เนื้อหา
- ลักษณะข้อมูลขนาดใหญ่
- ขาดเส้นทางที่เหมาะสม
- ปัญหาการจำแนกข้อมูล
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- ประสิทธิภาพของข้อมูล
- เกินพิกัด
- เครื่องมือวิเคราะห์
- บุคคลที่เหมาะสมในสถานที่ที่เหมาะสม
- รูปแบบของข้อมูล
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
- ข้อสรุป
ที่มา: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
Takeaway:
ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังปฏิวัติการวิเคราะห์และสามารถสร้างมูลค่ามหาศาลให้กับธุรกิจ - เฉพาะในกรณีที่การจัดการและการวิเคราะห์ประสบความสำเร็จ
ข้อมูลขนาดใหญ่มีหลายรูปแบบและโครงสร้าง ในปีที่ผ่านมาการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและในขณะที่มันอาจเป็นหุบเขาอันยิ่งใหญ่ แต่ก็มีจุดปวดบางอย่าง
ในบทความนี้ฉันจะพูดถึงจุดปวดของการวิเคราะห์ แต่ก่อนอื่นให้เน้นคุณลักษณะบางอย่างของข้อมูลขนาดใหญ่
ลักษณะข้อมูลขนาดใหญ่
ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถกำหนดโดยคุณสมบัติหลายประการ:
- ปริมาณ - คำว่าข้อมูลขนาดใหญ่นั้นอ้างถึงขนาดและปริมาณหมายถึงปริมาณของข้อมูล ขนาดของข้อมูลกำหนดค่าของข้อมูลที่จะพิจารณาว่าเป็นข้อมูลขนาดใหญ่หรือไม่
- Velocity - ความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นเรียกว่าความเร็ว
- ความจริง - หมายถึงความถูกต้องของข้อมูล ความแม่นยำของการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับความจริงของข้อมูลต้นฉบับ
- ความซับซ้อน - ข้อมูลจำนวนมหาศาลมาจากหลายแหล่งดังนั้นการจัดการข้อมูลจึงกลายเป็นกระบวนการที่ยากลำบาก
- วาไรตี้ - สิ่งสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจคือประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งจะช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม
- ความแปรปรวน - ปัจจัยนี้หมายถึงความไม่สอดคล้องซึ่งข้อมูลสามารถแสดงได้ ซึ่งจะเป็นการขัดขวางกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
ตอนนี้ให้อภิปรายจุดปวดบางอย่าง
ขาดเส้นทางที่เหมาะสม
หากข้อมูลมาจากแหล่งที่แตกต่างกันควรมีเส้นทางที่เหมาะสมและเชื่อถือได้สำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
สำหรับแนวทางที่ดีกว่าเส้นทางควรนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า นี่คือแรงจูงใจที่สำคัญที่สุดสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่นสำหรับการรวมระบบส่วนหน้ากับระบบส่วนหลัง เป็นผลให้ช่วยในการทำให้ระบบของคุณทำงาน
ปัญหาการจำแนกข้อมูล
กระบวนการวิเคราะห์ควรเริ่มต้นเมื่อคลังข้อมูลโหลดด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล ควรทำโดยการวิเคราะห์ชุดย่อยของข้อมูลธุรกิจที่สำคัญ การวิเคราะห์นี้ทำเพื่อรูปแบบและแนวโน้มที่มีความหมาย
ควรจำแนกข้อมูลอย่างถูกต้องก่อนจัดเก็บ การบันทึกข้อมูลแบบสุ่มสามารถสร้างปัญหาเพิ่มเติมในการวิเคราะห์ เนื่องจากข้อมูลมีจำนวนมากการสร้างชุดและชุดย่อยที่แตกต่างกันอาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม สิ่งนี้ช่วยในการสร้างแนวโน้มสำหรับการจัดการกับความท้าทายของข้อมูลขนาดใหญ่
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ประสิทธิภาพของข้อมูล
ข้อมูลควรได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพและการตัดสินใจไม่ควรกระทำหากไม่มีข้อมูลเชิงลึก เราต้องการข้อมูลของเราเพื่อดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการติดตามอุปสงค์อุปทานและกำไรเพื่อความมั่นคง ข้อมูลนี้ควรได้รับการจัดการสำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจตามเวลาจริง
เกินพิกัด
เกินพิกัดสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อพยายามเก็บชุดข้อมูลและชุดย่อยจำนวนมาก จุดปวดที่สำคัญที่นี่คือการเลือกข้อมูลที่ถูกเก็บไว้จากแหล่งต่าง ๆ ที่นี่ความน่าเชื่อถือเป็นปัจจัยสำคัญในการเลือกข้อมูลที่จะเก็บ
ข้อมูลบางประเภทไม่จำเป็นสำหรับธุรกิจและควรถูกกำจัดเพื่อหลีกเลี่ยงภาวะแทรกซ้อนในอนาคต ปัญหาการโอเวอร์โหลดอาจได้รับการแก้ไขหากผู้เชี่ยวชาญบางคนใช้เครื่องมือในการสร้างความเข้าใจเพื่อสร้างความสำเร็จโครงการข้อมูลขนาดใหญ่
เครื่องมือวิเคราะห์
เครื่องมือวิเคราะห์ในปัจจุบันของเราให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพก่อนหน้า แต่เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการให้ข้อมูลเชิงลึกในอนาคต เครื่องมือทำนายอาจเป็นคำตอบที่ดีที่สุดในกรณีนี้
นอกจากนี้ยังมีความจำเป็นในการเข้าถึงเครื่องมือวิเคราะห์ให้กับผู้จัดการและผู้เชี่ยวชาญอื่น ๆ คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มธุรกิจให้สูงขึ้น สิ่งนี้นำไปสู่ความเข้าใจที่ถูกต้องโดยให้ความช่วยเหลือน้อยกว่าสำหรับการสนับสนุนด้านไอที
บุคคลที่เหมาะสมในสถานที่ที่เหมาะสม
คำขวัญสำหรับแผนกทรัพยากรบุคคลจำนวนมากคือ "คนที่เหมาะสมในสถานที่ที่เหมาะสม" และมันก็เหมือนกันสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เช่นกัน ให้การเข้าถึงข้อมูลและการวิเคราะห์แก่บุคคลที่เหมาะสม สิ่งนี้สามารถช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสมสำหรับการคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงค่าใช้จ่ายการส่งเสริมการขาย ฯลฯ และสามารถแปลงการวิเคราะห์ไปสู่การปฏิบัติได้
ข้อมูลที่รวบรวมโดย บริษัท ต่างๆผ่านทางการขายการติดตามและคุกกี้นั้นจะไม่มีประโยชน์หากคุณไม่สามารถวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง การวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดหาสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการ
รูปแบบของข้อมูล
มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากซึ่งสามารถจัดโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างและจากแหล่งที่แตกต่างกัน การจัดการข้อมูลที่ไม่เหมาะสมและการขาดความตระหนักเกี่ยวกับสิ่งที่จะบันทึกและตำแหน่งที่บันทึกสามารถขัดขวางการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ควรทราบถึงการใช้ข้อมูลแต่ละรูปแบบ
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่มาจากแหล่งต่าง ๆ สามารถมีรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง มันอาจมีข้อมูลที่ไม่ได้จัดระเบียบในลักษณะมาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น s, บันทึกระบบ, เอกสารประมวลผลคำและเอกสารธุรกิจอื่น ๆ ทั้งหมดสามารถเป็นแหล่งข้อมูลได้
ความท้าทายคือการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างถูกต้อง การสำรวจระบุว่า 80% ของข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวันนั้นไม่มีโครงสร้าง
ข้อสรุป
ข้อมูลในองค์กรยากที่จะจัดการเนื่องจากมีขนาดใหญ่และต้องการความสามารถในการประมวลผลที่สูงขึ้น ฐานข้อมูลดั้งเดิมไม่สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นหากสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
อาจเป็นข้อมูลที่เก็บรายละเอียดเกี่ยวกับพนักงานขององค์กรจากแหล่งต่าง ๆ หากจัดระเบียบไม่ถูกต้องมันอาจกลายเป็นเรื่องยากที่จะใช้ สถานการณ์ยิ่งแย่ลงหากมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน
ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพในการปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจและการวิเคราะห์ ทุกวันนี้ธนาคารบริการสื่อและการสื่อสารกำลังลงทุนในข้อมูลขนาดใหญ่ ควรพิจารณาจุดปวดด้านบนขณะทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก