İşletme verilerinizden değer elde etmenin 5 yolu

Bu günlerde, Apache Hadoop ve ilgili araçların kullanımından yenilikçi erişilebilirliğe kadar büyük veri BT kurulumları oluşturmaya neyin dahil olduğu hakkında, merkezi kurumsal veri ambarlarının içine ve dışına veri aktarmanın teknik yolları hakkındaki görüşmelere kadar çok fazla konuşma var. Ama aynı zamanda büyük verinin felsefi unsuru da var. Başka bir deyişle, etraftaki tüm bu verileri iş sonuçlarınızı gerçekten artırmak ve iş modelinizi geliştirmek için nasıl kullanıyorsunuz?

İşte şirketlerin sayıları ezmesinin ve onları bazı somut sonuçlara uygulamasının beş yolu.

Büyük Verileri Doğrudan Sektöre Özel Platformlara Taşıyın

Birleştirilmiş iş verilerini kullanmaya başlamanın kolay bir yolu, belirli veri öğelerini, bu verileri etkin bir şekilde sunmak için yapılan önceden tasarlanmış iş süreci sistemlerine koymaktır. Belki de en iyi örnek müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) araçlarıdır. Satıcılar, hizmetlerini genellikle satış çalışanlarına ve diğer kişilere verimli ve işlem yapılabilir müşteri dosyaları veya klasörleri sunabilecek gösterge tabloları etrafında oluştururlar.

Mesele şu ki, CRM kullanmak bir yerde gerekli verilere sahip olduğunuzu varsayar. Müşteri tanımlayıcılarını gruplandırabilir, geçmişleri ve diğer ilgili öğeleri birlikte toplayabilirseniz, bunların tümünü CRM platformunuza göndermeye başlayabilirsiniz. Satış ekibiniz size teşekkür edecektir.

Eski İş Zekası Sistemlerini Geliştirin

Yine, hangi belirli veri kümelerini kullanmak istediğinizi seçip seçeceksiniz, ancak şirketlerin yaptığı diğer bir şey, geleneksel veri yollarını alıp yavaş yavaş genişletmek ve geleneksel veri tabanlarına daha fazla büyük veri seti enjekte etmek raporlama teknikleri.

Tamam, bu yüzden eski sistemlerin genel olarak ne kadar ilerlemesini desteklediğine dair birkaç uyarıcı kaynak var. Ancak, büyük veriler için eski teknolojilerin kullanılmasındaki zorlukları, nasıl yapılabileceğini ve doğru personelin tüm farkı nasıl yaratabileceğini gösteren bazı pratik kılavuzlar da vardır. Ayrıca, teknik olarak, konuşlandırıldıktan sonra her şey "eski" dir, bu nedenle daha iyi bir şey ortaya çıktığında eski bir sistemi hurdaya çıkarmak her zaman mantıklı değildir.

Bu Veri Ambarı'nı kullanın

Merkezi bir depoda büyük verileriniz varsa ve buna nasıl erişeceğinizi biliyorsanız, bunun çevresinde yeni işlemler oluşturabilirsiniz.

Bazı büyük şirketlerin, büyük verinin spesifik, kesin, kesin kullanımlarını nasıl takip ettiklerine dair mükemmel bir örnek. Buna çapraz endeksleme diyebilirsiniz; bir işletmenin yazılım mimarisinin farklı bölümlerinde tutulabilecek çok sayıda müşteri hesabı arasında tutarlı modeller oluşturmasına yardımcı olur.

Tüm işlem yapılabilir verileri bir araya getirerek, bir şirket, örneğin, bir kerelik satış noktası perakende veritabanındaki bir adın, hizmet bölümlerinden birindeki bir adla eşleşip eşleşmediğini görebilir. Şirket daha sonra bilgileri her iki departmana da aktarır, böylece birisi telefonu aldığında, o kişinin her iki ayrı kanalda da aktif olduğunu bilir.

Bu, iş zekasının pratik kullanımıdır - birlikte kazıdığınız tüm büyük verilere dayanarak bir şeyler yapmanıza yardımcı olur.

Yapı Verileri

Büyük verilerle ilgili bir diğer önemli sorun, şirketlerin genellikle nispeten yapılandırılmamış veriler toplamasıdır. Yapılandırılmamış veriler kağıt veya dijital belgeler, ham veya rafine edilmemiş veritabanı kaynakları, hatta mobil cihazlardan metin ve kod parçacıkları şeklinde gelebilir. Yapılandırılmamış verilerin ortak yanı, ilişkisel veritabanı biçimini takip etmemesidir. Sonuç olarak, geleneksel ilişkilendirilebilir veritabanı bunu kaldıramaz ve iş zekası elde edemezsiniz.

Bunu ele almanın iki yolu vardır: bir kürek alın ve kazmaya başlayın veya yapılandırılmamış verileri eyleme dönüştürülebilir veriler haline getiren bazı kaynaklar edinin. Yeni yazılıma yatırım yapmak istemeyen şirketler, yapılandırılmamış verileri sıralamak ve doğru bir şekilde biçimlendirmek için insan eli kullanabilir, ancak şimdi yapılandırılmamış verileri etkili bir şekilde ayrıştıracak araçlar sayesinde bazı alternatifleriniz var. Örneğin, meta veriler, veri madenciliğini kullanışlı hale getirecek şekilde otomatikleştirmenin bir yoludur.

Veri Göllerini Tanımlama ve İşleme

Büyük veri topluluğundaki bir diğer büyük terim veri gölüdür. Aslında, veri gölü orada kullanılmayan büyük bir veri havuzudur. Dinlenmekte olan verilerin özlü tanımı - hiçbir şey yapılmıyor, rahatsız edilmiyor, durgun bir su kütlesinin kaplaması kadar buzlu ve sakin.

Yine, veri göllerini ele almanın birçok farklı yolu vardır, ancak hepsi bu büyük veri kümelerinde neler olduğunu ve ilk etapta neden soğuk depoda olduklarını yansıtmaya başlar. Şirketler kendi veri merkezlerini inşa ediyor ve bu veri göllerini eyleme dönüştürülebilir parçalara ayırmak için ultramodern nesneye yönelik veri kümeleme teknolojilerini kullanıyor. Bu gerçekten tescilli vaka bazında yapılır, ancak bazı uzmanlar bu veri göllerinin bilgi parçalarının bir yere ulaşmasını ve bir şeyler yapmasını sağlayan yararlı kanallara nasıl yönlendirileceği konusunda önerilere sahiptir.