Jeter les bases de votre stratégie Big Data
Entreprises nagent dans les grandes données. Le problème est que souvent ils ne savent pas comment l'utiliser de manière pragmatique que les données pour être en mesure de prédire l'avenir, exécuter des processus d'affaires importants, ou tout simplement acquérir de nouvelles connaissances. L'objectif de votre stratégie de données grand et le plan devrait être de trouver un moyen pragmatique pour exploiter les données concernant les résultats d'affaires plus prévisibles.
Commencez votre grande stratégie de données en se lançant dans un processus de découverte. Vous devez obtenir une poignée sur les données que vous avez déjà, où il est, qui possède et contrôle, et comment il est utilisé actuellement. Par exemple, quelles sont les sources de données tierces que votre entreprise repose sur? Ce processus peut vous donner beaucoup de points de vue:
Vous pouvez déterminer le nombre de sources de données que vous avez et combien chevauchement existe.
Vous pouvez identifier les lacunes dans les connaissances sur ces sources de données.
Vous pourriez découvrir que vous avez beaucoup de données en double dans un domaine de l'entreprise et presque pas de données dans un autre domaine.
Vous pouvez vérifier que vous êtes dépendant de données tiers qui ne sont pas aussi précis qu'il devrait l'être.
Prenez le temps que vous devez faire ce processus de découverte, car il sera la base de votre planification et l'exécution de votre stratégie Big Data.
-
Big stades de planification de données -
Intégrer les grandes données avec l'entrepôt de données traditionnelle - Big workflows de données
- Analyse des données Big et l'entrepôt de données
-
Les sources de données et des outils de business intelligence pour entrepôt de données suprême -
Entrepôt de données: flux de données source
Comment intégrer les données de grandes Juste avoir accès à des sources de données grand ne suffit pas. Vous aurez besoin d'intégrer ces sources. Bientôt il y aura pétaoctets de données et des centaines de mécanismes d'accès pour vous de choisir. Mais qui ruisselle et quels types…
L'avenir des entrepôts de données à l'époque grand de données Le marché de l'entrepôt de données a en effet commencé à changer et à évoluer avec l'avènement de grands volumes de données. Dans le passé, il était tout simplement pas rentable pour les entreprises de stocker la quantité massive de…
Meilleures pratiques pour grande intégration de données Beaucoup d'entreprises explorent de gros problèmes de données et à venir avec des solutions innovantes. Il est maintenant temps de prêter attention à un certain les meilleures pratiques, ou principes de base, qui vous servira ainsi que vous…
La gestion des données d'entreprise et de grands volumes de données Gestion des données de l'entreprise (GED) est un processus important dans les grandes données pour comprendre et contrôler l'économie des données de votre entreprise ou organisation. Bien que EDM est pas nécessaire pour les grandes données,…
Cinq grandes données des meilleures pratiques Big données est seulement dans les premières étapes, mais il est jamais trop tôt pour commencer avec les meilleures pratiques. Comme avec toutes les technologies à venir important, il est important d'avoir une stratégie en place et de savoir…
Quatre étapes de la planification d'affaires avec Big Data Qu'est-ce que l'espoir de plan d'affaires pour atteindre en misant sur les grandes données? Ce ne sont pas une question facile à répondre. Différentes entreprises dans différentes industries ont besoin pour gérer leurs données différemment.…
Comment intégrer les données de grandes dans le diagnostic des maladies Partout dans le monde, les sources de données pour de grands soins de santé sont créés et mis à disposition pour l'intégration dans les processus existants. Données d'essais cliniques, de la génétique et des données de mutation…
Comment hiérarchiser grande qualité des données Obtenir le bon point de vue sur la qualité des données peut être très difficile dans le monde du big data. Avec la majorité des grandes sources de données, vous devez supposer que vous travaillez avec des données qui ne sont pas propres. En…
Gardez grandes analyses de données en perspective Big données commence à avoir un impact important sur la stratégie d'entreprise. En raison de l'importance croissante de gros volumes de données, en gardant l'analyse de données en perspective est une bonne pratique commerciale. Les entreprises…
Nouvelles dimensions pour le cycle de planification de Big données Avec l'avènement de grands volumes de données, certains changements peuvent influer sur la façon dont vous abordez la planification d'entreprise. Comme plus d'entreprises commencent à utiliser le cloud comme un moyen de déployer de nouveaux…
Pratiques visant à assurer la gouvernance de données grande Avec les défis de la gouvernance présentés par les grandes données, il est sage et absolument nécessaire d'avoir des pratiques en place pour assurer que vous protégez vos informations. Bien que le degré auquel vous faites ces varient en…
Dix grandes données et Don'ts Beaucoup d'entreprises qui commencent leur exploration de données volumineuses en sont aux premières étapes de l'exécution. Considérez ces et Don'ts dans le cadre de votre stratégie. La plupart des entreprises font des expériences avec les…
Big data pour les nuls Big données permet aux entreprises de stocker, gérer et manipuler de grandes quantités de données disparates à la bonne vitesse et au bon moment. Pour gagner les bonnes idées, Big Data est généralement décomposé par trois…
Les 9 lois de l'exploration de données: un guide de référence Mineur de données pionnières Thomas Khabaza développé ses «Neuf lois de Data Mining" pour guider les nouveaux explorateurs de données comme ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie…