Economics of Big Data - dummies

Il modo migliore per comprendere l'economia dei big data è esaminare i vari metodi per far funzionare i big data per la tua organizzazione. Mentre i costi specifici possono variare a causa delle dimensioni dell'organizzazione, del potere d'acquisto, delle relazioni con i fornitori e così via, le classi di spesa sono abbastanza coerenti.

Grandi tipi di dati e fonti

Le decisioni più importanti che devi prendere in relazione a tipi e fonti sono

• Quali dati saranno necessari per risolvere il problema aziendale?

• Dove puoi trovare i dati?

• Cosa puoi fare con i dati?

• Quanto spesso hai bisogno di interagire con i dati?

• Chi mantiene la proprietà dei dati e dei prodotti di lavoro?

• Quanto tempo è necessario conservare i dati?

• Puoi fidarti dei dati e della relativa fonte?

Analisi dei big data per anticipare i prossimi

Spesso sono disponibili suggerimenti all'interno dei dati esistenti. Tuttavia, senza dati sufficienti, questi suggerimenti verranno ignorati perché i dati potrebbero apparire come anomali o addirittura come errori. Questo tipo di notifiche anticipate di un requisito in evoluzione potrebbe consentire alle aziende di testare nuovi servizi e nuovi imballaggi che potrebbero diventare importanti.

Trovare le giuste fonti di dati

L'approvvigionamento dei dati è il prossimo passo. Non si tratta solo di dove ottenere i dati, ma anche della forma o del tipo dei dati, nonché della qualità o attendibilità dei dati. Buone fonti di dati sentimentali si trovano nelle proprietà di social web come Facebook, Foursquare, Yelp, Pinterest e Twitter.

Le fonti che selezioni possono essere determinate dalle abitudini dei tuoi clienti. La quantità di dati è ampia e potresti essere alla ricerca dell'ago proverbiale nel pagliaio. Inoltre, la struttura e i tipi di questi dati variano da sito a sito, aggiungendo ulteriore complessità e costi.

Cosa puoi fare con i dati?

Capire la frequenza con cui i dati vengono utilizzati dai sistemi interni può aiutare a controllare i costi. Se i requisiti sono per analizzare il sentimento dei clienti in tempo reale attraverso diverse proprietà sociali, i costi saranno molto alti. Se l'analisi può essere eseguita in modo più rilassato o con meno fonti di dati, i costi possono essere inferiori e più controllabili.

Alcuni grandi fornitori di fonti di dati vorranno mantenere la proprietà dei loro dati, licenziandoli per usi specifici e non distruttivi. Altri saranno aperti con costi di accesso minimi o nulli o requisiti di utilizzo preponderanti. Alcune licenze di dati limiteranno l'utilizzo al calcolo e alla distruzione.

Altri potrebbero consentire all'utente di utilizzare i dati, ma richiedono di "restituirli" quando le analisi o i calcoli sono completi.Bisogna sempre fare attenzione a proteggere le informazioni aziendali.

L'economia dei Big Data dovrebbe essere compresa da due dimensioni: iniziare e gestire lo stato stazionario. I costi di avvio possono essere contenuti trovando dati aperti o fonti di dati liberamente accessibili. Se sono necessarie più risorse del data center, è necessario prendere in considerazione servizi basati su cloud in cui è possibile "pagare con la bevanda. "È molto più facile sperimentare in questo modo.

L'impatto tecnologico dei big data

In un mondo ideale, sarà possibile utilizzare molte tecnologie e applicazioni esistenti quando i big data vengono applicati ai flussi di lavoro. Tuttavia, è molto più probabile che debbano essere impiegate nuove tecnologie.

Sono disponibili molti nuovi e diversi strumenti per i big data. Se un Brand Manager ha bisogno di raccogliere dati da diversi siti social, ognuno con diversi tipi di dati, dovrà collaborare con i team IT per selezionare quale tecnologia si adatta meglio ai requisiti aziendali e di costo.

Avrai sicuramente implementazioni di prodotti che incorporeranno elementi di Hadoop e Hive. Inoltre, le nuove tecnologie saranno richieste . Le tecnologie esistenti sono troppo fragili o perché sono progettate per un compito specifico.

Trova il talento per supportare i progetti di Big Data

Gli analisti aziendali potrebbero aver bisogno di aumentare i loro ranghi con gli scienziati dei dati. Ciò può essere realizzato con le relazioni di consulenza nelle fasi di avvio, ma dovrebbe passare al personale permanente man mano che la direzione diventa chiara. Un singolo scienziato di dati non è probabile che sia la risposta. La maggior parte della leva verrà realizzata creando un team di scienziati dei dati.

Per il team IT, la conoscenza delle nuove tecnologie di Big Data dovrà essere introdotta ai membri del team esistenti attraverso la formazione e il tutoraggio. È giusto presumere che i nuovi talenti dovranno essere assunti mentre la tua organizzazione si avvicina allo stato stazionario.

Molte università e college hanno iniziato a offrire corsi che dovrebbero contribuire a colmare il divario nel breve termine. A lungo termine, i fornitori che forniscono soluzioni dovranno creare più soluzioni big data utilizzabili che ne astraggono la complessità.