Ερ:
Τα περισσότερα δεν είναι πάντα καλύτερα. Πώς μπορούν οι οργανισμοί να μειώσουν το θόρυβο στα δεδομένα τους για να επιτύχουν στοχευμένες και ακριβείς αναλύσεις;
ΕΝΑ:Με τα μεγάλα συστήματα δεδομένων, ένα από τα μεγάλα ερωτήματα για τις εταιρείες είναι πώς να διατηρήσουν αυτά τα έργα καλά στοχοθετημένα και αποτελεσματικά. Πολλά από τα εργαλεία και τους πόρους που δημιουργούνται για μεγάλα δεδομένα είναι κατασκευασμένα για να απορροφούν τεράστιες ποσότητες πληροφοριών σε ένα ευρύ δίκτυο. Δεν είναι πάντα τόσο προσεκτικοί όσον αφορά τη βελτίωση αυτών των δεδομένων και την απλούστευσή τους. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένες βέλτιστες πρακτικές που αναδύονται στον κλάδο προκειμένου να δημιουργηθούν πιο στοχευμένα και χρήσιμα μεγάλα έργα δεδομένων.
Ένας πυλώνας μιας στοχοθετημένης μεγάλης προσέγγισης δεδομένων είναι η χρήση των κατάλληλων εργαλείων λογισμικού και πόρων. Δεν είναι όλες οι αναλύσεις και τα μεγάλα συστήματα δεδομένων τα ίδια. Κάποιοι μπορούν να φιλτράρουν αποτελεσματικότερα τα υπερβολικά ή άσχετα δεδομένα και να επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να επικεντρωθούν απλώς στα βασικά στοιχεία που θα καθορίσουν τις βασικές τους διαδικασίες και λειτουργίες.
Ένα άλλο σημαντικό μέρος αυτού είναι οι άνθρωποι. Πριν να συμμετάσχει σε ένα μεγάλο έργο δεδομένων και ενώ προμηθεύεται λογισμικό πωλητών, επιδιώκοντας την υλοποίηση και την κατάρτιση άλλων, μια κεντρική ομάδα ανθρώπων πρέπει να είναι υπεύθυνη για τη διαδικασία και να αναθέτει εργασίες έρευνας και brainstorming επίσης. Αυτό μπορεί να κάνει μια μεγάλη προσέγγιση δεδομένων σε μια ακριβή, χειρουργική μέθοδο που θα ενισχύσει την επιχείρηση χωρίς να γίνει υπερβολικά βαρύ και να διαταράξει τις καθημερινές λειτουργίες.
Για παράδειγμα, οι ομάδες εργασίας ή άλλες ομάδες πυρήνων μπορούν να καθίσουν και να εξετάσουν λεπτομερώς τους τρόπους με τους οποίους θα γίνει η υλοποίηση, τον τρόπο με τον οποίο η επιχείρηση θα αρχίσει να αξιολογεί τα σύνολα δεδομένων, τον τρόπο με τον οποίο θα διασταυρώνονται οι λογαριασμοί, ψηφιακές παρουσιάσεις που θα χρησιμοποιήσουν για τη διάδοση αυτών των πληροφοριών, πώς θα χτίσουν χρήσιμες αναφορές κλπ. Αυτές οι λεπτομέρειες θα προστατεύσουν την επιχείρηση από τα μεγάλα φούσκωμα των δεδομένων.
Επίσης, καθώς οι εταιρείες αρχίζουν να αποκτούν περισσότερες υπηρεσίες πωλητών, κάνουν περισσότερα κρούσματα δεδομένων και κάνουν τις αρχιτεκτονικές πληροφορικής πιο περίπλοκες, έχουν μάθει να διαχωρίζουν τα πιο ευαίσθητα δεδομένα από οτιδήποτε άλλο.
Ένας τρόπος για να γίνει αυτό είναι να δημιουργηθεί ένα κλιμακωτό σύστημα. Για παράδειγμα, ένα βασικό σύνολο δεδομένων αναγνωριστικών πελατών και ιστοριών μπορεί να διατηρηθεί σε μια ειδικά διατηρημένη βάση δεδομένων βάσει συγκεκριμένου συμβολαίου ασφαλείας cloud ή επιτόπου. Άλλα σύνολα δεδομένων μπορούν να βρίσκονται σε λιγότερο εξειδικευμένα περιβάλλοντα δεδομένων, είτε επειδή είναι λιγότερο ευαίσθητα όσον αφορά παραβιάσεις δεδομένων είτε επειδή σχετίζονται λιγότερο άμεσα με την ανάλυση που κάνει η επιχείρηση. Τα κλιμακωτά ή πολυεπίπεδα συστήματα επιτρέπουν την πραγματοποίηση οικονομικά αποδοτικών μεγάλων δεδομένων.
Αυτοί είναι μερικοί από τους τρόπους που οι επιχειρήσεις γίνονται έξυπνοι για να πάρουν τα μεγάλα δεδομένα με τον σωστό τρόπο. Αντί να απλώς αναρροφούν οποιαδήποτε δεδομένα μπορούν να αρπάξουν, αντιμετωπίζουν ορισμένα σύνολα δεδομένων ως τα πιο κρίσιμα για να πάρουν τη μεγαλύτερη επιχειρηματική ευφυΐα με τη λιγότερη προσπάθεια.
