiv nutzen können.

1. Beginnen Sie mit kleinen

Big-Data-Projekte kommen in den meisten Unternehmen zustande, wenn ein Arbeitgeber der Überzeugung ist, dass das Unternehmen keine Möglichkeiten in Bezug auf Daten erhält.

Big Data-Analytik kann mit den Software-Tools durchgeführt werden, die in erster Linie im Rahmen von robusten Analysedisziplinen wie Data Mining und prädiktive Analytik. Bei der Arbeit mit Daten, die Ihr Unternehmen bisher noch nicht verwendet hat, z. B. mit der Masse an unstrukturierten Informationen aus dem Internet, werden Sie wahrscheinlich auf viele Unbekannte stoßen. Welche Teile der Daten sind wertvoll? Welche wichtigen Metriken können die Daten liefern? Welche Qualitätsprobleme gibt es? Aufgrund dieser Unbekannten lassen sich die Zeit und die Kosten, die für den Erfolg erforderlich sind, nur schwer vorhersagen.

Es ist also besser, klein anzufangen. Beginnen Sie mit der Definition einer einfachen Analyse, die weder Zeit noch Daten erfordert.

2. Verstehen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens 

Ist Ihr Unternehmen bereit für Big-Data-Tools und -Lösungen oder nicht? Wenn es einen Tag oder sogar länger dauert, um Dateneingaben und -analysen zu wichtigen Geschäftsaktivitäten zu erhalten, dann ist es das nicht. Dieser langsame Prozess kann die Wirksamkeit von Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen und sich negativ auf Umsatz und Ertrag auswirken.

Unternehmen stehen vor einem Datendilemma, wenn Disruptoren versuchen, das Spiel zu verändern, oder wenn benachbarte Branchen bereits den größten Nutzen aus Big Data ziehen. Die zunehmende Geschwindigkeit des Wettbewerbs zwingt die Unternehmen, Big Data zu akzeptieren. Die Präzisionsanalytik in Big Data hilft dabei, Situationen "vorauszusagen" statt "vorherzusagen".

3. Budget für Flexibilität

Viele Unternehmen überschätzen die Anzahl der Berichte, die sie im Rahmen ihrer neuen Analysefunktionen erstellen wollen, was aufgrund der Entwicklungskosten für Dritte sehr kostspielig sein kann. Es ist äußerst kosteneffizient, das Budget für die Entwicklung einer "Selbstbedienungslösung" bereitzustellen, die es den Nutzern ermöglicht, ihre Berichte nach Bedarf zu erstellen.

 4. Das Executive Dashboard sollte Ihre Priorität sein

 Eine benutzerfreundliche Schnittstelle, die den Führungskräften so schnell wie möglich die richtigen Informationen liefert, ist der Schlüssel dazu, dass das System umfassend genutzt wird. Datenauswertung und Datenvisualisierung Experten können bei der Entwicklung eines übersichtlichen und effizienten Dashboards helfen.

5. Folgen Sie Big Data-Experten

Laut Ray Kingman, dem CEO von Semcasting, müssen Unternehmen Big-Data-Firmen nutzen, anstatt alles selbst zu machen.

Er fügte hinzu: "Einzelhändler mit vielen Kunden, Finanzdienstleistungsunternehmen und einige technologieorientierte Unternehmen nutzen die analytische Seite und entwickeln eine gewisse Basisleistung und höhere ROI-Erwartungen." "Diese Unternehmen beschreiben effiziente Tools und machen die Analytik zu einem einfacheren Konzept, so dass sie von den Unternehmen genutzt werden können."

Laut Kingman werden "Big-Data-Tools über das Labor hinaus zugänglich sein und ihren Weg in das System des Marketings, der Produktentwicklung und der Verkaufsprozesse der Industrie finden."

Er glaubt auch, dass die Big Data-Erfassungsphase wahrscheinlich zur Massenware wird, und es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Teile der Analytik zu Standardprodukten werden könnten.

6. Verwenden Sie einen lösungsorientierten Ansatz

Obwohl im Laufe der Jahre viele Fortschritte im Hadoop-Ökosystem gemacht wurden, befindet sich die Plattform immer noch in der Entwicklung, um in der Produktion eingesetzt werden zu können. Ein dringender Bedarf an Unternehmenstechnologie-Initiativen wird sich wahrscheinlich weiterentwickeln und ein "work in progress" sein.

Software-Evaluierer werden nicht ein einziges Tool von der Stange bekommen, das alle gegenwärtigen und zukünftigen Anforderungen an die Hadoop-Analyse abdeckt. Ohne sich zu sehr auf den Begriff "Zukunftssicherheit" zu konzentrieren, sollten Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit ein wesentlicher Bestandteil aller Projektchecklisten sein.

Die Möglichkeit, Transformationen so zu portieren, dass sie konsistent auf verschiedenen Hadoop-Distributionen laufen, ist ein Vorteil. Für eine vollständige Beständigkeit ist jedoch ein plattformübergreifender Ansatz für die Skalierbarkeit erforderlich, der im Einklang mit der offenen Innovation steht, die das Hadoop-Ökosystem vorantreibt.

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