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Come può un'impresa raggiungere l'agilità analitica con i big data?
UN:Tutti i tipi di aziende stanno saltando sul carro dei big data, ma alcuni stanno ottenendo risultati molto migliori di altri. Dove alcune aziende vanno così male, e dove altre vanno così bene?
Il raggiungimento di buoni risultati con big data inizia con una capacità di sistema sufficiente. Quando i leader progettano i giusti tipi di soluzioni per un ambiente di big data, l'hardware può facilmente elaborare i suoi carichi di lavoro e le persone non devono correre in giro cercando di risolvere i problemi di capacità della rete. Ciò significa assegnare sufficienti core della CPU o potenza di elaborazione ai server centrali, rispondere alle esigenze di memoria dinamica e fornire adeguate soluzioni di archiviazione, oltre a monitorare il modo in cui i dati scorreranno attraverso il sistema e identificare ed eliminare eventuali colli di bottiglia.
Un'altra parte importante dei "big data agili" riguarda le persone. Un'azienda deve avere la giusta formazione e le giuste risorse per l'implementazione. Avere un talento adeguato a bordo è di vitale importanza e, in presenza di lacune, è fondamentale una formazione e una coltivazione rapide ed efficaci delle persone interne. Le aziende possono fare affidamento su consulenti per molte cose, ma alla fine della giornata, è necessario che ci sia abbastanza esperienza su questi sistemi di big data affinché l'azienda li gestisca con sicurezza.
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Ancora un'altra area fondamentale dell'utilizzo corretto dei big data si verifica quando le aziende iniziano a utilizzare effettivamente i dati raccolti. Sistemi hardware adeguati possono eseguire correttamente le operazioni sui dati e le persone di talento possono gestirle e utilizzarle correttamente, ma c'è ancora una grande differenza nei risultati che le aziende ottengono, in base a come il sistema crea report, elabora i dati e presenta il giusto i risultati dell'analisi sono nel modo giusto. Molto di questo ha a che fare con l'ordinamento attraverso set di dati strutturati e non strutturati concettualmente, non entrando nel sistema e contando i dati, ma invece avendo una filosofia di dati che si concentra solo sui set di dati più vitali e scarta irrilevanti e indigeribili dati.
Tutte queste strategie porteranno un'azienda ad un successo finale con i sistemi di big data. Le aziende devono guardare criticamente all'implementazione in termini di praticità, in modo da non interrompere le operazioni esistenti. Devono esaminare il modo in cui strumenti nuovi e moderni si adatteranno ai sistemi legacy o in che modo i big data verranno migrati attraverso una nuova architettura IT. Con un'attenta ricerca e analisi, i team di leadership possono circumnavigare le insidie dei big data e ottenere risultati vincenti per un'azienda.
