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Wegbringen:
Big Data ist für Geschäftsentscheidungen nicht mehr wegzudenken, aber es gibt eine Reihe von Herausforderungen, die Sie berücksichtigen müssen, bevor Sie Big Data in Ihrem Unternehmen implementieren.
Big Data ist zu einem wesentlichen Bestandteil der Entscheidungsfindung in Unternehmen geworden. Es bietet Unternehmen und Führungskräften wichtige Einblicke. Gleichzeitig wirft es jedoch viele Herausforderungen auf, die unser traditionelles System nicht bewältigen kann. Daher muss man diese Herausforderungen im Detail verstehen, bevor Big Data in einer Organisation implementiert wird.
Laut McKinsey Global Institute (MGI): "Big Data bezieht sich auf Datensätze, deren Größe die Fähigkeit typischer Datenbanksoftwaretools zum Erfassen, Speichern, Verwalten und Analysieren übersteigt." Daher müssen die Big-Data-Herausforderungen richtig angegangen werden. Nach der Analyse der Big Data kann der erhaltene Wert wie folgt zusammengefasst werden:
- Folien
- Bessere Leistung und Variabilität
- Vom Menschen getroffene Entscheidungen durch automatisierte Algorithmen ersetzen
- Kunden segmentieren
Strategische Herausforderungen
Beginnen wir mit den strategischen Herausforderungen für Big Data. Big Data zwingt uns, mit drei großen strategischen und operativen Herausforderungen zu kämpfen:
Die gesamte IT-Branche steht unter Druck, da sie das steigende Datenvolumen von Tag zu Tag bewältigen muss, um zur Verbesserung des Geschäfts beizutragen. Die Datenanalyse kann in drei Kategorien unterteilt werden:
- Predictive Analysis - Der Datenwissenschaftler hat die Aufgabe, Echtzeitdaten für die prädiktive Analyse in verschiedenen Bereichen zu verwenden. Bei dieser Datenanalyse ist es auch wichtig, neue Datentypen wie emotionale Daten, Videostream-Daten, Bilddaten, Daten usw. zu nutzen.
- Verhaltensanalyse - Verhaltensdaten sind wichtig für die Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Die Aufgabe des Datenwissenschaftlers besteht darin, komplexe Datensätze zu erschließen, um neue Geschäftsmodelle zu schaffen, die zur Kostensenkung und zur Förderung von Innovationen beitragen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Dateninterpretation - Datenanalysten müssen dem Management neue Geschäftsanalysedaten zur Verfügung stellen und diese für Produktinnovationen integrieren.
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
- Datenerfassung
- Daten aus verschiedenen Quellen ausrichten
- Umwandlung der Daten in eine für die Analyse geeignete Form
- Modellierung der Daten mit Hilfe von Mathematik und / oder Simulationen
- Die Ausgabe verstehen und den Endbenutzern erklären können
Management-Herausforderungen
Eine große Herausforderung für das Datenmanagement ist die Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz, Governance und ethischen Standards. Beim Umgang mit Kundendaten sind deren Verwendungszweck und die einschlägigen Regeln zu beachten. Die Verfolgung von Daten ist wichtig für deren Verwendung, Umwandlung, Ableitung und Verwaltung des Lebenszyklus. Die Daten müssen gesichert und zugriffskontrolliert sein. Gleichzeitig müssen in regelmäßigen Abständen Audits durchgeführt werden, um die Datensicherheit zu gewährleisten, da die meisten Data Warehouses personenbezogene Daten speichern, was zu potenziellen rechtlichen und ethischen Bedenken führen kann.
Fazit
Wir haben verschiedene Big-Data-Herausforderungen und deren Auswirkungen auf das Geschäft erörtert. Diese Herausforderungen treten auf allen Ebenen der Umsetzung auf. Bevor Sie Big Data in einem Unternehmen implementieren, müssen Sie sich diesen Herausforderungen stellen und sie planen.