成功利用大数据的六个技巧

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With the proliferation of digital computing devices and the explosion of social media sites and excellent internet access, large amounts of public data are being generated regularly. Effective techniques and algorithms that analyze this data provide near real-time information, which is being used to understand evolving trends and alert people about imminent emergencies.

挖掘数据可以帮助开发许多有用的政治和社会经济事件的洞察力,这使人们能够创建健全的公共政策。这篇文章的重点是引导你了解大数据工具和技术,以便你能充分利用它,并能提高你的底线。

利用大数据技术促进发展的能力越来越强,有助于彻底改变教育、农业和其他生活领域,帮助提高人们的生活水平。虽然大数据提供了许多好处,但其多样化的性质也给科学家和分析人员带来了许多挑战。迫切关注的问题适用于有效的数据获取和共享,发展数据集的背景和完整性,以及有希望的隐私。

大数据分析的工具

有五种关键的方法来分析大数据和发展洞察力。

  • 发现工具 在信息生命周期中,对来自任何结构化和非结构化来源的信息进行快速、直观的挖掘和分析很有帮助。这些工具允许与传统BI源系统一起进行分析。由于没有前期建模的要求,用户可以开发新的洞察力,得出正确的结论,并迅速做出明智的决定。
  • BI工具 are essential for reporting, performance management, and analysis particularly with transactional data from data warehouses along with production information systems. BI tools grant capabilities for BI and performance management, involving dashboards, enterprise reporting, ad-hoc analysis, scorecards, and what-if framework analysis on an enterprise scale platform. Businesses must take advantage of 机器学习. It is the best way to succeed with human level-AI, and a 机器学习课程可以帮助你 了解更多。
  • 数据库内分析 涵盖了不同的技术来发现数据中的模式和关系。当这些方法应用于数据库时,你就会消除往返于各种分析服务器的数据移动,从而加快了信息周期,并将总拥有成本降至最低。
  • 淘宝网 用于预处理数据以发现宏观趋势或信息片段,如超出范围的数值。它允许使用负担得起的商品服务器从新数据中揭示潜在价值。大多数企业主要使用Hadoop作为高级形式的分析的前奏。
  • 决策管理 encompasses predictive modeling, self-learning, and business rules to take action based on the current context. This type of analysis leads to recommendations throughout multiple channels, increasing the importance of every customer interaction.

这里有六个提示,可以帮助你了解如何为你的公司有效地利用大数据的力量。

1.从小事做起

大数据项目,在大多数组织中,当雇主确信公司没有得到数据方面的机会时,就开始了。

大数据分析 can be performed with the software tools primarily used as part of robust analytics disciplines like data mining 预测分析法.在处理你的组织以前没有使用过的数据时,你可能会发现许多未知数,例如,来自网络的大量非结构化信息。数据的哪些部分带有价值?数据能提供的重要指标是什么?哪些是质量问题?由于这些未知因素,获得成功所需的时间和成本可能难以预测。

所以最好从小事做起。从定义一个简单的分析开始,不会花费时间或数据来运行。

2.了解你的公司的要求 

你的公司是否已经准备好接受大数据工具和解决方案?如果需要一天甚至更长时间来实现对基本业务活动的数据输入和分析,那么它就不是。这种缓慢的过程会阻碍商业决策的有效性,严重影响收入和回报。

当颠覆者试图改变游戏规则时,或者当相邻行业已经在充分利用大数据时,公司面临着数据困境。竞争速度的加快使企业接受了大数据。大数据中的精确分析有助于 "现在预测 "而不是 "预测 "情况。

3.灵活性的预算

许多公司高估了他们希望作为新分析系统一部分的报告数量,这可能会因为第三方的开发费用而造成损失。分配预算来制作一个 "自助服务 "解决方案是非常具有成本效益的,它允许用户在需要时制作他们的报告。

 4. 执行仪表板应该是你的优先事项

 一个用户友好的界面,尽可能快地将正确的信息传递给高级管理人员,是确保该系统被广泛使用的关键。 数据解释和 数据可视化 专家可以帮助开发一个整洁有效的仪表板。

5.关注大数据专家

根据Semcasting的首席执行官Ray Kingman的说法,企业必须使用大数据公司,而不是自己全部执行。

他补充说:"拥有众多消费者的零售商、金融服务企业和一些技术驱动的公司正在利用分析方面的优势,并制定一些基线绩效和更高的投资回报率预期。""这些企业正在描述高效的工具,同时使分析成为更简单的概念,从而使企业有可能使用这些工具。"

According to Kingman, “Big Data tools will be accessible beyond the lab and will get their way into the system of marketing, 产品开发, and the sales processes of the industry.”

他还认为,大数据收集阶段有可能变得商品化,而且分析的部分内容很有可能成为现成的产品。

6.使用面向解决方案的方法

尽管多年来Hadoop生态系统取得了许多进展,但作为一个可以在生产业务部署中采用的平台,它仍然处于萌芽状态。企业技术倡议的迫切需要可能会不断发展,是一项'正在进行的工作'。

软件评估人员不会得到一个现成的工具来涵盖所有现在和未来的Hadoop分析要求。在不过度关注 "面向未来 "这一术语的情况下,可扩展性和可伸缩性应该是所有项目检查清单的重要组成部分。

移植转换以在不同的Hadoop发行版上一致运行的能力是一个优势。但完整的耐用性需要一个整体的平台方法来实现可扩展性,这与推动Hadoop生态系统的开放创新是一致的。

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