Q:
Wie kann ein Unternehmen mit Big Data analytische Flexibilität erreichen?
EIN:Alle Arten von Unternehmen setzen auf Big Data, aber einige erzielen viel bessere Ergebnisse als andere. Wo gehen manche Unternehmen so schief und wo gehen andere so richtig?
Gute Ergebnisse mit Big Data zu erzielen, beginnt mit einer ausreichenden Systemkapazität. Wenn Führungskräfte die richtigen Lösungen für eine Big-Data-Umgebung entwickeln, kann die Hardware problemlos ihre Arbeitslasten verarbeiten, und die Mitarbeiter müssen nicht herumlaufen, um Probleme mit der Netzwerkkapazität zu lösen. Dies bedeutet, dass den zentralen Servern genügend CPU-Kerne oder Prozessorleistung zugewiesen werden, der Bedarf an dynamischem Speicher gedeckt und angemessene Speicherlösungen bereitgestellt werden. Außerdem muss überwacht werden, wie Daten durch das System fließen, und es müssen Engpässe identifiziert und beseitigt werden.
Ein weiterer großer Teil von "Agile Big Data" hat mit Menschen zu tun. Ein Unternehmen muss über die richtigen Schulungen und die richtigen Ressourcen für die Implementierung verfügen. Das Vorhandensein angemessener Talente an Bord ist von entscheidender Bedeutung, und wo es Lücken gibt, ist eine schnelle und wirksame Schulung und Förderung der Mitarbeiter im Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Unternehmen können sich in vielerlei Hinsicht auf Berater verlassen. Letztendlich müssen diese Big-Data-Systeme jedoch über ausreichende Kenntnisse verfügen, damit das Unternehmen sie sicher handhaben kann.
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Ein weiterer grundlegender Bereich für die korrekte Verwendung von Big Data ergibt sich, wenn Unternehmen anfangen, die von ihnen gesammelten Daten tatsächlich zu verwenden. Angemessene Hardwaresysteme können Datenvorgänge gut ausführen, und talentierte Mitarbeiter können sie ordnungsgemäß warten und verwenden, aber es gibt immer noch einen großen Unterschied in den Ergebnissen, die Unternehmen erzielen, basierend darauf, wie das System Berichte erstellt, Daten aussortiert und genau das Richtige präsentiert Analytics liefert genau die richtigen Ergebnisse. Vieles hat damit zu tun, strukturierte und unstrukturierte Datensätze konzeptionell zu sortieren, nicht in das System einzusteigen und Daten zu zählen, sondern eine Datenphilosophie zu haben, die sich auf die wichtigsten Datensätze konzentriert und irrelevante und unverdauliche Daten verwirft Daten.
Alle diese Strategien führen ein Unternehmen zum späteren Erfolg mit Big-Data-Systemen. Unternehmen müssen sich kritisch mit der praktischen Umsetzung befassen, um bestehende Abläufe nicht zu stören. Sie müssen untersuchen, wie neue und moderne Tools auf Legacy-Systemen eingesetzt werden oder wie Big Data durch eine neue IT-Architektur migriert wird. Mit sorgfältigen Recherchen und Analysen können Führungsteams die Fallstricke von Big Data umgehen und gewinnbringende Ergebnisse für ein Unternehmen erzielen.
