7 Mga bagay na dapat mong malaman tungkol sa malaking data bago mag-ampon

Ang malaking data ay ang pinakamainit na takbo ng teknolohiya na pupunta sa ngayon. Ang pag-crunching, pagsusuri at pagtatasa ng data na ito ay tumutulong sa pagpapatupad ng mga mataas na halaga ng mga kampanya sa marketing at matalinong pagtataya, magsagawa ng pagsusuri sa peligro, galugarin ang mga bagong paraan para sa pagbuo ng kita sa top-line at isang pulutong pa.

Talagang walang alinlangan na ang tamang paggamit ng malaking data ay tumutulong sa mga negosyo na maging mas kumikita. Ngunit para mangyari ito, may mga bagay na dapat malaman ng mga negosyo tungkol sa malaking data. Makakatulong ito upang matiyak na hindi ka gumawa ng isang maling hakbang habang pinagtibay ang paggamit ng malalaking set ng data para sa benepisyo ng negosyo.

Tingnan natin ang pito sa mga bagay na ito:

Lahat ng ito Tungkol sa Pagkilala ng Big Data Opportunity

Ang pananaliksik na isinagawa ng Office ng Teknolohiya ng Negosyo ng MGI at McKinsey ay tiningnan ang paggamit ng malaking data sa limang mga domain. Natagpuan na kung ginamit nang mabuti, maaari itong gumawa ng mga negosyo sa karamihan ng mga domain na ito na higit na kumikita. Halimbawa, ang mga operating margin ng tingi ay maaaring tumaas sa pamamagitan ng isang paghihinala 60% sa pamamagitan lamang ng pag-agaw sa potensyal ng malaking data.

Kung nais mong epektibong gumamit ng malaking data, ang unang bagay na dapat mong i-zero sa ay ang pagkakataon. Kilalanin ang mga tukoy na proseso ng negosyo na maaaring makakuha ng isang shot sa braso kung maaari kang makakuha ng mga kamay sa mga pangunahing pananaw sa pamamagitan ng malaking data. Kailangan mong matukoy ang proseso / aktibidad na lumilikha ng pinakamalaking benepisyo.

Upang gawin ito, kakailanganin mong matukoy ang isang partikular na problema sa negosyo na nananatiling hindi nalutas sa kabila ng iyong pinakamahusay na pagsisikap. Itanong sa iyong sarili ang katanungang ito: Malulutas ba ng problema ang pagkuha ng malalaking pananaw sa data? Magsimula mula doon at magpatuloy. (Matuto nang higit pa sa Ang 6 na Mga bagay na Kailangan mong Kumuha ng Mga Pagbabago ng Mga Resulta ng Mundo Sa Data.)

Pagkuha ng Bihasang Tao Sa board

Ang paggamit ng malaking data ay nangangailangan ng dalubhasang mga set ng kasanayan. (In-Demand Big Data Skills: A Mix of Old and New is a good read on the subject.) Habang maaari mong sanayin ang ilang mga empleyado sa paggamit ng malaking data, ang ideya dito ay upang matiyak na ang iyong samahan ay hindi lalapit ng malaki data sa isang kalahating-puso na paraan. Upang makinabang mula sa nasabing data, kakailanganin mong i-institusyonal ang paggamit nito at ipatupad ang isang malaking patakaran ng data. Dito naglalaro ang mga dalubhasang tungkulin tulad ng punong data officer, malaking data manager at malaking data engineer. Ang paggamit ng malaking data ay hindi lamang tungkol sa pag-eehersisyo ng mga layunin na nais mong makamit sa paggamit nito, ngunit tinitiyak din na mayroon kang mga taong namamahala na alam kung paano i-optimize ang paggamit ng data upang makamit ang mga hangarin na ito. (sa Data Scientists: Ang Bagong Bituing Bituin ng Tech World.)

Kailangan mo ng mga bihasang tauhan na may kakayahang magamit at magkaroon ng kahulugan ng malaking data. Mahalaga rin ito dahil sa halos walang katapusang kalikasan ng malaking data. Dinadala tayo nito sa susunod na punto.

Ang Kahalagahan ng Tamang Data

Ang iyong negosyo at ang mga aktibidad nito ay gagawa ng data mula sa iba't ibang mga quarters. Halimbawa, kung ikaw ay isang online na negosyo, maaari mong i-tap ang data na naiwan at hindi alam ng mga potensyal na mamimili sa social media, pag-browse sa site, pagbili ng point-of-sales at marami pang iba. Ang mga puntos ng data ay nabuo sa iba't ibang oras sa online na paglalakbay ng isang customer, ngunit hindi kinakailangan upang pag-aralan ang bawat isa sa bawat piraso ng data upang makakuha ng mas malalim na mga pananaw sa pagbili ng pag-uugali. Kung nais mong lumikha ng isang komprehensibong profile ng customer o maghatid ng tumpak na mga rekomendasyon ng produkto, kakailanganin mong gamitin ang tamang data. Oo, kasama ang lahat ng "tamang data, " marami ding "maling data" na lumulutang sa paligid doon. Kailangan mong gumawa ng pagsisikap na piliin ang dating kaysa sa huli.

