Q:
Mehr ist nicht immer besser. Wie können Unternehmen das Rauschen ihrer Daten reduzieren, um zielgerichtete und genaue Analysen zu erzielen?
EIN:Bei den Big-Data-Systemen ist eine der großen Fragen für Unternehmen, wie diese Projekte zielgerichtet und effizient gehalten werden können. Viele der Tools und Ressourcen, die für Big Data entwickelt wurden, sind so konzipiert, dass sie große Informationsmengen in einem breiten Netz aufsaugen. Sie sind nicht immer so aufmerksam, wenn es darum geht, diese Daten zu verfeinern und einfach zu halten. Es gibt jedoch einige Best Practices in der Branche, um gezieltere und nützlichere Big-Data-Projekte zu erstellen.
Eine Säule eines zielgerichteten Big-Data-Ansatzes ist der Einsatz der richtigen Software-Tools und -Ressourcen. Nicht alle Analyse- und Big-Data-Systeme sind gleich. Einige können übermäßige oder irrelevante Daten effektiver herausfiltern und es Unternehmen ermöglichen, sich nur auf die wesentlichen Fakten zu konzentrieren, die ihre Kernprozesse und -vorgänge bestimmen.
Ein weiterer wichtiger Teil davon sind Menschen. Bevor Sie sich an einem Big-Data-Projekt beteiligen, Software von Anbietern beschaffen, die Implementierung fortsetzen und andere schulen, muss eine zentrale Gruppe von Mitarbeitern für den Prozess verantwortlich sein und auch Forschungs- und Brainstorming-Aufgaben delegieren. Dies kann aus einem Big-Data-Ansatz eine präzise chirurgische Methode machen, die das Geschäft verbessert, ohne zu kopflastig zu werden und den täglichen Betrieb zu stören.
Zum Beispiel können Task Forces oder andere Kerngruppen detailliert untersuchen, wie die Implementierung durchgeführt wird, wie das Unternehmen mit der Auswertung der Datensätze beginnt, wie sie Konten indexübergreifend erfassen, welche Art von Papier oder Sie verwenden digitale Präsentationen, um diese Informationen zu verbreiten, um nützliche Berichte zu erstellen usw. Diese Details schützen das Unternehmen vor dem Aufblähen von Big Data.
Da Unternehmen zunehmend Anbieterservices erwerben, Big Data knirschen und IT-Architekturen komplexer gestalten, haben sie gelernt, die sensibelsten Daten von allem anderen zu trennen.
Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, ein gestuftes System zu erstellen. Beispielsweise kann ein Kerndatensatz von Kunden-IDs und -Historien in einer speziell verwalteten Datenbank unter einem bestimmten Cloud-Sicherheitsvertrag oder vor Ort aufbewahrt werden. Andere Datensätze können sich in weniger spezialisierten Datenumgebungen befinden, entweder weil sie in Bezug auf Datenverletzungen weniger sensibel sind oder weil sie für die vom Unternehmen durchgeführten Analysen weniger relevant sind. Mehrstufige oder mehrstufige Systeme ermöglichen eine kostengünstige Implementierung von Big Data.
Dies sind einige der Methoden, mit denen Unternehmen klug werden, wenn es darum geht, Big Data richtig einzusetzen. Anstatt nur die Daten zu staubsaugen, die sie erfassen können, behandeln sie bestimmte Datensätze als die kritischsten, um mit geringstem Aufwand die bestmögliche Business Intelligence zu erzielen.
