5 أشياء تحتاج لمعرفتها حول البيانات الكبيرة

مؤلف: Judy Howell
تاريخ الخلق: 26 تموز 2021
تاريخ التحديث: 21 يونيو 2024
Anonim
5 THINGS I WISH I KNEW When I Started Calisthenics
فيديو: 5 THINGS I WISH I KNEW When I Started Calisthenics

المحتوى


يبعد:

البيانات الكبيرة مثل اللغز. ضعها معًا بطريقة تناسب مؤسستك ، ويمكنك مساعدتها على الازدهار.

مثل البيانات السحابية ، تعد البيانات الضخمة كلمة طنانة أخرى تم طرحها علانية دون فهم صحيح لما يعنيه ولماذا يهم. بالنسبة إلى مديري الإدارات ، الذين يتولون مسؤولية أخذ كمية هائلة من البيانات التي يتم إرسالها إلى شركة كل يوم وترجمتها إلى تقارير وأرقام سهلة الفهم تساعد الشركة على النمو ، فإن الحصول على بيانات كبيرة أمر أساسي بالفعل. هذا لأن عدم استخدام البيانات الضخمة إلى أقصى إمكاناتها هو ترك المال على الطاولة بشكل أساسي - وهذا ليس جيدًا للشركة أو المدير الفني.

ما هي البيانات الكبيرة؟

هناك الكثير من التعريفات التي يتم إلقاؤها ، ولكن بشكل عام ، ما يشترك فيه كل مصطلح هو أن البيانات الضخمة تتعامل مع الحجم الهائل من البيانات غير المهيكلة التي تم إنشاؤها من عملية تجارية. على سبيل المثال ، في حالة موقع الويب ، يعني ذلك تحليل عدد البيانات الذي يتم تسليمه مع كل زيارة موقع ويب ، وفتح ، ومعاملة ، وأكثر من ذلك. يمكن تحليل البيانات التي تم جمعها على هذه اللمسات لتحديد استراتيجية العمل الصحيحة وإجراء تغييرات لتحسين الأعمال. هذا أمر حيوي لنجاح أي شركة على المدى الطويل.

البيانات الكبيرة مثل اللغز. ضعها معًا بطريقة تناسب مؤسستك ، ويمكنك مساعدتها على الازدهار. إليك خمسة أشياء تحتاج إلى معرفتها أولاً.

1. يمكن أن يكون (نسبيا) بسيط

لم يضيع الاتجاه في البيانات الكبيرة في شركات البرمجيات الكبيرة. في الواقع ، يمهد قادة الصناعة الطريق أمام الشركات لتنفيذ البيانات الضخمة بسرعة أكبر وبسهولة أكثر من أي وقت مضى من خلال تقديم حلول متكاملة. تتضمن هذه الحلول كل من الأجهزة والبرامج اللازمة لمساعدة الشركات على استخدام أساليب البيانات الكبيرة.

حتى بدأت حلول صناديق البيانات الكبيرة في السوق ، كانت Hadoop في طليعة تطوير البيانات الضخمة. في حين لا يزال إطار البرمجيات المفتوح المصدر هذا لاعبًا قويًا للغاية في سوق البيانات الكبيرة ، إلا أن المزيد من الشركات ذات الموارد الأقل تتجه نحو الحلول المعبأة لمساعدتهم على البدء بشكل أسرع وأسهل.

2. الإحصاءات لا تزال صعبة

في حين أن البيانات الضخمة يمكن أن تكشف كثيرًا ، إلا أن الإحصائيات التي يتم إخراجها من خداع مفتوحة للتفسير الخاطئ. هذا اعتبار مهم عند إعداد أي إطار بيانات كبير. يجب أن يلعب المسؤولون التنفيذيون والمسوقون دورًا كبيرًا في المساعدة على تحديد الإحصاءات الصحيحة وأفضل طريقة للحصول على هذه الإحصاءات من حجم البيانات التي يتم تلقيها يوميًا. دون القيام بذلك ، فإن مديري CTO يجازفون بتوفير رؤية غير دقيقة من خلال الأرقام التي يتم تحليلها بطريقة غير صحيحة. يمكن رؤية مثال على كيفية حدوث ذلك في دراسة أجراها الباحث ليف مانوفيتش حول تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي. ما وجده هو أن البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي بشكل عام لا تمثل سوى جزء من الأشخاص على الموقع وليس المجموعة ككل. (تعرف على الشركات التي تتعامل مع بياناتها في Taming the Big Data Monster.)

