Grandes datos

El desafío de Big Data: extraer valor comercial real

Tiene las herramientas y el poder de la nube para capturar big data, pero descubrir qué quiere de ellos y cómo extraerlos es el último desafío clave.

cloud.data

Los avances en las redes de datos y el almacenamiento significan organizaciones
atrapar lejos
Más datos que nunca, quizás de
Equipos de fabricación, desde vehículos o desde cambiadores de juego habilitados para la red
Nevera (no, nunca he visto una tampoco).

Los CTO corporativos probablemente saben un par de cosas sobre el almacenamiento de datos
fuera – su MongoDB base de datos en la nube
está en su lugar, o alquilan DBaaS de Cloudant.
¿pero por qué? ¿Qué hace una empresa con todos estos datos no estructurados?

El primero es determinar lo que quiere la empresa.
La analítica puede ser un campo ciego, si el negocio no lo es
Conozca sus necesidades de big data, puede que solo esté esperando que algo bueno se ponga de moda
salir.

Identificar grandes datos
necesitar.

grande
Al igual que con toda la TI, el análisis de datos es un requisito comercial.Una
Las organizaciones deben conocer sus necesidades antes de tratar con big data.

No hay dos organizaciones iguales, por lo que siempre hay una.
cambios en la demanda. Los departamentos de TI pueden recibir dicha solicitud.

  • Crunch de datos para informes instantáneos.
  • Descodifique instantáneamente los datos de telemetría.
  • Buscando una aguja en un pajar
    señal de.
  • Encuentre modos de funcionamiento regulares en un espacio amplio
    número de señales.
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Analytics es un campo orientado al servicio, por lo que el CTO puede hacer
Él hace su trabajo allí y subcontrata el resto.Si decide mantenerlo adentro, él
Necesita algo más.

Obtenga algunos análisis
solicitud.

Las aplicaciones analíticas ayudan a convertir grandes conjuntos de datos en negocios
valor.Las empresas utilizan herramientas de análisis para resolver trabajos difíciles
Algo útil para sus datos no estructurados.

El producto de análisis de datos es uno de los más grandes
Tecnología de datos y vida en la caja de herramientas de un científico de datos.Analizar productos
A menudo no proporciona un valor comercial listo para usar.

Cuando las organizaciones compran aplicaciones de análisis,
Se debe reservar una gran cantidad de efectivo para el presupuesto de capacitación.Las herramientas sofisticadas no son
intuitivo.

Escribir una estrategia de big data.

La gestión de grandes conjuntos de datos es un trabajo duro.Grandes datos
El administrador tiene muchas partes móviles que se pueden configurar para cumplir con estos requisitos.

  • ¿Qué es la política de retención?que partes
    El grupo de datos se puede eliminar, ¿cuándo se puede eliminar?que pasara con el resto de la historia
    ¿datos?
  • ¿Qué es la política de protección de datos?quién vendra
    ¿Ver datos? ¿Cuáles son las implicaciones de privacidad? ¿Qué restricciones legales existen?
  • ¿Dónde se almacenan los datos?Si el proveedor de la nube es
    Reteniendo los datos, ¿cómo los recuperamos?
  • ¿Qué tipo de metadatos se requieren?Cómo
    ¿Alguien ha descubierto el propósito del almacenamiento de big data?
  • ¿Cuántos conjuntos de datos hay y cómo son?
    siendo mixto?

Análisis de ensamblaje
equipo.

La primera parte de formar un equipo es trabajar con el negocio.
Director ejecutivo y patrocinador de TI. Se requieren ambos.

Puede haber almacenes de datos y mineros de datos.
Organización, pero puede que no tenga datos
científicos. Hay varias formas de conseguir algunos.

  • Contrata a un experto.ventaja
    Tener solicitudes.
  • Contrate a personas apropiadamente competentes y deje que
    Ellos aprenden.
  • Descubra su estadístico emergente
    Organízate y atrápalos.

Descubrir significa buscar pistas. Juan capataz es el científico jefe
Mailchimp y escribió un Blog
Ciencia de los datos
Si alguien es fan de su trabajo, esa es una pista.tal vez uno
de los mineros de datos tienen talento artístico.arrastre persistente
El comportamiento del consumidor más allá del seguimiento de clics merece una discusión.

esto todavía deja algo
brecha.

Algunas organizaciones grandes, como las empresas de telecomunicaciones y
Los minoristas han luchado con los análisis durante décadas.a ellos
Con un equipo de expertos, herramientas de cosecha propia y años de experiencia.junto a
Su costosa experiencia, un mundo nuevo y valiente de big data y mercantilización
El análisis de datos está emergiendo. Hay un largo camino por recorrer.

  • Este
    Las empresas están haciendo cosas nuevas con conjuntos de datos existentes, no
    Recopilar nuevos datos.
  • Un montón de grande
    herramienta de datos
    Existe, pero pocas herramientas están preparadas para usuarios empresariales.
  • Organizaciones en muchas partes del mundo han
    Big data aún no se ha aprovechado.
  • uno mejor
    aprendizaje automático
    La señal necesita ser extraída del ruido.

Capturar valor requiere experiencia estadística, técnica y comercial
de grandes datos.Incluso si existen herramientas analíticas, deben ser
Necesidades comerciales: no es un mundo único para todos.

Os toca a vosotros, startups de big data de todo el mundo.
llenar estos huecos.

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