ビッグデータを利用する際に避けるべき5つの大きな間違い

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Trying to figure out how you can employ Big Data to grow your 事業? Make sure you’re not jumping onto the Big Data bandwagon unprepared. The best of technologies and systems can fail if not implemented properly. ビッグデータの専門家 そのために、いくつかの重要なポイントを紹介します。

ビッグデータを扱う際に心に留めておくべき重要なポイントを以下にまとめてみました。この5つの大きな間違いを避けることで、ビッグデータでの失敗を避けることができるでしょう。

1. 間違った情報源を選んでしまった。 Focusing on the wrong source can lead to huge misunderstandings and wrong conclusions. Big Data can be garnered from a multitude of sources such as website 分析学, social メディア data, sensor data, マシン log data, media, business apps, and the Internet of course! So, it’s easy to get drowned in this sea of data. One of the common mistakes is to choose a dataset that is easily available and doesn’t require cleaning up. However, it is of critical importance that you select the right source depending on what you need to solve for, even if that dataset requires a lot of digging or cleaning up. This also brings us to the next important aspect.

2. 目標を明確にしていない。 データソースに目を通す前に、自分が何を求めているのかを明確にする必要があります。何を解決しようとしているのかが明確でなければ、適切なリソースを選択することはできません。目的がはっきりしていないと、どうしても簡単に手に入るデータを使いがちになります。その結果、膨大な量のデータの中を目的もなく泳ぐことになり、具体的な成果が得られなくなってしまいます。

ビッグデータのイメージ

3. データを無視する クオリティ: 次に重要なのは、高品質なデータを確保することです。膨大な量のデータがあっても、それは正しい情報源から得られたものであり、目標に沿ったものであるかもしれません。しかし、だからといって、そのデータが正確で一貫性のあるものである必要性が損なわれるわけではありません。大企業では、膨大な量のデータをクリーンアップし、一貫性と統一性を確保するために、実際に人を雇っています。

4. データを分類していない。 Unless data is categorized properly in the initial stages, trying to sort data at a later stage to get micro-level insights can be quite cumbersome. Categorize your data by 製品, departments, geographies, etc. to ensure that you can readily slice your data as per your requirements. This will give you the advantage of drilling down deep into Big Data to get better insights with a lot of ease.

5. クラウドに移行しない 最後に、ビッグデータは膨大な量のストレージスペースを必要とするため、莫大なインフラコストがかかることも事実です。お客様のビジネスの性質や、成長のための重要なツールとしてのビッグデータの必要性に応じて、ビッグデータの導入はお客様のビジネスに大きな影響を与えます。一歩間違えると、ビッグデータのメリットを生かすどころか、基本的なことに苦労することになるかもしれません。したがって、データをクラウドに移行することは、インフラコストを最適化し、状況に応じて規模を拡大または縮小することができる最も安全な選択肢の1つです。

Big Data is here to stay. So, ensure that your organization implements it with the right foresight to reap early dividends and avoid blunders. 経験豊富なデータ分析専門家の採用 これにより、最初からこのような失敗を避けることができます。


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