Fünf Pläne für Big Data Success - Dummies

Während Big Data erst in den ersten Schritten steht, wollen Sie Erfolg planen. Es ist nie zu früh, um mit der Planung und guten Praktiken zu beginnen, damit Sie das, was Sie lernen, und die Erfahrung, die Sie gewinnen, nutzen können.

Planen Sie Ihre Big Data-Ziele

Viele Unternehmen starten ihre Big Data-Reise, indem sie mit einem einzigen Projekt experimentieren, das einen konkreten Nutzen bringen könnte. Durch die Auswahl eines Projekts haben Sie die Freiheit zu testen, ohne Investitionsausgaben zu riskieren. Wenn Sie jedoch nur eine Reihe von einmaligen Projekten durchführen, haben Sie wahrscheinlich keinen guten Plan, wenn Sie verstehen, wie wichtig es ist, Big Data im Unternehmen zu nutzen.

Nachdem Sie also einige Experimente abgeschlossen haben und ein gutes Anfangsverständnis darüber haben, was möglich sein könnte, müssen Sie einige Ziele festlegen. Was möchten Sie mit Big Data erreichen? Könnten Teile Ihres Unternehmens mit der Infusion von mehr Daten profitabler sein? Es ist wichtig, eine Zusammenarbeit zwischen IT und Geschäftsbereichen zu haben, um genau definierte Ziele zu entwickeln.

Nachdem Sie Ihre Ziele für die Nutzung von Big Data verstanden haben, beginnt Ihre Arbeit gerade erst. Sie müssen alle Beteiligten in das Geschäft einbeziehen.

Eine Task Force zusammenzubringen ist eine großartige Möglichkeit, Vertreter des Unternehmens zusammenzubringen, damit sie sehen können, wie ihre Datenverwaltungsprobleme zusammenhängen. Dieses Team kann sich zu einem Team entwickeln, das verschiedenen Geschäftseinheiten mit Best Practices helfen kann. Die Task Force sollte Vertreter von Führungskräften des oberen Managements haben, die Geschäftsstrategie und -richtung festlegen.

Planen Sie die Sicherheit im Zusammenhang mit Big Data

Während Unternehmen die Sicherheit von Daten immer als eines der wichtigsten Probleme anführen, die sie verwalten müssen, sind sie oft unvorbereitet auf die Komplexität beim Management von Daten, die hochgradig verteilt und sehr komplex sind. In den frühen Phasen der Big-Data-Analyse wird der Analytiker die Daten nicht sichern, da nur ein kleiner Teil dieser Daten zur weiteren Analyse gespeichert wird.

Wenn ein Analyst jedoch eine Datenmenge auswählt, die in das Unternehmen eingebracht wird, müssen die Daten gegen interne und externe Risiken gesichert werden. Einige dieser Daten enthalten private Informationen, die maskiert werden müssen, damit niemand ohne Autorisierung darauf zugreifen kann. Damit Sicherheit im Kontext von Big Data effektiv ist, müssen Sie einen genau definierten Plan haben.

Planen einer Big-Data-Governance-Strategie

Informations-Governance ist die Möglichkeit, eine Informationsressource zu erstellen, der Mitarbeiter, Partner und Kunden vertrauen können.Eine Governance-Strategie ist die gemeinsame Verantwortung von IT und Unternehmen.

Zum Beispiel existieren Regeln, die bestimmen, wie Daten geschützt werden müssen, abhängig von den Umständen und gesetzlichen Anforderungen. Gesundheitsdaten müssen gespeichert werden, damit Identität und persönliche Daten privat bleiben.

Probleme können auftreten, wenn ein Analyst riesige Mengen an Informationen sammelt und analysiert und nicht daran denkt, die richtige Governance zum Schutz dieser Daten zu implementieren. Datenquellen selbst können proprietär sein. Wenn diese Quellen innerhalb einer Organisation verwendet werden, können Einschränkungen bestehen, wie viele Daten verwendet werden und für welche Zwecke.

Plan für Big Data Stewardship

Es ist leicht, in die Falle zu gehen, dass die Ergebnisse der Datenanalyse korrekt sind. Das Management mag Zahlen und trifft Entscheidungen basierend darauf, was die Zahlen sagen. Es können jedoch Gefahren auftreten, wenn die Daten nicht richtig verwaltet werden.

In einer Situation, in der ein Unternehmen bestimmt, welche Kunden potenziell die besten Ziele für ein neues Produkt sind, könnte ein Unternehmen 10 oder 15 verschiedene Datenquellen analysieren, um die Ergebnisse zu erzielen.

Die Verwendung von Datenquellen, die auf unterschiedlichen Metadaten und unterschiedlichen Annahmen basieren, kann ein Unternehmen in die falsche Richtung senden. Seien Sie vorsichtig und stellen Sie sicher, dass Sie beim Sammeln von Daten, die aussagekräftig sind, die Ausführung so ausführen kann, dass das Unternehmen die fundiertesten und präzisesten Entscheidungen treffen kann. Dies bedeutet, dass Sie verstehen müssen, wie Sie diese neuen Datenquellen in historische Datensysteme integrieren können.

Best Practices für Big Data analysieren und Modelle zur Planung nutzen

Mit der Reifung des Marktes für Big Data gewinnen Unternehmen mehr Erfahrung mit Best Practices oder Techniken, die erfolgreich sind, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Sie können sich mit Gleichgesinnten treffen, die nach Möglichkeiten suchen, Big Data zu nutzen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Sie können auch nach Anbietern und Systemintegratoren suchen, die Best Practices in Mustern codiert haben, die für Kunden verfügbar sind. Es ist immer besser, Wege zu finden, um von anderen zu lernen, als einen Fehler zu wiederholen, von dem jemand anders gelernt hat. Wenn der Markt für Big Data zu reifen beginnt, werden Sie in der Lage sein, viele weitere kodifizierte Best Practices zu nutzen.