콘텐츠
- 빅 데이터 특성
- 적절한 길 부족
- 데이터 분류 문제
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 데이터 성능
- 초과 적재
- 분석 도구
- 올바른 장소에 적합한 사람
- 데이터 형태
- 비정형 데이터
- 결론
출처 : Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
빅 데이터는 분석에 혁명을 일으키고 있으며 비즈니스에 막대한 가치를 지닐 수 있지만 관리 및 분석이 성공한 경우에만 가능합니다.
빅 데이터는 다양한 형태와 구조로 제공됩니다. 최근에 빅 데이터 분석은 비즈니스 의사 결정에 상당한 영향을 미쳤으며, 막대한 가치가있을 수 있지만 몇 가지 문제점이 있습니다.
이 기사에서는 이러한 분석 문제에 대해 논의하지만 먼저 빅 데이터의 일부 특성에 초점을 맞 춥니 다.
빅 데이터 특성
빅 데이터는 몇 가지 특성으로 정의 할 수 있습니다.
- 볼륨 — 빅 데이터 자체라는 용어는 크기를 나타내며 볼륨은 데이터 양을 나타냅니다. 데이터 크기에 따라 빅 데이터로 간주 될 데이터의 값이 결정됩니다.
- 속도 — 데이터가 생성되는 속도를 속도라고합니다.
- Veracity — 데이터의 정확성을 나타냅니다. 분석의 정확성은 소스 데이터의 정확성에 달려 있습니다.
- 복잡성 — 대량의 데이터가 여러 소스에서 제공되므로 데이터 관리가 어려운 프로세스가됩니다.
- 다양성 – 이해해야 할 중요한 것은 빅 데이터가 속하는 범주입니다. 이는 데이터 분석에 도움이됩니다.
- 변동성 —이 요소는 데이터가 표시 할 수있는 불일치를 나타냅니다. 이것은 데이터를 효과적으로 관리하는 프로세스를 방해합니다.
이제 몇 가지 문제점을 논의 해 보자.
적절한 길 부족
데이터가 다른 소스에서 온 경우 방대한 데이터를 처리하기위한 적절하고 안정적인 경로가 있어야합니다.
더 나은 솔루션을 위해서는 고객 행동에 대한 통찰력을 제공해야합니다. 이는 프론트 엔드 시스템과 백엔드 시스템을 통합하기위한 유연한 인프라를 구축하는 데 가장 큰 동기가됩니다. 결과적으로 시스템을 계속 실행하는 데 도움이됩니다.
데이터 분류 문제
데이터웨어 하우스에 방대한 양의 데이터가로드되면 분석 프로세스가 시작되어야합니다. 주요 비즈니스 데이터의 하위 집합을 분석하여 수행해야합니다. 이 분석은 의미있는 패턴과 추세에 대해 수행됩니다.
저장하기 전에 데이터를 올바르게 분류해야합니다. 무작위로 데이터를 저장하면 분석에 추가 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터의 양이 크므로 다른 세트와 서브 세트를 작성하는 것이 올바른 옵션 일 수 있습니다. 이를 통해 빅 데이터 문제를 처리하기위한 트렌드를 만들 수 있습니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
데이터 성능
성능을 위해 데이터를 효과적으로 처리해야하며 통찰력없이 의사 결정을 내려서는 안됩니다. 일관성을 위해 수요, 공급 및 이익을 추적하려면 효과적으로 데이터를 수행해야합니다. 이 데이터는 실시간 비즈니스 통찰력을 위해 처리되어야합니다.
초과 적재
대량의 데이터 세트 및 서브 세트를 유지하려고 할 때 과부하가 발생할 수 있습니다. 여기서 중요한 문제는 서로 다른 출처에서 어떤 정보를 유지할 것인지 선택하는 것입니다. 여기에서 유지할 데이터를 선택하는 동안 안정성도 중요한 요소입니다.
일부 유형의 정보는 비즈니스에 필요하지 않으며 향후 합병증을 피하기 위해 제거해야합니다. 전문가가 빅 데이터 프로젝트 성공을위한 통찰력을 얻기 위해 일부 도구를 사용하는 경우 과부하 문제가 해결 될 수 있습니다.
분석 도구
현재 분석 도구는 이전 성능에 대한 통찰력을 제공하지만 향후 통찰력을 제공하려면 도구가 필요합니다. 이 경우 예측 도구가 최적의 솔루션이 될 수 있습니다.
또한 관리자 및 다른 전문가에게 분석 도구 액세스 권한을 부여해야합니다. 전문가의지도는 비즈니스를보다 높은 수준으로 끌어 올릴 수 있습니다. 이는 IT 지원에 대한 지원이 적어 적절한 통찰력을 제공합니다.
올바른 장소에 적합한 사람
많은 HR 부서의 모토는 "적절한 장소에 적합한 사람"이며 빅 데이터도 마찬가지입니다. 올바른 사람에게 데이터 및 분석 액세스를 제공하십시오. 이는 위험, 비용, 판촉 등과 관련된 예측에 대한 적절한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있으며 분석을 행동으로 변환 할 수 있습니다.
S, 영업, 추적 및 쿠키를 통해 회사에서 수집 한 데이터는 제대로 분석 할 수 없으면 아무 소용이 없습니다. 소비자가 원하는 것을 제공하기 위해서는 분석이 중요합니다.
데이터 형태
많은 양의 데이터가 수집되며, 구조화되거나 구조화되지 않고 다양한 소스에서 수집 될 수 있습니다. 데이터를 부적절하게 취급하고 무엇을 저장하고 어디에 저장해야하는지에 대한 인식이 부족하면 빅 데이터 처리가 방해를받을 수 있습니다. 각 데이터 형식의 사용법은 데이터를 취급하는 사람에게 알려야합니다.
비정형 데이터
다른 소스에서 오는 데이터는 구조화되지 않은 형식을 가질 수 있습니다. 미리 정의 된 표준 방식으로 구성되지 않은 데이터를 포함 할 수 있습니다. 예를 들어, s, 시스템 로그, 워드 프로세싱 문서 및 기타 비즈니스 문서는 모두 데이터 소스 일 수 있습니다.
문제는이 데이터를 올바르게 저장하고 분석하는 것입니다. 설문 조사에 따르면 매일 생성되는 데이터의 80 %가 구조화되지 않은 것으로 나타났습니다.
결론
기업의 데이터는 크기가 크고 처리 용량이 높아야하기 때문에 관리하기가 어렵습니다. 기존 데이터베이스는이를 효율적으로 처리 할 수 없습니다. 대규모 데이터를 쉽게 관리하고 분석 할 수 있으면 조직에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
다른 출처의 조직 직원에 대한 세부 정보를 저장하는 페타 바이트 규모의 데이터 일 수 있습니다. 제대로 정리하지 않으면 사용하기 어려워 질 수 있습니다. 더 많은 구조화되지 않은 데이터가 다른 소스에서 들어오는 경우 상황이 악화됩니다.
빅 데이터는 비즈니스 의사 결정 및 분석을 개선 할 수있는 잠재력이 있습니다. 오늘날 은행, 서비스, 미디어 및 통신은 빅 데이터에 투자하고 있습니다. 방대한 양의 데이터로 작업 할 때는 위의 문제를 고려해야합니다.