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最近、Apache Hadoopや関連ツールを使用してアクセシビリティを革新することから、中央の企業データウェアハウスにデータを出し入れする技術的な方法についての会話に至るまで、ビッグデータITセットアップの作成に関わることについて多くの話があります。 しかし、ビッグデータには哲学的な要素もあります。 言い換えれば、あなたのビジネスの成果を本当に高め、ビジネスモデルを改善するために、周りにあるすべてのデータをどのように使用しますか？
企業が数値を計算し、実際の具体的な結果に実際に適用する5つの方法を以下に示します。
セクター固有のプラットフォームにビッグデータを直接移植する
集約されたビジネスデータの使用を開始する簡単な方法の1つは、特定のデータ要素を事前に設計されたビジネスプロセスシステムに配置して、そのデータを効果的に配信することです。 おそらく最良の例は、顧客関係管理（CRM）ツールです。 ベンダーは多くの場合、ダッシュボードを中心にサービスを構築し、セールスワーカーや他のユーザーに効率的で実用的な顧客ファイルまたはフォルダーを提示できます。
問題は、CRMを使用すると、どこかに必要なデータがあることを前提としているということです。 顧客ID、購入履歴、およびその他の関連アイテムをグループ化できる場合、これらすべてをCRMプラットフォームに出荷することができます。 あなたの販売チームはあなたに感謝します。
レガシービジネスインテリジェンスシステムの構築
繰り返しになりますが、使用する特定のデータセットを選択しますが、企業が行っているもう1つのことは、従来の方法でますます多くのビッグデータを注入することにより、通常の方法でデータを処理し、ゆっくりと展開することです報告テクニック。
わかりました。だから、レガシーシステムが実際の進捗をどれだけ抑制しているのかについて、いくつかの注意リソースがあります。 しかし、ビッグデータにレガシーテクノロジーを使用する際の課題、その実行方法、適切なスタッフがすべての違いを生む方法を示す実用的なガイドもいくつかあります。 さらに、技術的には、すべてが展開された後はすべて「レガシー」であるため、より良いものが登場するたびにレガシーシステムを廃棄することは必ずしも意味がありません。
そのデータウェアハウスを使用する
中央リポジトリにビッグデータがあり、それにアクセスする方法を知っている場合、その周りに新しいプロセスを構築できます。
一部の大企業がビッグデータの特定の、正確で、特定された使用をどのように追求しているかの優れた例を次に示します。 あなたはそれをクロスインデックスと呼ぶかもしれません。 企業は、ソフトウェアアーキテクチャのさまざまな部分に保持される可能性のある多数の種類の顧客アカウントのすべてで一貫したモデルを構築するのに役立ちます。
すべての実用的なデータを組み合わせることにより、企業は、たとえば、ワンタイムPOS販売データベースの名前がサービス部門の名前と一致するかどうかを確認できる場合があります。 次に、会社は両方の部門に情報をインポートします。これにより、誰かが電話に出たときに、その人が両方の別々のチャネルでアクティブになっていることがわかります。
これはビジネスインテリジェンスの実用的な使用方法です。これは、一緒にスクレイピングしたすべてのビッグデータに基づいて実際に何かを行うのに役立ちます。
構造データ
ビッグデータのもう1つの大きな問題は、企業が比較的構造化されていないデータを収集することが多いことです。 非構造化データは、紙またはデジタル文書、未加工または未精製のデータベースリソース、またはモバイルデバイスからのテキストとコードのスニペットという形で提供されます。 非構造化データの共通点は、リレーショナルデータベース形式に従っていないことです。 その結果、従来の関連データベースでは処理できず、ビジネスインテリジェンスを取得できません。
これを処理するには2つの方法があります。シャベルをつかんで掘り始めるか、その非構造化データを実用的なデータに改良するリソースを取得します。 新しいソフトウェアに投資したくない企業は、人間の手を使って非構造化データをソートして正しくフォーマットすることができますが、非構造化データを効果的に解析するツールのおかげでいくつかの選択肢があります。 たとえば、メタデータは、便利な方法でデータマイニングを自動化する1つの方法です。
データレイクの特定と処理
ビッグデータコミュニティのもう1つの大きな流行語は、データレイクです。 基本的に、データレイクは、そこにある未使用のデータの大きなプールにすぎません。 それは静止データの典型的な定義です。何も行われておらず、邪魔されず、停滞した水域のベニヤと同じくらい氷で穏やかです。
繰り返しますが、データレイクを処理する方法はさまざまですが、それらはすべて、それらのビッグデータセットに含まれるものと、そもそもコールドストレージにある理由について考えることから始まります。 企業は独自のデータセンターを構築し、超近代的なオブジェクト指向データクラスタリングテクノロジーを使用して、これらのデータレイクを実用的な要素に分割しています。 これは本当に独自のケースバイケースで行われますが、一部の専門家は、これらのデータレイクを情報の一部がどこかに行き、何かをする有用な運河に関連付ける方法について提案しています。
