Die Ökonomie von Big Data

Der beste Weg, um die Wirtschaftlichkeit von großen Daten zu verstehen, ist für die Umsetzung großer Daten auf den verschiedenen Methoden zu suchen für Ihre Organisation zu arbeiten. Während spezifische Kosten aufgrund der Größe des Unternehmens, seine Kaufkraft, Lieferantenbeziehungen variieren kann, und so weiter, sind die Klassen von Kosten ziemlich konsistent.

Große Datentypen und Quellen

Die wichtigsten Entscheidungen müssen Sie in Bezug auf Arten und Quellen zu machen sind

• Welche Daten werden notwendig sein, um Ihr Unternehmen Problem zu lösen?

• Wo können Sie die Datenquelle?

• Was können Sie mit den Daten zu tun?

• Wie oft müssen Sie mit dem Daten zu interagieren?

• Wer behält das Eigentum an den Daten und die Arbeitsprodukte?

• Wie lange brauchen Sie die Daten zu halten?

• Können Sie die Daten und deren Quelle vertrauen?

große Datenmengen analysieren zu antizipieren, was kommt als nächstes

Oft sind Hinweise im Rahmen der vorhandenen Daten zur Verfügung. Doch ohne genügend Daten, werden diese Hinweise ignoriert werden, da die Daten wie ein Ausreißer aussehen kann oder sogar einen Fehler. Diese Art von frühen Meldungen einer sich verändernden Bedarf könnten die Unternehmen ermöglichen, neue Dienste zu testen und neue Verpackungen, die wichtig werden könnte.

Das Finden der richtigen Datenquellen

die Datenbeschaffung ist der nächste Schritt. Es geht nicht nur darum, wo die Daten zu erhalten, sondern auch die Form oder Art der Daten sowie die Qualität oder Zuverlässigkeit der Daten. Gute Quellen für Stimmungsdaten werden in sozialen Web-Eigenschaften wie Facebook, Foursquare, Yelp, Pinterest und Twitter gefunden.

Die Quellen, die Sie wählen können von den Gewohnheiten Ihrer Kunden bestimmt werden. Die Datenmenge ist groß und Sie können nach der berühmten Nadel im Heuhaufen suchen. Darüber hinaus variieren die Struktur und die Art dieser Daten von Ort zu Ort, das Hinzufügen zusätzlicher Komplexität und auch Kosten.

Was können Sie mit den Daten zu tun?

Zu verstehen, wie oft die Daten, die von internen Systemen verwendet wird, kann dazu beitragen, die Kosten zu kontrollieren. Sind die Voraussetzungen für Kundenstimmung in Echtzeit über mehrere soziale Eigenschaften zu analysieren sind, sind die Kosten sehr hoch. Wenn die Analyse gemächlicher durchgeführt werden kann oder mit weniger Datenquellen können die Kosten niedriger und kontrollierbar sein.

Einige große Datenquelle Lieferanten wollen das Eigentum an ihren Daten zu erhalten, ist es für bestimmte, nicht-destruktive Anwendungen Lizenzierung. Andere werden mit wenig oder gar keine Kosten für den Zugang oder anmaßend Nutzungsanforderungen offen sein. Einige Daten Lizenzierung die Nutzung zu berechnen und zu zerstören begrenzen.

Andere können können Sie die Daten zu verwenden, sondern benötigen Sie # 147 geben es zurück # 148-, wenn Ihre Analyse oder Berechnungen abgeschlossen sind. Es sollte immer genommen werden Unternehmensinformationen zu schützen.

Große Daten Wirtschaft sollte aus zwei Dimensionen zu verstehen: die ersten Schritte und den stationären Zustand zu verwalten. Die Anlaufkosten können von der Suche nach offenen Daten oder das frei zugängliche Datenquellen enthalten sein. Wenn mehr Ressourcen in Rechenzentren erforderlich sind, sollten Sie Cloud-basierte Dienste überlegen, wo können Sie # 147-Pay von dem Getränk. # 148- Es ist viel einfacher, auf diese Weise zu experimentieren.

Die Technologie Auswirkungen von großen Daten

In einer idealen Welt, wird es möglich sein, eine Menge der vorhandenen Technologien und Anwendungen zu verwenden, wenn große Datenmengen an Workflows angewendet wird. Jedoch ist es viel wahrscheinlicher, dass neue Technologien müssen eingesetzt werden.

Viele neue und andere Tools sind für große Datenmengen zur Verfügung. Wenn ein Brand Manager von mehreren verschiedenen Social Sites zu sammeln Daten benötigt, die jeweils mit unterschiedlichen Datentypen, müssen sie sich mit den IT-Teams zu arbeiten, um zu wählen, welche Technologie am besten, die Geschäfts- und Kostenanforderungen passt.

Sie werden sicherlich Implementierungen von Produkten, die Elemente von Hadoop und Hive integrieren wird. Auch neue Technologien werden erforderlich. Die existierenden Technologien sind zu spröde oder, weil sie für eine bestimmte Aufgabe ausgelegt sind.

Finden Sie das Talent große Datenprojekte zu unterstützen

Die Business-Analysten müssen ihre Reihen mit Daten Wissenschaftlern zu verstärken. Dies kann mit Beratungsbeziehungen in den Anlaufphasen erreicht werden, sollte aber auf eine dauerhafte Besetzung übergehen, wie die Richtung klar wird. Ein einzelner Daten Wissenschaftler ist nicht wahrscheinlich die Antwort sein. Die Hebelwirkung wird durch die Schaffung eines Teams von Daten Wissenschaftlern realisiert werden.

Für das IT-Team, das Wissen der neuen großen Datentechnologien müssen bestehende Teammitglieder durch Ausbildung und Betreuung eingeführt werden. Es ist anzunehmen, dass neue Talente angestellt werden müssen, wie Ihre Organisation stabilen Zustand zu erreichen.

Viele Universitäten und Hochschulen haben zu bieten Kurse begonnen, die die Lücke, die kurzfristig zu füllen helfen sollte. Auf lange Sicht, Lösungen Anbieter bieten haben mehr nutzbare große Datenlösungen, die abstrakt die Komplexität zu schaffen.