Contente
- Características de Big Data
- Falta de caminho adequado
- Problemas de classificação de dados
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Desempenho de dados
- Sobrecarga
- Ferramentas analíticas
- Pessoa certa no lugar certo
- Formas de Dados
- Dados não estruturados
- Conclusão
Fonte: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Leve embora:
O big data está revolucionando a análise e pode ser de enorme valor para as empresas - mas apenas se for gerenciado e analisado com sucesso.
O big data vem em uma variedade de formas e estruturas. Nos últimos anos, a análise de big data teve um impacto significativo nas decisões de negócios e, embora possa ser de imenso vale, vem com alguns pontos problemáticos.
Neste artigo, discutirei esses pontos problemáticos da análise, mas primeiro, vamos nos concentrar em algumas características do big data.
Características de Big Data
Big data pode ser definido por várias características:
- Volume - O termo big data em si se refere ao tamanho e volume refere-se à quantidade de dados. O tamanho dos dados determina o valor dos dados a serem considerados como big data ou não.
- Velocidade - A velocidade na qual os dados são gerados é conhecida como velocidade.
- Veracidade - refere-se à correção dos dados. A precisão da análise depende da veracidade dos dados de origem.
- Complexidade - Quantidades maciças de dados vêm de várias fontes; portanto, o gerenciamento de dados se torna um processo difícil.
- Variedade - Uma coisa importante a entender é a categoria à qual o big data pertence. Isso ainda ajuda na análise dos dados.
- Variabilidade - Esse fator se refere à inconsistência que os dados podem mostrar. Isso dificulta ainda mais o processo de gerenciar os dados efetivamente.
Agora vamos discutir alguns dos pontos problemáticos.
Falta de caminho adequado
Se os dados vierem de fontes diferentes, deve haver um caminho adequado e confiável para lidar com dados massivos.
Para melhores soluções, o caminho deve oferecer informações sobre o comportamento do cliente. Essa é a principal motivação para criar uma infraestrutura flexível para integrar sistemas front-end com sistemas back-end. Como resultado, ajuda a manter seu sistema funcionando.
Problemas de classificação de dados
O processo de análise deve começar quando o armazém de dados é carregado com grandes quantidades de dados. Isso deve ser feito analisando um subconjunto dos principais dados corporativos. Essa análise é feita para padrões e tendências significativos.
Os dados devem ser classificados corretamente antes do armazenamento. Salvar dados aleatoriamente pode criar outros problemas na análise. Como os dados são grandes em volume, a criação de conjuntos e subconjuntos diferentes pode ser a opção certa. Isso ajuda a criar tendências para lidar com desafios de big data.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Desempenho de dados
Os dados devem ser tratados de maneira eficaz para desempenho e as decisões não devem ser tomadas sem insights. Precisamos que nossos dados funcionem efetivamente para rastrear demanda, fornecimento e lucro para obter consistência. Esses dados devem ser manipulados para obter informações comerciais em tempo real.
Sobrecarga
Pode ocorrer sobrecarga ao tentar manter grandes quantidades de conjuntos de dados e subconjuntos. O ponto principal aqui é selecionar quais informações serão mantidas em diferentes fontes. Aqui, a confiabilidade também é um fator importante ao selecionar quais dados manter.
Alguns tipos de informações não são necessários para os negócios e devem ser eliminados para evitar complicações futuras. Um problema de sobrecarga pode ser resolvido se algumas ferramentas forem usadas por especialistas para obter informações para criar um sucesso de projeto de big data.
Ferramentas analíticas
Nossas ferramentas analíticas atuais fornecem informações sobre o desempenho anterior, mas são necessárias ferramentas para fornecer informações futuras. Ferramentas preditivas podem ser as melhores soluções nesse caso.
Também é necessário fornecer acesso à ferramenta analítica para gerentes e outros profissionais. A orientação de especialistas pode aumentar os negócios para um nível superior. Isso leva a uma percepção adequada com menos assistência para o suporte de TI.
Pessoa certa no lugar certo
O lema de muitos departamentos de RH é “a pessoa certa no lugar certo” e é o mesmo para os big data. Forneça acesso a dados e análises à pessoa certa. Isso pode ajudar a obter informações adequadas para previsões relacionadas a riscos, custos, promoções etc., além de converter análises em ações.
Os dados coletados pelas empresas por meio de vendas, rastreamento e cookies não serão úteis se você não puder analisá-los adequadamente. A análise é importante para fornecer o que o consumidor deseja.
Formas de Dados
Há uma grande quantidade de dados coletados, que podem ser estruturados ou não estruturados e de fontes variadas. O tratamento inadequado dos dados e a falta de conhecimento sobre o que salvar e onde salvá-los podem dificultar o tratamento do big data. O uso de cada forma de dados deve ser conhecido pela pessoa que os manipula.
Dados não estruturados
Dados provenientes de diferentes fontes podem ter uma forma não estruturada. Pode conter dados que não são organizados de maneira padrão e predefinida. Por exemplo, s, logs do sistema, documentos de processamento de texto e outros documentos comerciais podem ser fontes de dados.
O desafio é armazenar e analisar esses dados corretamente. Uma pesquisa afirmou que 80% dos dados gerados diariamente não são estruturados.
Conclusão
É difícil gerenciar dados em uma empresa devido ao seu grande tamanho e à necessidade de maior capacidade de processamento. Os bancos de dados tradicionais não podem processar isso com eficiência. Uma organização pode tomar melhores decisões se conseguir gerenciar e analisar dados massivos com facilidade.
Podem ser petabytes de dados que armazenam detalhes de funcionários de uma organização de diferentes fontes. Se não estiver organizado adequadamente, poderá ser difícil de usar. A situação piora se mais dados não estruturados forem provenientes de diferentes fontes.
O big data tem o potencial de melhorar as decisões e análises de negócios. Hoje, serviços bancários, serviços, mídia e comunicações estão investindo em big data. Os pontos problemáticos acima devem ser levados em consideração ao trabalhar com grandes quantidades de dados.