Big Data: legjobb gyakorlatok az adatkezelésben

Big Data: legjobb gyakorlatok az adatkezelésben

Big Data: legjobb gyakorlatok az adatkezelésben

még több IoT

2 perc

A Nagy Adatról mindenki úgy beszél, mintha valami teljesen új módszer lenne, holott sok cégvezető hosszú évek óta használja úgy, hogy nem is tud róla. Ezért is volt ideje kialakulni olyan gyakorlatnak, amely segíthet azoknak, akik még csak most vágnak bele a nagyfokú adatelemzésbe.

A Big Data kifejezés mára igencsak divatossá vált, szakértők zettabájtnyi (milliárd terabájt) adathalmazokat emlegetnek, és rengeteg strukturálatlan adatról beszélnek, melyek a közösségi és multimédiában, az elektronikus csatornákban és más területeken keringenek.

Ennek köszönhetően egyre többen hallottak már a Big Datáról, gyakorlati alkalmazásától azonban sokan tartanak a kapcsolódó költségek és az ezzel járó komplexitás kezelése miatt, illetve vannak, akik attól félnek, hogy az ilyen típusú programok zavart okozhatnak a napi operatív működésben.

Régi módszer, új köntösben

Hogyan nyerhet a Big Datával?

Itt érdemes megjegyezni, hogy gyakorlatilag minden üzleti döntéshozó már évek óta használja valamilyen formában a technológiát, legfeljebb csak nem volt tisztában vele. A hagyományos üzleti döntéshozatal mindig is a strukturált, táblázatos formába öntött riportok és bizonyos mennyiségű strukturálatlan információ kombinációjára épült. Csak éppen az egyik esetben az illetékes kollégával kellett konzultálni, míg máskor egy sor dokumentum vagy grafikon alapján lehetett elvégezni az adott elemzést.

Mára mindez digitális formában történik, mivel egyre nagyobb mennyiségű és többféle típusú adattal kell dolgozni, az elemzéseket pedig rendszerint automatizált rendszerek végzik.

Lássuk, mire érdemes figyelni, ha a cégek hasznot szeretnének húzni az új generációs, fejlett adatelemzési megoldásokból.

Szabványalapú megközelítés: a vállalkozásnak egységes elveket kell alkalmaznia, üzleti érdekeket szem előtt tartó specifikációt kell megfogalmaznia, melyekkel a számukra valóban lényeges információkat nyerhetik ki a hatalmas mennyiségű adatból.

Megvalósíthatósági teszt: érdemes elvégezni egy kísérleti projektet az érintett üzleti részlegen vagy témában, melynek eredményeképpen látható, hogy milyen további finomhangolásokra lesz még szükség, így „élesben” már nem érik kellemetlen meglepetések az adott céget.

Célok megfogalmazása: a vállalatoknak azzal is meg kell határozniuk, hogy mely adatok a leginkább relevánsak számukra, és hogy mire is akarják használni azokat. 

Megfelelő eszközök használata: a vállalkozások sokszor azzal sincsenek tisztában, hogyan kell alkalmazni a megfelelő eszközöket és módszereket a várt eredmény eléréséhez. Ma már viszont ez sem jelent problémát, a különféle sablonmegoldások ugyanis külső segítséggel igényekre szabhatók, illetve számos vállalat fejlesztett már ki egyedi módszereket.

Rendszerben gondolkodás: a koncepció kidolgozása még csak az út kezdete, a kézzelfogható eredmények sokszor csak később válnak láthatóvá.

A fentiekből is jól látszik, hogy a kitűzött célok eléréséhez és a kétkedők meggyőzéséhez, az esetleges ellenállás legyőzéséhez megfelelő stratégiai tervezésre van szükség. A közösen felépített, rendszerszintű megközelítés elfogadása, hatékony változáskezelés pedig elengedhetetlen.

Forrás: IT Web