Fünf Pläne für Big Data Success

Während die großen Daten nur in den ersten Stadien ist, wollen Sie für den Erfolg zu planen. Es ist nie zu früh mit der Planung und bewährten Verfahren zu beginnen, so dass Sie nutzen können, was Sie lernen und die Erfahrung, die Sie gewinnen.

Planen Sie Ihren nächsten großen Daten Ziele

Viele Unternehmen beginnen, ihre großen Daten Reise, indem sie mit einem einzigen Projekt zu experimentieren, die etwas konkreten Nutzen bieten könnten. Durch ein Projekt auswählen, haben Sie die Freiheit der Prüfung ohne Investitionen zu riskieren. Wenn jedoch alles, was Sie tun, am Ende eine Reihe von Einzelprojekten ist, werden Sie wahrscheinlich nicht einen guten Plan haben, wenn Sie den Wert der Nutzung von großen Daten im Unternehmen zu verstehen beginnen.

Daher wird, nachdem Sie einige Experimente schließen und ein gutes erstes Verständnis von dem, was möglich sein könnte, müssen Sie einige Ziele zu setzen. Was erhoffen Sie sich mit großen Daten zu erreichen? Könnte Teile Ihres Unternehmens mit der Infusion von mehr Daten mehr rentabel sein? Es ist wichtig, eine Zusammenarbeit zwischen IT und Geschäftseinheiten zu haben, gut definierte Ziele zu entwickeln.

Nachdem Sie die Ziele verstehen Sie für die Nutzung von Big Data haben, wird Ihre Arbeit erst am Anfang. Sie müssen alle Beteiligten in der Wirtschaft zu beteiligen.

eine Task Force zu bekommen ist zusammen eine gute Möglichkeit, Vertreter der Wirtschaft zusammen zu bekommen, so dass sie wie ihre Datenverwaltung sehen können Fragen im Zusammenhang. Dieses Team kann in einem Team entwickeln, die verschiedene Geschäftseinheiten mit Best Practices helfen können. Die Task Force sollten Vertreter der oberen Management-Führer haben, die Geschäftsstrategie und die Richtung festlegen.

Plan für die Sicherheit im Zusammenhang mit großen Daten

Während die Unternehmen immer die Sicherheit der Datenliste als eines der wichtigsten Themen, schaffen sie es müssen, sind sie oft nicht vorbereitet für die bei der Verwaltung von Daten Komplexitäten, die stark verteilt und sehr komplex. In den frühen Stadien von Big Data Analytics, wird der Analyst die Daten nicht sichern, da nur ein kleiner Teil dieser Daten werden zur weiteren Analyse gespeichert werden.

Wenn jedoch ein Analytiker eine Datenmenge auswählt, die in das Unternehmen gebracht werden, müssen die Daten gegen internen und externen Risiko gesichert werden. Einige dieser Daten werden die privaten Informationen, die maskiert werden müssen, damit niemand unbefugt Zugang hat. Für die Sicherheit im Kontext der großen Daten effektiv zu sein, müssen Sie einen gut definierten Plan zu haben.

Planen Sie eine große Data-Governance-Strategie

Information Governance ist die Fähigkeit, eine Informationsquelle zu schaffen, die von den Mitarbeitern vertraut werden kann, Partnern und Kunden. Eine Governance-Strategie ist die gemeinsame Verantwortung von IT und Business.

Beispielsweise gibt es Regeln, die bestimmen, wie die Daten müssen je nach den Umständen und behördlichen Anforderungen geschützt werden. Healthcare-Daten müssen gespeichert werden, so dass Identität und persönlichen Daten privat bleiben.

Probleme können entstehen, wenn ein Analyst sammelt und analysiert große Mengen an Informationen und erinnert sich nicht an die richtige Governance umzusetzen, dass die Daten zu schützen. Datenquellen selbst proprietär sein kann. Wenn diese Quellen innerhalb einer Organisation verwendet werden, können Beschränkungen existieren, wie viele Daten verwendet wird und zu welchem ​​Zweck.

Plan für große Data-Stewardship

Es ist leicht, in die Falle zu gehen von der Annahme, dass die Ergebnisse der Datenanalyse korrekt sind. Management mag Zahlen und mag Entscheidungen zu treffen, basierend auf, was die Zahlen sagen. Aber Gefahren können auftreten, wenn die Daten nicht in der richtigen Weise verwaltet wird.

In einer Situation, in der ein Unternehmen zu bestimmen, welche Kunden möglicherweise die besten Ziele für ein neues Produkt, ein Unternehmen möchten vielleicht 10 oder 15 verschiedene Datenquellen zu analysieren mit den Ergebnissen zu kommen.

Mit Datenquellen, die ein Unternehmen auf verschiedene Metadaten und verschiedenen Annahmen beruhen weg auf die falsche Richtung schicken. Seien Sie vorsichtig und stellen Sie sicher, dass, wenn Sie Daten sammeln, die sinnvoll sein könnte, dass sie in einer Weise ausgeführt werden kann, die das Unternehmen zu machen, die wichtigsten und genaue Entscheidungen hilft. Dies bedeutet, zu verstehen, wie diese neuen Datenquellen mit historischen Daten Systeme zu integrieren.

Studieren Sie große Daten Best Practices und Hebel Muster zu planen

Da die großen Daten Markt reift, werden die Unternehmen mehr Erfahrung mit Best Practices oder Techniken erhalten, die in immer die richtigen Ergebnisse erfolgreich sind. Sie können mit Gleichaltrigen treffen, die die Art und Weise untersuchen große Daten zu nutzen, die Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Sie können an Händler und Systemintegratoren suchen auch die Best Practices in Muster kodifiziert haben, die den Kunden zur Verfügung stehen. Es ist immer besser, Wege zu finden, von anderen zu lernen, anstatt einen Fehler zu wiederholen, dass jemand anderes gelernt aus. Da die großen Datenmarkt zu reifen beginnt, werden Sie in der Lage sein, viele mehr kodifiziert Best Practices zu nutzen.