10 Mythen über Big Data

Unternehmen haben täglich mit einer Fülle von Daten zu tun, und das Volumen der Daten, die erstellt und gespeichert werden, ist ein ständig wachsendes Phänomen, das genauer unter die Lupe genommen und analysiert werden muss. Hier kommt das Konzept der Big-Data-Analyse ins Spiel.

Große Datenmengen verwendet Datenpunkte aus einer Reihe von Rohdaten und identifiziert Zusammenhänge, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Prognosen zu treffen über die Zukunft. Der Rohdatensatz wird verwendet, um Modelle zu erstellen, Simulationen durchzuführen und Datenpunkte zu ändern, um zu sehen, wie sich jede Änderung auf die daraus resultierenden Informationen/Erkenntnisse und Vorhersagen auswirkt. Dies wurde von Organisationen übernommen, um intelligentere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Angesichts der steigenden Beliebtheit von Big Data haben einige große Missverständnisse die Funktionalität von Big Data verwischt. Einige dieser Mythen werden im Rahmen dieses Artikels entlarvt. Ein Ratschlag: „Weniger Kritik, mehr Offenheit“ ist das, wovon die Welt mehr braucht!

Mythos 1: Big Data ist zu komplex, um damit umzugehen

Angesichts der Menge an Big Data, die in Echtzeit aus mehreren Quellen wie Audio, Video und Bildern generiert werden, kann es etwas schmutzig werden! Big Data wurde eingeführt, um manuelle Prozesse zu automatisieren und so die Komplikationen beim Umgang mit all diesen Daten zu reduzieren.

Big Data-Analysen verwenden verschiedene Technologien und Simulationstools, die auf den ersten Blick zu groß erscheinen mögen, um sie zu handhaben, aber das Gleiche galt für Mobiltelefone und Computer! Alle Erfindungen erforderten einen strengen Lernprozess, bevor sie einfach zu bedienen und zu verwenden waren.

Das Gleiche gilt für Big-Data-Tools. Zum Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Datenpunkten werden einige spezielle Tools verwendet, für die eine wenige Trainingseinheiten zur Eingewöhnung.

Lassen Sie sich von einem Experten bei all diesen Daten, Datentechnologien und der Gewöhnung an sie helfen. Der technische Rahmen für Big Data ist nicht so komplex und aufwändig, wie behauptet oder gedacht wird! Stellen Sie sich vor, was Sie mit solchen Daten machen könnten, wenn Sie die Kunst von Big Data erst einmal beherrschen. Das sollte Motivation genug sein, oder?

Mythos 2: Big Data in der Cloud ist einem potenziellen Risiko ausgesetzt

Hacking hat eine Reihe von Datenschutzdiensten herausgefordert und bei denjenigen, die an der Cloud-Technologie zweifeln, für Aufruhr gesorgt. Trotzdem muss das Missverständnis, dass die Cloud unsicher ist, durchbrochen werden.

Das ist nicht ganz richtig, denn bei jedem größeren Datenhack gibt es einen ständiges Upgrade der Sicherheit Maßnahmen und Protokolle zum Schutz sensibler Daten.

Cloud-Sicherheitsdienste sind strenger geworden, und Cloud-Anbieter führen regelmäßig Software- und Hardwareupdates durch, um den Datenschutz und die Beschränkung auf die Autorisierung durch Dritte gegen alle Bedrohungen zu gewährleisten. Audits sind zur Selbstverständlichkeit geworden, um die Cloud-Dienste vor allen Arten von Sicherheitsverletzungen zu schützen.

Mythos 3: Big Data ist teuer

Dieses Missverständnis hat zu Mythos Nummer 4 geführt. Big-Data-Lösungen sind vielfältig, daher ist es falsch, von einem allgemeinen Standpunkt aus zu urteilen und Big Data als hohe Investition zu bezeichnen. Wenn Sie sich entscheiden, eine zu verwenden öffentlich verwaltete Cloud-Plattform Für all Ihre Geschäftsdatenanforderungen können die Kosten über alle Erwartungen hinaus minimiert werden. Denken Sie daran, dass Sie Einsparung anderer Gemeinkosten (z. B. Arbeit) bei der Nutzung von Cloud-Diensten zur Datenverwaltung.

