Data Mawr yn cynnig cyfle byth-cyn i wella cynhyrchiant ac mae eu refeniw mentrau busnes. However, o fentrau wedi bod yn cael trafferth gyda'r dasg o gael y gorau allan o'r Data Big maent yn ei gasglu. Mae arolwg a gynhaliwyd yn 2012 on 300 swyddogion gweithredol top a rheolwyr yn eithaf crynhoi yn glir y sefydliadau brwydrau wedi bod yn wynebu rheoli data Mawr. Here are the salient points of the survey:
- 66% o'r ymatebwyr yn awyddus i ehangu cwmpas yr offer dadansoddi i fwy o bobl yn eu sefydliadau.
- 59% o'r ymatebwyr yn credu bod y fframwaith analytics presennol yn rhy araf wrth brosesu'r Data Mawr.
- 57% o'r ymatebwyr yn credu bod eu fframwaith analytics yn gallu i gyd-fynd y cyflymder y Data Fawr yn llifo i mewn i eu rhwydwaith.
- 55% o'r ymatebwyr yn credu bod eu offer analytics yn rhy anodd i'w defnyddio ac nid ydynt yn darparu gwybodaeth mewn fformat hawdd ei deall.
Mae'r canfyddiadau uchod yn eithaf crynhoi'r prif heriau sefydliadau wyneb â'r Data Mawr. However, ers 2012, y problemau wedi dod yn fwy cymhleth, yn enwedig gan fod y gyfrol Data Fawr wedi bod yn cynyddu ar gyflymder mawr ac o ganlyniad i agwedd o lawer o fentrau tuag at strategaethau rheoli Data Mawr.
Er bod heriau megis technegol, materion caledwedd a meddalwedd, mae'n eithaf ymddengys nad yw sefydliadau yn cael eu trin Data Big gyda'r difrifoldeb y mae'n ei haeddu. Mae hynny'n ymddangos i fod y broblem gwraidd. Mae'r paragraffau isod yn disgrifio prif bwyntiau boen gyda Data Mawr.
agwedd wael tuag data
Big Data Management strategy actually reflects how marketers view the Big Data and its potential. And so far, the strategy has lacked seriousness and consistency. According to a Harvard Business Review article, marketers depend on Big Data for just 11% of their customer-related decisions. And that, after all the publicity and hype Big Data has been receiving. Clearly, the words and actions do not match. The Harvard Business Review survey found that most marketers relied more on their intuition about customers and their previous experiences in order to arrive at decisions. Reliance on data usually would be the last item on their list. This is a faulty and an outdated mindset. For example, if you are selling a product targeted at people over 60, you may not consider having a Facebook page because according to your experience, yw pobl hŷn yn tueddu i ddefnyddio Facebook. Ond mewn amgylchedd busnes anweddol, Efallai y rhagdybiaethau o'r fath mwyach yn dal yn dda.
Ceir grŵp arall o marchnatwyr sy'n cael eu obsesiwn ormodol â data. Maent yn cynrychioli dimensiwn arall o reoli data yn wael. Mae'r grŵp hwn yn monitro ac yn derbyn data traciau, yn canolbwyntio'n ormodol ar fanylion gronynnog ac yn cael ei wrthdynnu o'r prif nodau os hyd yn oed canran fechan o'r data yn dangos canlyniadau anffafriol. Gall y grŵp hwn o bobl derail prosiectau rheoli data am eu bod yn mynnu ar ailosod cyson o nodau a thargedau a all fod yn gythryblus.
Big Mythau Data
Figure 1: Marchnatwyr a Mythau Data Mawr
Strategaeth Rheoli Data Diffygiol
Mewn cyfweliad, Michael Nevski, ymgynghorydd, Consumer and Shopper Marketing – IRI observed that organizations are not paying substantial focus on marketing efforts. In many organizations, the marketing department is understaffed and the available marketers are doing other assignments not related to data. So, there is no bandwidth available to focus on data analysis and decision making based on data. A number of marketers are focusing too much on product management activities such as packaging and labeling. To take care of deep data analysis and customer insights, organizations are outsourcing that activity to third party vendors. This strategy may not give significant Returns on Investment (RoI) if the entire arrangement is not planned well. First, many organizations also outsource data analysis on third-party providers. Gall hyn atal y marchnatwyr o fewn y sefydliad i dyfu arbenigedd ar Ddata Fawr. Os yw'r sefydliad yn gwbl ddibynnol ar y ffynonellau trydydd parti ar gyfer dadansoddi data a mewnwelediadau, yna mae angen i wneud yn siŵr bod y trydydd parti yn gyfan gwbl yn deall ei nodau a thargedau ac yn cysoni ei gamau gweithredu yn unol â hynny. gallai hyn, er enghraifft,, yn cael ei wneud gan y gwerthwr sy'n mynychu cyfarfodydd wythnosol a misol gyda'r timau marchnata.
