Cinque grandi errori da evitare quando si usano i Big Data

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State cercando di capire come impiegare i Big Data per far crescere il vostro business? Assicurati di non saltare sul carro dei Big Data impreparato. La migliore delle tecnologie e dei sistemi può fallire se non viene implementata correttamente. Esperti di grandi dati ha fatto luce su alcuni aspetti critici da tenere d'occhio.

Abbiamo cercato di elencare qui sotto alcune importanti indicazioni che è necessario tenere a mente quando si ha a che fare con i Big Data. Evitare questi cinque grandi errori vi aiuterà ad evitare alcuni errori di Big Data.

1. Scegliere le fonti sbagliate: Concentrarsi sulla fonte sbagliata può portare a enormi fraintendimenti e conclusioni sbagliate. I Big Data possono essere raccolti da una moltitudine di fonti come l'analisi dei siti web, i dati dei social media, i dati dei sensori, i dati dei log delle macchine, i media, le app aziendali e naturalmente Internet! Quindi, è facile annegare in questo mare di dati. Uno degli errori comuni è quello di scegliere un set di dati che sia facilmente disponibile e che non richieda una pulizia. Tuttavia, è di fondamentale importanza selezionare la fonte giusta a seconda di ciò che si deve risolvere, anche se quel dataset richiede un sacco di scavi o di pulizia. Questo ci porta anche al prossimo aspetto importante.

2. Non definire il tuo obiettivo: Ancora prima di iniziare a scremare le vostre fonti di dati, è necessario azzerare ciò che esattamente state cercando. Se non ti concentri su ciò che stai cercando di risolvere, non saresti in grado di scegliere le risorse giuste. Quando l'obiettivo non è chiaramente definito, si tende a usare i dati più facilmente disponibili. Questo, a sua volta, ti porta a nuotare senza meta in grandi quantità di dati senza alcun risultato tangibile.

Immagine di grandi dati

3. Ignorare la qualità dei dati: Il prossimo aspetto più importante è assicurarsi di avere dati di alta qualità. Potreste avere grandi quantità di dati che provengono dalla fonte giusta e sono allineati con il vostro obiettivo; tuttavia, questo non pregiudica la necessità che quei dati siano accurati e coerenti. Le grandi aziende in realtà impiegano persone solo per ripulire grandi quantità di dati per garantire coerenza e uniformità.

4. Non categorizzare i dati: A meno che i dati non siano categorizzati correttamente nelle fasi iniziali, cercare di ordinare i dati in una fase successiva per ottenere approfondimenti di micro-livello può essere piuttosto complicato. Categorizzate i vostri dati per prodotti, dipartimenti, aree geografiche, ecc. per assicurarvi di poter affettare facilmente i vostri dati secondo le vostre esigenze. Questo vi darà il vantaggio di scavare in profondità nei Big Data per ottenere approfondimenti migliori con molta facilità.

5. Non passando al cloud: Infine, Big Data richiede ovviamente enormi quantità di spazio di archiviazione, che a sua volta comporta enormi costi di infrastruttura. A seconda della natura del vostro business e del bisogno di Big Data come strumento critico di crescita, l'implementazione di Big Data può avere un impatto enorme sul vostro business. Una mossa sbagliata e potreste ritrovarvi a lottare con le basi invece di sfruttare i vantaggi dei Big Data. Quindi, spostare i vostri dati nel cloud è una delle opzioni più sicure che vi aiuta a ottimizzare i costi dell'infrastruttura e a scalare verso l'alto o verso il basso a seconda di come sembrano andare le cose.

I Big Data sono qui per restare. Quindi, assicuratevi che la vostra organizzazione lo implementi con la giusta lungimiranza per raccogliere i primi dividendi ed evitare errori. Assumere esperti in analisi dei dati tipicamente aiuta ad evitare tali errori fin dall'inizio.


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L'autore

Minhaj gestisce le operazioni a Kolabtree

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