Didieji duomenys ir jų kaupimas bei analitika yra sąlyginai naujas dalykas, todėl specialistai vis dar mokosi ir išranda naujus metodus, kaip efektyviai tai daryti, ką išmokti papildomai, norint būti geru duomenų analitiku. Tačiau jau dabar yra aiškūs keli esminiai dalykai, kuriuos reikia suprasti dirbant su didžiaisiais duomenimis, norint, kad būtų kaupiami būtent tie duomenys, kurių reikia, ir kad susigaudyti juose būtų paprasčiau. Šiame įraše pasidalinsime svarbiausiomis įžvalgomis, kurios pravers duomenų analitikui.
Kiekybė ne visada reiškia kokybę
Jei esi prikaupęs daug bet kokių duomenų, dar nereiškia, kad jie visi tau yra naudingi ir reikalingi. Kaupiant duomenis svarbiausia yra išsikelti sau klausimą, į kurį sukaupti duomenys turėtų duoti atsakymą. Sukaupti duomenys turės daug didesnę vertę, kai jie bus tiesiogiai susiję su atsakymais į klausimus, kurie yra aktualūs konkrečiai įmonei ar organizacijai. Būtent toks duomenų „rūšiavimas“ yra vienas pagrindinių duomenų analitiko darbų.
Ištrink nereikalingus duomenis
Jei, kaip aptarėme aukščiau, analizuojant duomenis paaiškėja, kad dalis jų neduoda jokios naudos, nes yra niekaip nesusiję su norimais gauti atsakymais, tokius duomenis reikia ištrinti. Jei tokie duomenys bus palikti, vėliau, bandant gauti reikiamą atsakymą, jie gali iškreipti rezultatus.
Komandos bendradarbiavimas
Jei duomenis kaupia didesnė kompanija, labai svarbu teisingai išskirstyti reikalingus duomenis pagal kompanijos skyrius ir jų keliamus klausimus. Taip pat duomenų analitikas turėtų išsiaiškinti, kurių duomenų gali prireikti vienam skyriui iš kito. Produktyviai dalinantis duomenimis skatinamas skyrių ir komandų bendradarbiavimas, be to, taisyklingai suskirstyti duomenys palengvina darbą pagal „Agile“ metodus.
Įrankiai, palengvinantys darbą su didžiaisiais duomenimis
Surinkti duomenis nėra pats sunkiausias darbas, daug sunkiau yra juos taikyti konkrečiam tikslui, kurį išsikėlė kompanija ar organizacija. Kad būtų paprasčiau tai daryti, yra sukurta nemažai specialiai tam skirtų įrankių. Pasidalinsim keliais iš jų:
- Sisense: vienas naujausių ir moderniausių įrankių, kuriuos naudoja duomenų mokslininkai.
- TIBCO Spotfire: aukštai vertinama aplinka, skirta kurti interaktyvioms vizualizacijoms ir sąsajoms, kurios padeda dar giliau analizuoti duomenis ir numatyti tendencijas.
- Grow: idealiai tinka mažoms kompanijoms, kurios planuoja pradėti analizuoti ir vizualizuoti savo sukauptus duomenis.
- BeyondCare: puikiai tinka analizuoti itin didelius duomenų kiekius, dažniausiai naudojama sveikatos priežiūros įstaigose.
- IBM Watson Analysis: ši išmani duomenų aptikimo paslauga veikia debesyje ir yra skirta lengvai ir paprastai analizuoti duomenis.
- SAP Lumira: plačiai žinomas duomenų analitikos lyderis.
- SAS Visual Analysis: padeda suprasti, prognozuoti, analizuoti duomenis ir kurti ataskaitas.
Taigi, įmonės naudojami duomenų valdymo metodai ir naudojami analizavimą palengvinantys įrankiai ilgainiui taps pranašumą prieš kitas įmones lemiantys dalykai, nes kuo efektyviau bus dirbama su didžiaisiais duomenimis, tuo lengviau bus siekti išsikeltų tikslų. Rasti ir pritaikyti šiuos metodus bei įrankius artimiausiu metu taps daugelio įmonių pagrindinis tikslas, padėsiantis joms klestėti. Jei tave sudomino darbas su didžiaisiais duomenimis, registruokis į mokymus VILNIUJE arba KAUNE.
