Contenu
- Port Big Data directement dans des plates-formes sectorielles
- Construisez des systèmes de business intelligence hérités
- Utiliser cet entrepôt de données
- Données de structure
- Identifier et gérer les Data Lakes
Source: Solarseven / Dreamstime.com
À emporter:
Votre entreprise tire-t-elle le maximum de ses données? Voici quelques nouvelles façons d'utiliser les données que vous avez déjà.
De nos jours, on discute beaucoup de ce qui est impliqué dans la création de configurations Big Data, de l'utilisation d'Apache Hadoop et d'outils connexes pour innover en matière d'accessibilité, à des conversations sur les moyens techniques permettant de canaliser les données dans des entrepôts de données d'entreprise centraux. Mais il y a aussi l'élément philosophique du Big Data. En d’autres termes, comment utilisez-vous toutes ces données pour améliorer réellement vos résultats commerciaux et améliorer votre modèle économique?Voici cinq méthodes utilisées par les entreprises pour calculer les chiffres et les appliquer à des résultats concrets.
Port Big Data directement dans des plates-formes sectorielles
Un moyen simple de commencer à utiliser des données d’entreprise agrégées consiste à insérer des éléments de données spécifiques dans des systèmes de processus d’entreprise prédéfinis, conçus pour fournir ces données efficacement. Le meilleur exemple est peut-être les outils de gestion de la relation client (CRM). Les fournisseurs construisent souvent leurs services autour de tableaux de bord pouvant présenter aux vendeurs et à d'autres personnes des fichiers ou des dossiers clients efficaces et exploitables.Le fait est que l'utilisation de CRM suppose que vous disposiez des données nécessaires quelque part. Si vous pouvez regrouper des identifiants de clients, des historiques d’achats et d’autres articles pertinents, vous pouvez commencer à les envoyer dans votre plate-forme CRM. Votre équipe de vente vous en remerciera.
Construisez des systèmes de business intelligence hérités
Encore une fois, vous sélectionnerez et choisirez quels ensembles de données spécifiques vous souhaitez utiliser, mais une autre chose que font les entreprises consiste à utiliser leurs méthodes habituelles de traitement des données et de les développer lentement, en injectant de plus en plus d'ensembles de données massives dans leurs techniques de reporting traditionnelles. .OK, il y a donc plus que quelques ressources de précaution sur la manière dont les systèmes existants freinent généralement les progrès réels. Cependant, il existe également des guides pratiques qui montrent certains des problèmes liés à l'utilisation des technologies traditionnelles pour le Big Data, comment cela peut être fait et comment le bon personnel peut faire toute la différence. De plus, techniquement, tout est "hérité" une fois son déploiement déployé, il n’est donc pas logique de supprimer un système hérité chaque fois que quelque chose de mieux se présente.
Utiliser cet entrepôt de données
Si vous avez des mégadonnées dans un référentiel central et que vous savez y accéder, vous pouvez créer de nouveaux processus autour de cela.Voici un excellent exemple de la manière dont certaines grandes entreprises poursuivent des utilisations spécifiques, précises et ciblées du big data. Vous pourriez l'appeler indexation croisée; il aide une entreprise à construire des modèles cohérents entre ses nombreux types de comptes clients pouvant être détenus dans différentes parties de l'architecture logicielle.
En combinant toutes les données exploitables, une entreprise peut être en mesure de voir, par exemple, si un nom figurant dans sa base de données ponctuelle de points de vente au détail correspond à un nom figurant dans l'une de ses divisions de services. La société importe ensuite les informations dans les deux services afin que, lorsque quelqu'un décroche le téléphone, il sache que cette personne est active sur les deux canaux.
Il s’agit d’une utilisation pratique de l’intelligence d’affaires. Elle vous aide à créer des solutions basées sur toutes les données massives que vous avez rassemblées.
Données de structure
Un autre problème majeur lié aux mégadonnées est que les entreprises collectent souvent des données relativement non structurées. Les données non structurées peuvent prendre la forme de documents papier ou numériques, de ressources de base de données brutes ou non raffinées, ou même d'extraits de code et de codes provenant d'appareils mobiles. Les données non structurées ont en commun le fait qu’elles ne suivent pas le format de base de données relationnelle. En conséquence, la base de données traditionnelle relatable ne peut pas le gérer et vous n’obtenez aucune intelligence d’affaires.Il existe deux manières de gérer cela: prenez une pelle et commencez à creuser, ou obtenez des ressources qui affinent ces données non structurées en données exploitables. Les entreprises qui ne veulent pas investir dans de nouveaux logiciels peuvent employer des mains humaines pour trier des données non structurées et les formater correctement, mais vous avez maintenant quelques solutions de rechange grâce à des outils qui analyseront efficacement les données non structurées. Les métadonnées, par exemple, constituent un moyen d'automatiser l'exploration de données d'une manière qui les rend utiles.
Identifier et gérer les Data Lakes
Un autre grand mot à la mode dans la communauté Big Data est Data Lake. Essentiellement, le lac de données ne représente qu'un vaste pool de données inutilisées. C'est la définition par excellence des données au repos: rien n’est fait, elles ne sont pas perturbées, elles sont aussi glacées et placides que le placage d’un plan d’eau stagnant.Là encore, il existe de nombreuses façons différentes de gérer les couches de données, mais elles commencent toutes par une réflexion sur le contenu de ces ensembles de données volumineuses et sur la raison pour laquelle ils sont entreposés dans un entrepôt frigorifique. Les entreprises construisent leurs propres centres de données et utilisent des technologies ultramodernes de regroupement de données orientées objet pour décomposer ces lacs de données en éléments exploitables. Cela se fait vraiment au cas par cas, mais certains experts ont suggéré de transformer ces lacs de données en canaux utiles permettant aux informations de se retrouver quelque part et de faire quelque chose.