Wenn Sie nach kostengünstigen Lösungen suchen, gibt es nichts Besseres als eine öffentlich verwaltete Cloud, für die kein Kauf oder keine Installation von Hardware/Software erforderlich ist. Darüber hinaus gibt es keine Infrastrukturbeschränkungen für die Datenspeicherung. Wenn Sie überlegen, ob es sich lohnt, es auszuprobieren, machen Sie eine Testfahrt von 4-6 Wochen in der Cloud und überzeugen Sie sich selbst!

Mythos 4: Big Data ist nur für große Unternehmen

Dies ist das größte Missverständnis von allen und eines, das auf so vielen Ebenen falsch ist. Viele glauben, dass große Datenmengen, da sie als kostspielige Investition angesehen werden, nur erschwinglich sind große Unternehmen. Nein, das ist nicht der Fall. Hast du davon gehört Hadoop? Es ist die günstigste Wahl, die es sowohl für große als auch für kleine Organisationen gibt.

Es ist auch falsch anzunehmen, dass kleine Unternehmen nicht ausreichend gerüstet sind, um Big Data zu nutzen. Kleine Unternehmen verfolgen einen persönlicheren Ansatz für den Betrieb und die Verwaltung ihrer täglichen Abläufe. Aus dieser Logik heraus sind sie bei der Verwaltung großer Datenmengen wahrscheinlich effizienter Open-Source-Softwarewie Hadoop.

Mythos 5: Big Data ist da, um Menschen zu ersetzen

„Maschinenalgorithmen werden Menschen für immer ersetzen!“ Keine Maschine kann menschliche Einsicht und Intelligenz ersetzen. Selbst bei großen Datenmengen müssen Datenanalysten die Analysetools und Maschinen bedienen. Nicht nur das, Maschinenalgorithmen können auch keine eindeutigen Überlegungen liefern, wie es Menschen tun.

Außerdem kann Big Data die menschliche Kreativität nicht ersetzen. Basierend auf den verschiedenen Erkenntnissen, die Big Data liefern, werden Entscheidungen vom menschlichen Gehirn und der darin enthaltenen Kreativität getroffen. Das ist maschinell nicht erreichbar Algorithmen, da nicht einmal Roboter einen kreativen Instinkt haben, der dem Menschen ähnelt. Daher fehlt diesem speziellen Mythos eine angemessene Grundlage.

Mythos 6: Big Data ist eine Komplettlösung

Es wurde bereits früher festgestellt, dass Big Data chaotisch werden kann, und die Umwandlung dieser Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse ist unerlässlich. Dies ist möglicherweise nur möglich, wenn die richtige Menge an Ressourcen zur richtigen Zeit zur Verfügung steht. Sie benötigen Mitarbeiter mit Fähigkeiten, Erfahrung und der Fähigkeit, mit Daten in solchen Mengen umzugehen. Nur dann können Erkenntnisse und datengestützte Entscheidungen getroffen werden.

Ohne diese Unterstützung durch die Geschäftsleitung ist Big Data nichts weiter als eine weitere großartige Erfindung des modernen Menschen. Die Der Erfolg von Big Data hängt von Datenwissenschaftlern ab, Analysten, Support-Mitarbeiter und Geschäftsführer. All dies zusammen mit Big-Data-Analysen ergibt eine Komplettlösung.

Mythos 7: Big Data garantiert einen höheren ROI

Die Präzedenz für dieses Missverständnis ist tief verwurzelt. Die Leute glauben, dass Technologie automatisch optimale Ergebnisse erzielen kann. Das stimmt nicht, denn selbst mit Technologie können Sie die externen Faktoren, die sich auf ein Unternehmen und seine verschiedenen Entscheidungen auswirken, nicht kontrollieren. Wenn externe Faktoren kontrolliert werden könnten, müssten keine datengestützten Prognosen getroffen werden. So einfach ist das!

