7 шагов к успешному управлению большими данными в 2014 г.


Overview | What you'll learn: 

Казалось бы, что большим данным уже некуда расти, но их размеры продолжают увеличиваться. Они полезны вне зависимости от своего объема. По всему миру организации используют большие данные всех форм и размеров. Все понимают их важность, потенциал и острую необходимость работы с ними. Уже ясно, что большие данные переживут тех, кто предпочитает их игнорировать.

Те организации, которые приноровились к работе с ними и начали хранить массивы информации с разнообразным структурированием еще до того, как была осознана их ценность, сейчас повышают свою производительность, наращивают прибыль и разрабатывают новые бизнес-модели.

Как же они это делают? Путь к достижению такого успеха можно разбить на семь шагов.

1. Думайте о долгосрочной перспективе, не забывая и о краткосрочной

Не думайте, что вы одни переживаете, что не поспеваете за развитием технологии больших данных. Все развивается настолько быстро, что предугадать, какие инструменты, платформы и методологии будут актуальны в этом или следующем году, просто невозможно.

Не волнуйтесь. Эту скорость можно заставить работать на себя.

Ежегодно разработчики все эффективнее используют большие данные. Системы транзакций в реляционном представлении и в режиме реального времени становятся все продуктивнее и умнее, независимо от того, работают ли они в облаке или в локальной среде. Технологии развиваются в сторону упрощения взаимодействия платформы Hadoop и хранилищ данных. И кроме этого, продукты, поступающие на рынок, все больше соответствуют специфическим потребностям.

Поэтому не сгущайте краски. Будьте открыты для возможностей новых продуктов, пока они представляют достаточную ценность для того, чтобы вы начали их использовать в своей рабочей среде. Используйте те платформы интеллектуального анализа данных, которые непосредственно подключаются к широкому спектру форматов. Сейчас вы готовы для всего, что может предложить рынок.

2. Не попадитесь на удочку ложного выбора

Что же нужно организации — платформа Hadoop или хранилище данных? Этот вопрос заставляет задуматься. Платформа Hadoop и хранилище данных не только отлично совместимы, но и предлагают отличные результаты, работая в тандеме.

Хранилище данных — отличный выбор для сжатия важных, структурированных данных, их хранения и обеспечения к ним легкого доступа через средства бизнес-аналитики и панели мониторинга. Но вот аналитическую обработку и некоторые виды преобразований оно выполняет медленнее и слабее.

Для этих целей прекрасно подходит платформа Hadoop. И хотя платформа довольно слабо работает с интерактивными запросами и управлением данными, по части обработки сырых, неструктурированных и сложных данных ей равных нет.

А вместе эти две технологии — идеальный союз. К примеру, представьте данные, которые использует руководство для планирования своих инвентаризационных нужд. Скорее всего массив довольно крупный, а времени для его модулирования и реструктуризации или какой-либо еще подготовки для хранилища данных нет. Возможно, и недели не пройдет, как массив будет удален за ненадобностью после того, как руководство им воспользуется. И вот здесь платформа Hadoop вступает в игру: с ее помощью можно хранить и фильтровать данные, а их выборку отправить в хранилище.

В своей статье What big data is Really About («Что же такое большие данные») Марк Мэдсен, президент компании Third Nature, пишет, что «большие данные не являются заменой хранилищ. Но в то же время это и не отдельное явление. Это часть новой информационной среды».

Не попадайтесь на этот трюк. Не нужно выбирать. Вы можете, вам даже необходимо использовать обе технологии.

3. Визуализируйте большие данные

Большие данные станут понятнее, если их визуализировать. Согласно отчету 2013 года исследовательской группы Aberdeen, «в организациях, использующих визуальные средства обнаружения, 48% пользователей инструментов бизнес-аналитики быстрее находят необходимую информацию без помощи ИТ-специалистов». Если же такие средства не используются, показатель составляет всего 23%.

Кроме того, в исследовании утверждается, что менеджеры, использующие визуальные средства обнаружения данных, на 28% лучше находят актуальную информацию, нежели их коллеги, которые не пользуются ими.

Возможно, самым главным выводом всего исследования является тот факт, что при работе с большими данными визуализация облегчает взаимодействие с ними. Менеджеры, использующие визуализированные данные, почти в два раза интенсивнее взаимодействуют с такими массивами, чем их коллеги (33% против 15%). Более того, именно они будут задавать самые неожиданные вопросы, вдохновленные озарением.

Изучение данных позволяет глубже понять их природу. Это похоже на то, как мозг осознает момент внезапного просветления. «Это похоже на мгновенное включение яркой лампочки, — говорит Дана Зубер, вице-президент по стратегическому планированию компании Wells Fargo, 
— с электронной таблицей так не получается».

Визуальный анализ позволяет одновременно делать две вещи:

  • изменять представленную вам информацию — для работы над различными задачами часто необходимы разнообразные данные;
  • сменить перспективу — найти ответ на различные вопросы можно, посмотрев на данные под другим углом.

Следуя этим простым пунктам, вы поймете, что такое цикл визуального анализа: вы получаете данные, просматриваете их, задаете вопрос и отвечаете на него, а потом повторяете процедуру с начала. И каждый раз вопрос будет зависеть от вашего подхода. Вы можете работать над проблемой вдоль, поперек, а можете просмотреть ее насквозь. Вы можете получить совершенно новые данные. Можно создавать все новые и новые типы представления данных, ведь эта наглядность ускоряет и расширяет осознание.

Как только все будет готово, ими можно будет делиться. Коллеги задают вопрос и сами дают на него ответ — интеллектуальная производительность всей команды значительно усилится, работа ускорится, а бизнес-результаты улучшатся.

Хотите узнать больше? Скачайте весь документ!

Continue Reading...



You might also be interested in...