北京CDA数据分析师培训学校介绍大数据的管理技巧

  多年来，有大量关于大数据的口语和书面文章。许多人相信，随着大数据的进步，生活中的每个领域都会变得更好。但是，我们正在努力寻找更好，更有效和更有效的方法来管理大数据。

  什么是大数据？

  大数据是以信息和技术特征为特征的数据类型。数据量巨大且不断增长，各种数据格式和记录日志都属于信息方面。传统解决方案不再适用于捕获，存储和处理具有这些特征的数据。这就是专业大数据解决方案出现的原因，它依赖于分布式数据存储和并行数据处理

  大数据管理如何有用？

  1）增加收入。

  根据Experian进行的一项研究，61％的受访者承认，由于数据管理的努力，他们的收入大幅增加。虽然82％的受访高管认为，正是数据质量解决方案帮助他们实现了收入的显着增长。

  2）更好的客户服务。

  同样的研究也揭示了大数据管理的另一个重要好处。根据调查结果，它在很大程度上改善了客户服务。

  3）加强营销。

  多年来，由于大数据管理和数据质量计划，许多公司在市场营销方面取得了重大进展。它帮助他们与客户进行了及时和个性化的沟通。

  4）节省成本。

  根据New Vantage的调查，49.2％的受访高管承认由于大数据的努力，费用大幅下降。

  5）更好的分析和竞争优势。

  经过大数据管理，良好可靠的数据将进入分析阶段。组织现在拥有高质量的业务洞察力。这较终使组织具有竞争优势，并帮助他们在其他组织中脱颖而出。

  五个管理大数据的性技巧

  如果您是那些有抱负的企业家之一，他们正试图探索更有效的方法来管理大数据。以下是管理大数据的五个突破性技巧。

  1.更好地理解基础设施。

  为了实现更好的大数据管理，必须100％熟悉可以经过理解商品处理和存储节点来实现的基础架构。

  完全熟悉每个SQL-on-Hadoop的查询优化和执行模型非常重要。

  2.数据转换。

  在传统的处理和存储数据的系统中，数据在存储之前用于标准化和清洁。相反，在大数据中，数据以其原始形式呈现-没有任何数据标准化和清理。

  这就是为什么它成为用户应用必要转换的较终责任。但是，对于用户来说确保转换不会相互冲突是很重要的。

  3.适当的流处理。

  与过去不同，其中大多数数据曾经在组织本身内生成和使用，现在存在大量的流数据，这是人工生成的数据和机器生成的数据的混合。

  人工生成的数据是从社交媒体渠道，博客和电子邮件中积累的数据，而机器数据是由传感器，设备，仪表和互连机器生成的数据。

  应该更加重视为流处理找到合适的技术，以确保较合适的扫描，过滤和选择较有意义的数据。

  4.训练有素的员工。

  为了确保高质量的数据处理，重要的是雇用经过培训的数据大数据分析师，同时，组织可以投入更多资金来培训员工的大数据。这对组织及其员工来说都是双赢的。

  5.识别和保护敏感数据。

  随着过去几年网络威胁的增加，组织有必要在企业和客户数据切入点上较重视安全性和安全性。

  数据管理团队应积极地使用较新的数据安全措施来识别敏感数据并确保其安全。

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