3. أنها ليست رخيصة

يمكن أن تكون التكلفة المرتبطة بتطبيق حل البيانات الضخمة عقبة كبيرة أمام المديرين التنفيذيين عند محاولة إقناع الإدارة العليا بأهميتها وحاجتها. لسوء الحظ ، هناك العديد من الإحصاءات حول هذا لأن البيانات الضخمة لا تزال جديدة نسبيًا. ومع ذلك ، هناك بعض الدراسات التي يمكن أن تساعد في إقناع الرؤساء التنفيذيين بتنفيذ هذه الأدوات. أيضًا ، إذا كان المنافسون يرون نجاحًا في البيانات الكبيرة ، فسيتم البحث عن مدراء تنفيذيين آخرين جيدين من حيث العائد المحتمل للاستثمار.

4. يمكن أن تكشف عن فرص جديدة للإيرادات

يجب على المديرين التنفيذيين على مستوى C رؤية مقدار المعرفة والفرصة التي يمكن الحصول عليها من الوصول إلى البيانات الضخمة من أجل الاقتناع بأن الأمر يستحق المصاريف. بدءًا من تحسين توليد العملاء المحتملين ، وتحليل نجاح وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على نظرة عامة حول تأثيرات تسويق المحتوى ، تكون الشركات قادرة على معرفة المزيد حول أعمالها الخاصة والتصرف بذكاء أكثر وأفضل حول ما يريده عملاؤه ويطلبونه. نظرًا لأن المزيد من الشركات بدأت في القفز باستخدام البيانات الضخمة ، بدأت الدراسات والإحصائيات في تصفية النهج الناجحة ببطء. (تعرف على المزيد حول كيفية استخدام البيانات الكبيرة في البيانات الضخمة: كيف تم الاستيلاء عليها وتقطيعها واستخدامها لاتخاذ القرارات التجارية).

5. الشركات يجب أن تتكيف مع النجاح

أظهرت دراسة أجراها كل من ستيف لافال وإريك ليسر وريبيكا شوكلي ومايكل إس هوبكينز ونينا كروشويتز عام 2010 أن الشركات ذات الأداء الأفضل استخدمت البيانات الضخمة خمس مرات أكثر من الشركات ذات الأداء الضعيف. استمرت هذه الدراسة لاكتشاف أن البيانات الضخمة ، من أجل الحفاظ على دقة وتوفير المعلومات الأكثر قيمة ، يجب تنفيذها بالتزامن مع الأنظمة الحالية واستخدام نفس استراتيجيات العمل. لسوء الحظ ، هذا شيء ما زالت شركات الاتصالات في تعارض معه ، ويعود السبب في ذلك إلى حد كبير إلى التكلفة وصعوبة إقناع المدير التنفيذي بالاستثمار في البيانات الضخمة.

والحقيقة هي أن الشركات التي تفشل في استخدام هذا النهج أصبحت غير قادرة بشكل متزايد على المنافسة ، وسوف تتخلى حتما عن غيرها من الشركات التي لديها نظام لرصد البيانات والرد عليها.

بيانات كبيرة ، تغييرات كبيرة

تتطلب الاتجاهات الرقمية الجديدة وسلوكيات المستهلك طرقًا جديدة لتحليل الكميات الهائلة من البيانات التي تتدفق من مصادر مختلفة. البيانات الضخمة هي الطريقة للقيام بذلك وبدون التنفيذ ، ستجد العديد من الشركات نفسها متأخرة عن المنحنى ، بدلاً من التنافس على أعلى مستوى ممكن.