Концепция Big Data для бизнеса

В начале 2019 года во всем мире прошло много презентаций, в которых обсуждались «большие данные». Big Data — это массивные объемы информации, которые являются мощным инструментом для выявления потенциальных клиентов во время наблюдения за их поведением.

Содержание

  • Этапы применения концепции Big Data в бизнесе
  • Этап подготовки
  • Фаза реализации
  • Фаза сбора информации
  • Фаза анализа
  • Первичные элементы «больших данных»

Этапы применения концепции Big Data в бизнесе

Чтобы лучше понять, как лучше применить «большие данные» в вашем бизнесе, необходимо разделить эту концепцию на следующие составляющие: этап подготовки, этап планирования, этап проектирования, фаза реализации, фаза сбора информации, фаза анализа, этап создания добавленной стоимости.

Этап подготовки

1. Начальная фаза: Важно оценить, что внедрение Big Data в ваш бизнес является реальным и реалистичным решением. Вы должны подготовить все необходимое для выполнения этой задачи.

2. Определение потребностей: Потребности любого бизнеса связаны с объемом хранимых данных, их разнообразием, скоростью их сбора, обработки и горизонтальной масштабируемостью. В этом процессе также обнаруживаются недостатки при сопоставлении новой технологии с уже существующими в компании.

3. Обоснование инвестиций: Цель работы «больших данных» состоит в том, чтобы улучшить технические проблемы компании, а также создать высокопроизводительную среду, позволяющую экономить средства.

4. Оценка ограничений: Необходимо учитывать инфраструктуру компании, ее технологическую зрелость, ее ресурсы и, прежде всего, правовые аспекты в отношении конфиденциальности данных.

На этапе планирования бюджет будет определяться ресурсами, которыми располагает компания, а именно:

1. Менеджеры: Это спонсоры, менеджеры проектов, координаторы и менеджеры по качеству.

2. Дизайнеры и архитекторы информации: Разрабатывают технические профили с очень четкими целями в отношении реализации проекта.

3. Исполнители: Это квалифицированный персонал, аналитики и разработчики со знанием отрасли и технологий.

4. Операторы данных: Отвечают за ввод информации и промежуточный результат.

Этап проектирования соответствует потребностями организации и оптимизируется с учетом стоимости, масштабируемости и различных вариантов рынка. Он состоит из двух составляющих:

1. Инфраструктура: Сети, оборудование и серверы (то есть физическая поддержка).

2. Архитектура: Это логическая поддержка решения, образованного, среди прочего, протоколами, коммуникациями.

Фаза реализации

На этом этапе такие аспекты, как администрирование, обслуживание или безопасность, уже должны быть рассмотрены для запуска решения Big Data. Для этого необходимо выполнить следующие шаги:

1. Установка серверов и их компонентов, запуск инфраструктуры.


2. Настройка указанной инфраструктуры для ее правильной работы.

3. Ввод, преобразование и использование данных.

Фаза сбора информации

1. Оценка данных: На этом этапе проводится исследование полезности данных, оценки их объема и частоты использования, а также определения доступа и ограничений для защиты конфиденциальной информации.

2. Подготовка данных к стандартизации.

3. Управление данными в отношении их безопасности, видимости, обслуживания и доступности.

Фаза анализа

1. Создание алгоритмов, необходимых для реализации концепции Big Data.

2. Вмешательство специалистов для выявления закономерностей, тенденций, возможностей и угроз.

Этап создания добавленной стоимости включает в себя исследование данных аналитиками, позволяет делать выводы и определять новые пути развития бизнеса.

Первичные элементы «больших данных»

Для беспрепятственного осуществления процесса внедрения концепции Big Data в ваш бизнес крайне важно, чтобы «большие данные» содержали следующие компоненты:

1. Источники: Наиболее распространенными являются исторические записи компании, хранилища данных, интеллектуальные устройства, системы управления данными, Интернет.

2. Уровень хранения информации: Заключается в сборе и преобразовании данных, не упуская из виду законодательные нормы. Кроме того, он должен предоставлять доступ к данным независимо от их формата, объема, частоты или происхождения.

3. Слой анализа: Отвечает за чтение хранимых данных. Используя модели, алгоритмы и соответствующие инструменты, он обеспечивает видимость данных, чтобы к ним можно было обращаться на уровне потребления.

4. Уровень потребления: Способ использования данных зависит от их получателя, но обычно их можно увидеть в форме отчетов или визуализации в реальном времени.

Читайте также: