3 redes: waarom die meeste grootdataprojekte misluk? - NewGenApps
analytics, Big Data, Big Data Analytics, Data verwerking, tegnologie tendense, tegnologie tendense
3 redes: waarom die meeste grootdataprojekte misluk?
Big Data beskryf uiters groot volumes data (beide gestruktureerd en ongestruktureerd) wat by ontleding patrone, assosiasies en tendense in die datastel kan openbaar. Big Data oorstroom besigheid op 'n dag-tot-dag basis. Wat ondernemings met hierdie groot hoeveelheid data doen, is baie belangriker as die hoeveelheid data op sigself. Big Data insigte lei tot beter besluitneming en strategies besigheid beweeg.
Big data word dikwels deur verskeie maatskappye as 'n probleem beskou aangesien hierdie data moeilik is om te verwerk met tradisionele stelsels gebaseer op relasionele databasisse. Inteendeel, Big Data bied geweldige geleenthede om die manier waarop u te verryk en te transformeer besigheid loop. Big data bied nuwe modelle vir prysbepaling, innovasies, nuwe maniere om met kliënte en vennote te skakel, toename in bedryfsdoeltreffendheid, die groei van nuwe markgeleenthede, monitering van risiko en voldoeningstandaarde.
Big Data word breedweg deur die 4 V's gedefinieer. Die vier V's van Big Data:
Die volume verteenwoordig die werklike hoeveelheid beskikbare data. Die omvang van hierdie data is buitengewoon hoog omdat dit oor 'n tydperk versamel word. Volgens 'n ondersoek word 90% van hierdie data slegs oor die afgelope twee jaar versamel.
Velocity beeld die spoed uit waarmee die bedryf verander en aksies op relevante data neem. Ondernemings is oorlaai met data wat histories en nie meer relevant is nie. Dit is dus belangrik om hierdie klomp data te ontleed en slegs die relevante data te verfyn. Dit help om presies af te lei besigheid besluite te neem.
Verskeidenheid verwys na die tipes verskillende databronne en -vorms. Hierdie bronne is oor die algemeen Websites, Verkooppuntstelsels, CRM- en ERP-stelsels, ens.
Dit staan ​​vir onsekerheid oor die beskikbare data. As gevolg van gediversifiseerde volume, verskeidenheid en snelheid, moet die verfynde data akkuraat wees om verdere ontleding moontlik te maak.
3 belangrike redes vir die mislukking van groot dataprojekte
Die meeste organisasies wil vandag groot bedrae daaraan bestee Big Data maar die nadeel moet nie geïgnoreer word nie. Volgens 'n navorsing is 92% van die organisasies steeds vasgevang in die gedagte om te begin met die Big Data projekte. Hoekom so? Hulle vrees om hul swaarverdiende geld te belê weens die hoë koers van mislukkings wat ander in die mark ervaar. Wel, laat ons verstaan ​​wat die moontlike redes is wat veroorsaak Big Data projekte om te misluk?
1. Die manier waarop ons dink Big Data is verkeerd:
Die pad Big Data behandel word, is asof dit 'n bekende begin met 'n bekende einde is eerder as 'n ratse reis wat deur konstante verkenning lei. Met behulp van Big Data jy kan patrone vir môre s'n aflei besigheid sukses. Om egter die antwoord te kry, kan jy die verkenning in gedagte neem, maar moet nie 'n gedefinieerde aflewering daaruit verwag nie. Big Data is 'n konstante navorsing om nuttige insigte te verkry eerder as om gou vaste gevolgtrekkings af te lei. Die ware waarde van hierdie data word ontdek wanneer dit ingevoeg word besigheid konteks anders is dit net 'n groot hoeveelheid data.
Nog 'n rede vir 'n gebrek aan behoorlike navorsing in Big Data projekte is die onbeskikbaarheid van bekwame datawetenskaplikes. Alhoewel maatskappye gebruik rats oplossings en gereedskap soos ETL, Hadoop, SAS, ens., kan hierdie gereedskap nie die vaardigheidsgaping alleen vul nie. Die vlak van kundigheid en ervaring speel ook sy rol om behoorlike navorsing in Big Data projekte. Meer buigsaamheid en 'n langer tydperk is nodig vir sulke eksperimente en om vrugbare inligting uit te kry Big Data.
2. 'n Groot struikelblok in terme van ROI:
Daar moet meer ruimte wees vir mislukkings en leerstellings in die begin. Tot nou toe het maatskappye slegs 'n klein gedeelte van hul geld belê in die instandhouding en bestuur van 'n deel van Big Data. Die meeste van die nie-opgeneemde data is afgelei van opnames gebaseer op klantterugvoer, e-pos, sosiale media, en verspreidingsvennote.
Toe maatskappye die werklike volume, verskeidenheid en snelheid van werklike in die gesig gestaar het Big Data, het hulle versuim om op te tree. Om daarby te voeg, kon ondernemings nie die groot bedrag hanteer wat belê moes word om hul bestaande data-opstelling in ooreenstemming met hierdie nuwe uitdagings.
Dit het daartoe gelei dat organisasies hul eie weergawes van datamarkte geskep het wat tot verkeerde interpretasie van inligting gelei het.
3. Gebrek aan duidelikheid:
Die projekte wat handel oor Big Data is nie heeltemal gekoppel aan 'n mens se unieke doelwitte nie. Hierdie projekte word net as wetenskaplik beskou met nr besigheid doelwitte of maatstawwe. Om die maksimum voordeel daaruit te kry, moet jy jou wys Big Data aan 'n spesifieke behoefte of probleem van jou besigheid. Ten einde jou beleggings te regverdig vir Big Data projekte, sal jy nodig hê om jou resultate deurlopend ten toon te stel. Die aanvraag is vir besigheid moet vinnige en ratse datatoegang hê. Besighede soek baie lae koste vir data-gedrewe ontdekkings.
As dit behoorlik bedryf word, Big data bied 'n wye reeks moontlikhede aan besighede vandag en in die toekoms. Die probleem lê in die gebrek aan bekwame professionele persone en mislukking in behoorlike uitvoering. Dit is net 'n kwessie van tyd wanneer Big Data word 'n belangrike deel van besigheid besluitneming. As hierdie foute in toom gehou word, sal dit baie makliker word om enige uit te voer Big Data strategie. Nog 'n manier om jou kanse op sukses te verhoog, is om die regte gereedskap vir die regte projek te gebruik. Om te weet watter gereedskap om vir groot te gebruik datavisualisering kyk na hierdie blog: