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如果您的组织像大多数组织一样,那么唾手可得的大量信息可能会让您不知所措。更糟的是,此数据的增长率继续增加;数据及其大量产生的速度比以往任何时候都快。您如何捕获这些数据并使用它来帮助您和您的组织做出更好的决策,并理想地预测未来的行为和事件?

从历史上看,您可能会以非常结构化的方式应对这一挑战。首先,您可以委托一个团队检查原始数据,构建数据字典和构建数据数据库,然后让一组分析人员编写一组查询和视图,以使您和您的团队可以访问数据片段。理想情况下,将这种方法形式化为正在进行的运营过程,该过程为您的组织提供了宝贵的见解。

这是一种久经考验的方法,具有大量时间和资源,可以从捕获的数据中产生有用的结果。但是,随着信息的快速增长,当数据更改时会发生什么?通常,在此分析过程中,数据源的结构或格式可能会发生变化,或者您可能会发现一个新的,可能很有见地的数据源,这可能会很有帮助,但也可能会因您调整时间而调整时间线新信息和/或新数据流。

很有可能您需要更快,更灵活的方式来适应数据或数据源中的更改。您可以通过采用与流行术语“大数据”经常相关的一些技术来满足这些需求,该技术具有您可能认识到的特征和可以利用的解决方案。这些特征包括:

  • 具有结构化和非结构化数据的大量数据源。
  • 灵活的数据模式,无缝,实时地结合了新的字段和数据类型
  • 具有未充分利用(或未知)的相关性和交互作用的大量变量。
  • 实时输入流会不断更新并可能影响您的结论。

幸运的是,云可以提供资源和工具来快速,灵活地满足这些要求。在某种程度上,任何组织都面临着上述挑战–都是相对的,而且技术和方法常常可以缩小规模。无论您是否真正拥有“大数据”,云服务及其附带的数据分析技术都会提供可应用于数据的元素和方法。

  • 关键是要采用逐步执行的方法,该方法围绕数据进行一些管理并建立可重复的过程,使许多用户可以轻松访问信息。最好从定义目标,了解数据源并设置适当的数据边界(时间,资源,问题,容忍度)开始。这听起来很简单明了,但是当涉及到许多数据点和变量时,往往并不容易知道要关注哪些目标。我喜欢在堤坝上戳一个洞以释放水的倒流的类比。知识可能始于a细流,但是当您开始扩大该孔时,水的作用力开始在您的身边起作用,水(或信息)的流出加速。

  • 分析数据可能是一个反复的过程,可能导致前后不断地测试方法,调整变量或算法以​​及比较结果。评估更改的成本和收益非常重要,因为这很容易消耗时间和资源。
  • 将云服务检查为捕获和存储数据以及使用关联工具聚合和分析数据的地方。基于云的存储技术可以提供读取模式的功能,可以灵活地吸收新的字段和提要。有效实施云的技巧是在计算资源和数据资源之间找到平衡,而这种平衡通常取决于您正在收集的数据类型和所需的洞察力。
  • 最后,当您找到了一种通过数据识别根本问题甚至预测未来行为的方法时,您需要对流程和工具进行操作。这要求巩固数据收集和转换过程,强化分析过程,然后以易于理解和采取行动的方式传播结果。您的同事可能需要做一些准备工作,才能期望并接受新的信息。

从头到尾的旅程并非直线,甚至在刚开始时也是如此。但是,当您积累经验和知识,数据,转换,算法和输出的最大利益后,您将可以利用云和数据分析技术来提高组织的功能和响应能力。

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