Mae angen i'r Prif Swyddog Meddygol i wneud yn siŵr bod yr holl bobl sy'n gwneud penderfyniadau marchnata yn gallu cael mynediad at ddata a rhedeg y dadansoddiad a mewnwelediadau yn rheolaidd.
Angen i ddadansoddi mwy o ddata yn gyflym
Pob dydd, eich fframwaith casglu data yn casglu cyfrolau enfawr o ddata o sawl ffynhonnell — social media, sensors, ffonau symudol, cofnodion trafodiad, a llawer mwy. Mae'r data yn cadw lluosi ond gall fod yn ddefnyddiol dim ond pan fyddwch yn gallu prosesu a dadansoddi'r data yn gyflym i ennill ystyrlon, relevant insights. Afraid dweud, ydych angen casglu data uwch a fframwaith analytics i wneud hyn.
Dehongli'r data
delweddu data yn mynd i chwarae rhan allweddol wrth ddehongli'r data. delweddu data, os nad oeddech yn gwybod yn barod, yw'r modd y cyflwynwyd gwybodaeth ar ffurf lluniau a graffigol. Mae hyn yn amlwg yn ei gwneud yn haws i ddeall gwybodaeth. However, i berfformio delweddu data, mae'n rhaid i'r data gael eu deall yn gyntaf mewn cyd-destun. For example, os yw'r data yn dod o gyfryngau cymdeithasol, yna mae angen i ddeall neu ddehongli cyntaf anghenion y cwsmer. Dim ond wedyn y gallwch chi gyflwyno'r data mewn fformat mwy dealladwy.
Sicrhau ansawdd data
ansawdd y data yw'r brif her sy'n eich wynebu pan rydych yn mynd i berfformio delweddu data. Eich fframwaith casglu data yn mynd i gasglu data o ffynonellau lluosog ac yn dibynnu ar ansawdd y hidlo eich offer yn berthnasol, efallai y byddai ychydig iawn o hidlo ar ansawdd data. In such a case, byddwch yn gwastraffu llawer o amser wrth brosesu a chwynnu allan data diangen. So, eich bod yn colli allan ar amser. Hyd yn oed os ydych yn gallu perfformio delweddu data o ansawdd yn ddiweddarach, efallai y byddwch eisoes wedi colli amser gwerthfawr ac mae eich cystadleuwyr wedi ymyl chi allan.
Gwneud data ystyrlon ar gael
Mae'n her fawr i sicrhau data ystyrlon ar gael yn enwedig oherwydd y cyfrolau enfawr o ddata a gasglwyd. For example, os oes angen i arddangos 20 biliwn rhes o ddata manwerthu y mae angen i chi arddangos, bydd y defnyddiwr yn ei chael yn anodd iawn gwneud unrhyw synnwyr allan ohono. Gallwch clwstwr y wybodaeth yn grwpiau llai ac yn rhesymegol ac yn eu cyflwyno i'r gynulleidfa. Yn y fath fodd, Bydd y gynulleidfa yn gallu gweld y data y maent am.
materion diogelwch
Gyda'r seilwaith cwmwl dod yn fwy hygyrch i bawb, sefydliadau yn storio eu data Big fwyfwy i mewn i'r cwmwl. Ers storio cwmwl yn hygyrch o unrhyw le gyda chysylltiad Rhyngrwyd, mae hyn yn agor newydd, heriau diogelwch soffistigedig. Ers Data Mawr yn cael ei gasglu o ffynonellau lluosog, mae'n her i sicrhau bod y data yn dod i mewn yn cael ei sicrhau. Big Data can be manipulated at the time of processing mainly because the Big Data processing tools like Hadoop and NoSQL were not originally designed with security in mind. So, organizations are faced with the task of balancing between collecting Big Data and ensuring security and confidentiality.
Summary
Big Data is a huge opportunity for business enterprises but they need to pay more attention to how they view Big Data and its uses, especially the marketing department. They need to get rid of gut and experience-driven marketing decisions and rely more on objective information. When they do this, the other challenges can be more easily overcome.
