기업 운영 서비스에 대 한 더 나은 "빅 데이터"를 확인 하는 방법?

하늘이 다시 떨어졌다. 이번에 그것은 "빅 데이터" 그 강력한 적 IT 부서. 어디를 가시 든가 십 소문으로 "빅 데이터"의 논의 어디에 나. 구글, 검색 결과 1.3 십억 이상에이 문구에 대 한 검색. 심지어 위키백과에 특별 한 항목이 있다. 데이터의 홍수 많은 기업 압도 될 것입니다 결론을 주도하 고 있다. 이것은 기업 내부 정보의 양을 증가 하지 것입니다 말할 수 없습니다. 그와 반대로, 엔터프라이즈의 내부 정보는 운명의 성장 탈출 하는 어려운 이기도 합니다. 때문에 큰 데이터 항상 문제입니다.

데이터의 급류는 운명으로 이어질 것입니다 주장에 대 한 영구에 불구 하 고 IT 산업은 언제나 그들을 빠르게 만드는 컴퓨팅 인프라를 향상 시킬 수, 더 많은 용량, 저렴 하 고 작은, 느린 메시지 "아마겟돈"을 자기 성취 하.

오늘날, 열 형 분석 인프라를 사용 하 여 조직 수 무시 "빅 데이터" 불안 하 고, 반대로, 낫게 "빅 데이터" 비즈니스 운영에 대 한. 열 데이터베이스에서 사용자가 호출 하 고 언제 든 지, 심지어 구조화 되지 않은 데이터 등 다양 한 데이터 형식의 대용량 데이터 집합에 대 한 큰 데이터 집합을 분석할 수 있습니다. 뿐만 아니라 그들은 언제 든 지 사용할 수, 그들은 빠르게 수행 하는, 그들은 따라서 가능한 한 많은 데이터를 가능한 많은 사용자를 처리 하는 작업의 요구 사항에 따라 쉽게 확장 될 수 있다.

이 방법은 조직의 내부 및 외부 "큰 데이터"를 누르고 사용 하는 기업에 대 한 귀중 한 부분을 추출 것입니다. 그것의 목적은 더 유연 하 고, 보다 경쟁력 있는 조직에 게 조직의 수익성을 개선 하는 것 이다.

분석을 위한 데이터 웨어하우스를 배포에서 가장 중요 한 단계 중 하나는 품질 정규화 된 데이터를 찾는 것입니다. 데이터를 확인 하는 데 사용 하는 데이터 관리는 기술에 대 한 일반적인 전략의 채택에 데이터 정화에서 품질 익은입니다. 내부 감사 또한 최고의 품질 데이터를 얻기 위해 필요 합니다.

Y 데이터 대기 시간: 조직 내에서 대기 시간 데이터의 세 가지 측면을 고려: 타이밍의 데이터 발생, 기간 이벤트 및 의사 결정에 필요한 시간.

Y 데이터 협회: 비즈니스 사용자가 데이터의 관계를 확인 하 고 또한 데이터 성장 속도 및 소스 중복을 고려 하는 동안 사용에서 된 여러 데이터 집합 interlinkages 설정으로 작동 합니다.

Y 셀프 서비스: 결정 어떻게 고급 사용자가 쿼리 또는 다른 리소스를 영향을 주지 않고 사용 되는 데이터를 제어할 수 있습니다.

Y 최고 데이터 책임자: 지정 고위 직원 최고 데이터 책임자 데이터 운용성을 보장 하면서 조직 지배 구조를 유지 하기 위해 그것을 활성화.

데이터 품질의 중요성은 지나치게 강조 될 수 없다. 컴 스 코어, 전자 상거래 시장에 대 한 분석 서비스 및 솔루션을 제공 하는 클라우드 회사의 경우 회사는 온라인 마케팅의 초점 수익성에 방문자 수에서 이동 하는 그것의 처음에서 배웠다. 컴 스 코어의 클라이언트 기술 플랫폼 (고객 지식 플랫폼)는 인터넷을 검색 하는 고객의 선호도 동작을 전체적으로 볼을 제공 합니다. 서비스는 자신의 서핑 기록 및 구매 행동 다양 한 웹사이트에 인터넷 동작 분석을 제공 하고자 하는 모든 사용자를 추적 합니다.

