Liste de contrôle : Comment les entreprises maîtrisent l'entrée dans les Big Data
Si une entreprise souhaite mettre en œuvre avec succès le thème des Big Data, elle doit d'abord élaborer des scénarios d'application, puis développer les sources de données nécessaires, et enfin évaluer les données avec un ensemble d'outils.
Le Big Data et le Data Mining deviennent de plus en plus importants. Face à la concurrence féroce du marché, seules les entreprises qui réagissent rapidement aux événements actuels du marché survivront. Les entreprises qui utilisent des données volumineuses comme source d'information sont particulièrement efficaces.
Les Big Data comprennent des données provenant de différentes sources, qui sont disponibles dans différents formats et sont constamment mises à jour. Cependant, ils peuvent difficilement être transformés en résultats utilisables par des moyens conventionnels : les bases de données relationnelles échouent en raison du volume de données et les processus ETL sont trop lents et ont des difficultés avec les divers formats de données.
La complexité des données ne peut donc être gérée efficacement qu'avec l'utilisation de technologies Big Data spéciales. L'entrée dans le traitement des Big Data commence toujours par des scénarios sur la façon dont les données peuvent aider à améliorer les processus commerciaux ou à modifier les modèles d'entreprise. Une fois les projets identifiés, il convient de préciser si toutes les informations nécessaires sont disponibles. Si ce n'est pas le cas, il est important d'exploiter de nouvelles sources de données - telles que les bulletins d'information, les pages de renvoi, les médias sociaux, Google Analytics ou les portails et bases de données en ligne.
Les données peuvent maintenant être préparées, analysées et affichées graphiquement à l'aide d'outils. Cependant, il n'existe pas d'outil unique qui couvre toutes les fonctions. Seule l'association de différentes solutions permet l'adaptation aux besoins individuels.
Cinq conseils pour les projets Big Data
- Les chefs de service et les spécialistes définissent les résultats à atteindre.
- Les expériences sur les données révèlent des corrélations intéressantes, ce qui donne de nouvelles perspectives.
- Les données peuvent être préparées avec des métadonnées sans adaptation de la source de données.
- La traçabilité des modèles de données doit être garantie à tout moment.
- Utilisez les technologies Big Data disponibles au lieu de développer vos propres solutions