Habang ito ay mahirap sa hitsura, maraming mga tool na magagamit sa merkado na makakatulong upang mapadali ang iyong trabaho. Ito rin kung saan ang kahalagahan ng tamang set ng kasanayan ay nagsisimula sa paglalaro. Ang mga dalubhasang propesyonal na data ay maaaring hatulan ang kaugnayan ng magagamit na data, at maiisip lamang ang pinaka kapaki-pakinabang na data para sa isang naibigay na layunin, hindi papansin ang natitira.

Hindi Mahuhulaan ng Malalaking Data ang Hinaharap

Mayroong ilang mga tao na nag-iisip na ang malaking data ay maaaring mahulaan ang hinaharap. Kaya, hindi ito magagawa. Ang magagawa nito ay tulungan ang iyong negosyo na maghanda para sa hinaharap. Ang malaking data ay mahalagang nakaraang data. Ito ay tungkol sa mga bagay na nangyari sa nakaraan. Ngunit maaari mong subukan at gamitin ang data na ito upang hulaan ang isang kahihinatnan sa hinaharap. Kung mayroon kang data tungkol sa desisyon ng pagbili ng isang customer sa ilalim ng isang partikular na pangyayari, maaari mong gamitin ang data na ito upang malaman ang kanyang desisyon sa pagbili sa ilalim ng isang katulad na pangyayari sa hinaharap. Hindi ito nangangahulugang hinahulaan ang hinaharap; ang mayroon ka lamang sa iyong kamay ay isang kaalamang hula. Ngunit ang "hula" na ito ay tumutulong sa paghahanda ng iyong negosyo para sa hinaharap. Ang mainam na paggamit ng malaking data ay upang mapagbuti ang iyong kasalukuyang sitwasyon, at mas mahusay na umiiral na mga resulta.

Hindi Ito Isang Makintab na Bagong Laruan

Ang malaking data ay isang advanced na teknolohikal na konsepto ngunit hindi ito dapat makita bilang maging lahat at wakas-lahat ng mga pagsusumikap sa IT ng iyong negosyo. Huwag magbigay ng malaking data na nauna sa iyong umiiral na imprastrukturang IT. Sa halip, mahalaga na ang iyong malaking pagkukusa ng data ay walang putol na pagsasama sa iyong buong imprastraktura ng IT. Ang pag-iisip ng malaking data bilang isang solusyon na malulutas ang isang hanay ng mga problema para sa iyong negosyo ay tumutulong; ang pagkuha ng iyong mga umiiral na mga sistema tulad ng imbentaryo at pagproseso ng payroll at pagpapalit ng mga ito sa mga malalaking pagkukusa ng data ay maaaring humantong sa mga sistematikong problema sa ibang araw.

Maganda ba ang malaking data? Oo, ito ay. Maaari bang kumilos ang malaking data bilang isang kapalit para sa mga umiiral na mga sistema? Kung ang push ay dumating sa shove, maaari, ngunit ito ay isang masamang ideya.

Maaaring Malito ang Malaking Data

Sa isang pinakamahusay na kaso, ang malaking data ay nagpapalabas ng mga kurso ng pagkilos na maihatid ang pinakamahusay na mga resulta. Ngunit palaging may dalawang panig sa isang barya, at sa isang pinakamasamang kaso na sitwasyon maaari itong magpinta ng maraming mga iba't ibang mga larawan na maaaring patunayan na nakalilito. Kung wala kang malaking mindset ng data, ang pagkakaiba-iba ng mga inaasahang mga sitwasyon tungkol sa isang tiyak na isyu ay hindi lamang maaaring maglito upang malito, ngunit maaari ring humantong sa maling impormasyon sa paggawa ng desisyon. Ito ang dahilan kung bakit napakahalaga na mayroon kang mga dalubhasang siyentipiko ng data sa payroll kung gagawin mo ang anumang kahulugan ng malaking data.

Pagsamahin ang Cloud at Big Data

Nasaan ang lahat ng data na iyon na maiimbak? Mayroon bang kakayahan ang iyong in-house mainframe na mag-imbak ng malaking data? Hindi? Pagkatapos, bakit hindi kumuha ng tulong sa cloud computing? Ang paggamit ng ulap at malaking data na paglalakad nang magkasama, at maraming beses na ulap ay maaari ding maging isang mahusay na lugar upang subukan ang paggamit ng malaking data sa isang proyekto, bukod sa ito ay ginagamit bilang lugar upang maiimbak ang lahat ng malaking data na iyong nakipag kamay ka. Kaya, habang iniisip ang pamumuhunan sa malaking data, isipin din ang pamumuhunan sa ulap.

Hindi lamang ito ang mga bagay na kailangan mong tandaan habang pinagtibay ang malaking data, ngunit ang pitong mga payo ay tiyak na magbibigay sa iyo ng ulo sa lahat ng kinakailangan upang aktwal na makinabang mula dito.