Per pastarąjį dešimtmetį didelių duomenų valdymo ir analizės įrankiai buvo transformacinės technologijos įvairaus dydžio įmonėms įvairiose pramonės šakose. Pavyzdžiui, mažmenininkai dabar puikiai supranta visą savo tiekimo grandinę. Gamintojai savo gamyklose gali stebėti ir valdyti tūkstančių komponentų ir mašinų veikimą. Rinkodaros specialistai gali analizuoti kiekvieną kliento kontaktinį tašką – nuo apsilankymų svetainėje iki telefono skambučių ir pirkimo.
Tačiau vis dar girdisi daug painiavos apie tai, kaip geriausiai išnaudoti didžiųjų duomenų architektūrą. Pažvelkime į keletą aspektų, kurie nurodo kaip tvarkyti verslo duomenis. Atminkite, kad dideli duomenys yra verslo turtas, o ne tik techninis išteklius. Tiesą sakant, pradėkime nuo to.
Susikoncentruokite į verslo poreikius, o ne į technologijas. Technologijos, ypač didelių duomenų analizės srityje, sparčiai tobulėja. Duomenų valdymo ir analizės komandos dabar gali susidoroti su duomenų kiekiu ir analizės sudėtingumu, kuris prieš kelerius metus buvo didesnis nei visos, išskyrus pažangiausias įmones ir vyriausybines agentūras.
Galime pasinerti į pačią technologiją, darydami prielaidą, kad jei yra naujos galimybės, jos naudojimas turi turėti pranašumą. Pavyzdžiui, daugelis įmonių pardavėjams ir konsultantams praneša, kad nori atlikti duomenų analizę realiuoju laiku. Bet jei pasigilintume, ką tai reiškia, dažnai rasime dvi problemas, kurios nėra visiškai techninės.
Pirma, duomenys generuojami ir renkami daug smulkesniu lygiu, nei daugelis verslo vartotojų gali suprasti arba su jais dirbti.
Antra, net jei didelių duomenų sistemos gali pateikti veiksmingą analizę renkant arba keičiant duomenis, verslas negali priimti atitinkamų sprendimų tokiu greičiu.
Vienas iš rezultatų yra tas, kad verslo vadovai ir darbuotojai visada pastebi, kad jų veiksmai atsilieka nuo duomenų analizės, o tai reiškia, kad tam tikru mastu išleidote nereikalingas išlaidas. Dėl tokio neatitikimo tarp duomenų srauto ir verslo sprendimų priėmimo dažnumo vartotojai taip pat gali jausti įtampą ir būti perkrauti informacija, kuri trukdo gerai atlikti savo darbą.
Nagrinėjant realiojo laiko analizės užklausas didelių duomenų aplinkoje, verta paklausti, ar „tinkamo laiko analizė“ geriau atitiktų verslo ritmą. Duomenu analitikos paslaugos yra vienas iš įmonės įrankių, kurios padeda susitvarkyti su duomenų tvarkymu. Tokie procesai įmonėms yra labai vertingi.