모니터링 서비스에 등록 하는 웹 사용자의 수백만으로, 컴 스 코어는 엄청난 양의 데이터를 수집 합니다. 사실, 압축 된 데이터의 컴 스 코어의 분석에 도달 TB, 보다 더 많은 기가바이트를 거의 매주 마다 추가 합니다. 인상적인 것은, 방대한 양의 데이터에도 불구 하 고 당신은 검색어의 결과 기다릴 시간이 필요 하지 않습니다. 이러한 이유로 "우리 수 있다 더 신속 하 게 발굴 하 고 우리의 고객에 게 결과 제공 하" Ric Elert, 엔지니어링 사업부의 부사장 말했다. 이 그들이 마케팅 효율성을 개선 하 고 더 많은 사업을 개발 수 있습니다. "

또한, 회사는 40% 압축 비율을 달성 하기 위해 열 저장 기술을 사용 합니다. 전통적인 방법을 사용 하 여, 스토리지의 비용 있을 것 보다 훨씬 더 높은 이다 오늘, 컴 스 코어는 말했다. "우리는 방대한 양의 데이터를 다루고 있어, 때문에 압축은 우리에 게 중요 한" 스콧 스미스, 데이터 웨어하우징의 부사장 말했다. 우리는 데이터의 양이 너무 그 대부분의 사람들이 본 적이 없다 그것은 광대 한입니다. "

회사의 비즈니스 지도 따르면 스페인 Airtel 보다폰의 열 저장 데이터 웨어하우스를 구성할 수 있습니다. 많은 다른 부서는 동일한 데이터를 사용 하지만 보다폰 Airtel 여전히 효과적으로 일관성과 정보의 완전성을 보장할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 지식, 그리고 인터페이스를 통해 데이터를 변환, 사실 현실 세계에서 귀중 한 비즈니스 인텔리전스로 변환 합니다. 정확 하 게 분석 하 고 고객의 행동을 예측 하는 능력 Airtel 보다폰의 전반적인 비즈니스 전략의 핵심 이다.

열 형식 데이터 웨어하우스 사용자 워크플로 기반으로 정보를 얻이 필요가 (엔터프라이즈의 계층), 보다는 직원 생산성과 효율성 향상. 즉, 마케팅 사용자가 사용 하는 같은 정보 (예를 들면), 금융 업무를 할 하지만 그들은 데이터와 다른 분석 목적의 다른 각도. 데이터 웨어하우스 환경에서는 데이터베이스 마케팅, 시스템, 고객 서비스, 글로벌 이동 통신 시스템 통계 데이터, 송장 시스템, 수집 및 검색, 그리고 모든 물류 관리 정보를 호출 합니다.

오늘, Airtel 보다폰은 빨리, 다양 한 운영 환경에에서 저장 된 데이터의 낮은-비용 통합 함으로써 다양 한 요구 사항 충족 하는 이상적인 운영 환경을 합니다. 따라서, 그것은 데이터 웨어하우스 플랫폼에서 직접 기업 활동에 대 한 자세한 요약 정보를 호출할 수 있습니다. 열 저장소 기반 데이터 웨어하우스 Airtel 보다폰 유럽 통신 업계의 가신을 되 고 시장 점유율을 만든다.

오늘날, 분석 업계는 "빅 데이터"를 사용 하지 않는 대 한 변명의 여지가 있다. 분석 데이터 창 고, 사용자의 수천을 취재 하거나 다양 한 소셜 미디어 사이트에서 대량의 구조화 되지 않은 정보 등 이국적인 소스에서에서 데이터 분석을 확대 여부를 그들은 탈출을 변명의 여지가 있다. 더 이상 숨기기, 분석 산업 수 더 이상 뒤에 숨어 무서운 괴물 "빅 데이터", 우리는 열 분석 인프라를 사용 하 여 우리 수 있도록 "빅 데이터" 더 나은 비즈니스 운영에 대 한 알고 있기 때문에.

(책임 편집기: 유산의 좋은)