Große Datenmengen kann keine höhere Kapitalrendite garantieren (ROI), aber es kann mit Hilfe ausgereifter Entscheidungen dazu manipuliert werden.

Lassen Sie uns jedoch wiederholen: Dies ist kein todsicheres Ergebnis, das zu erwarten ist. Es ist ein geeigneterer Ansatz, mithilfe von Big-Data-Analysen Modelle und Datensätze zu erstellen, mit denen statistisch relevante Ergebnisse ermittelt und diese dann in profitable Entscheidungen umgewandelt werden können.

Mythos 8: Big Data wird Data Warehouses ersetzen

In Anlehnung an den früheren Mythos, dass Menschen durch Maschinenalgorithmen ersetzt werden, wird auch angenommen, dass Big Data Data Data Warehouses ersetzen. Auch dies ist eine falsche Annahme, die nicht stichhaltig ist.

Big-Data-Plattformen wie Hadoop wurden entwickelt, um ergänzen die traditionell verwendete Datenbank Managementsysteme. Sicher, die Erstellung von Big Data wurde von traditionellen Data Warehouses und Managementsystemen inspiriert, aber es mussten besser organisierte automatisierte Versionen zur Unterstützung dieser DBMS und Warehouses eingeführt werden.

Trotz Big-Data-Plattformen und Effizienz/Kosteneffektivität bei der Datenspeicherung und -analyse gibt es kein vergleichbares Data Warehouse in Bezug auf die Art und Weise, wie strukturierte Daten verarbeitet und vorhersehbare Workloads nebeneinander ausgeführt werden.

Mythos 9: Big Data garantiert einen besseren Entscheidungsprozess

Bei adäquater Nutzung mit ausreichender Unterstützung von Führungskräften und Analysten kann Big Data dabei helfen, leistungsfähigere Entwürfe zu entwerfen. informierte Entscheidungen. Auch dies ist überhaupt kein garantiertes Ergebnis! Big-Data-Analysen sind Tools, mit denen Beziehungen und Muster anhand einer bestimmten Menge von Datenpunkten aufgedeckt werden können. Die ultimative Entscheidungsfähigkeit liegt jedoch bei denjenigen, die Interpretation dieser Muster und Beziehungen.

Selbst wenn ein Trend oder eine Korrelation genau identifiziert und aufgedeckt wurde, entscheiden letztendlich externe Faktoren über ein gutes oder schlechtes Ergebnis. Prognosen können getroffen werden, aber sie sind nicht unbedingt immer richtig. Das Fazit: Big Data ist eine Unterstützungsfunktion, die Vorhersagen ermöglichen kann.

Mythos 10: Big Data ist ein IT-bezogenes Konzept

Big Data optimiert nicht nur die IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens. Es ist viel größer und großartiger. Es wirkt sich auf das Unternehmen und alle seine Abteilungen aus, einschließlich Vertrieb, Marketing, Finanzen, Betrieb und Personalwesen.

Fazit

Es mag wie ein IT-Begriff erscheinen, aber er bietet mehr als das. Big Data sollte als Ressource betrachtet werden, mit der viele der Probleme gelöst werden können, mit denen ein Unternehmen täglich konfrontiert ist. Big Data hat die Fähigkeit, selbst in den entfremdetsten Geschäftsabläufen Vernunft zu wecken. Es handelt sich um ein unternehmensweites Phänomen, das auch als solches angegangen und genutzt werden muss.

Wenn Sie das nächste Mal auf einen Mythos über Big Data stoßen, stellen Sie sicher, dass Sie all diese Informationen nutzen und den Menschen erklären, was Big Data erreichen kann und was nicht. Lassen Sie uns lernen, menschliche Intelligenz und harte Arbeit zu schätzen, die technologische Fortschritte wie Big Data ermöglicht haben.