Понимание больших данных
Как только вы приступите к действию принятия больших данных, на этом пути будут некоторые препятствия (скажем, со стороны руководства проекта). И именно поэтому вам нужно обратить внимание на проблемы управления, которые большие данные могут принести в производство:
- Отсутствие внутренних технических навыков .
Как бы заманчиво это ни было, вы не должны полностью отдавать на аутсорсинг весь проект по усыновлению. В противном случае будет трудно получить столь необходимое понимание больших данных. Более того, аутсорсинг полностью не является выходом, потому что - особенно на ранних этапах - вам придется много экспериментировать. И это просто легче, если ваши «домашние» люди вовлечены. Вот почему естественно нанимать новых квалифицированных технических работников или переучивать старых.
Прежде чем приступить к каким-либо реальным действиям, было бы неплохо обратиться к консалтингу больших данных, поскольку он может облегчить трудности проектов с большими данными и способствовать пониманию больших данных. Но прежде чем отправиться к ближайшему консультанту, нужно кое-что знать: это будет выгодно, только если вы организуете передачу знаний своим техническим сотрудникам.
- Пропавшие инженеры-технологи в команде .
Не только разработчики работают с большими данными. Ваша техническая команда должна будет тесно сотрудничать с инженерами-технологами. Во-первых, потому что технические специалисты должны понимать ваши производственные процессы, а технологи могут помочь с этим. Во-вторых, потому что ваши технологи сами могут увидеть ценные способы улучшить производство и управление им, если они изучат общие возможности больших данных. Таким образом, вы должны убедиться, что ваша команда больших данных имеет достаточное количество квалифицированных инженеров-технологов.
- Сопротивление новым технологиям .
Некоторые сотрудники - будем надеяться, меньшая часть - вероятно, будут сопротивляться большим данным. И в этом нет ничего личного: для привычных существ просто удобнее использовать старые технологии. Обучение ваших сотрудников, а также контроль их использования нового решения могут помочь справиться с этой задачей.
Теперь вы готовы
Варианты производственного использования показывают, что большие данные могут принести большие деньги и большую ценность . Они также показывают, что большие данные наиболее широко используются для оптимизации производства . И это вполне логично: решения для больших данных действительно хороши для нахождения корреляций. В то время как производственные изменения, основанные на разумно выбранных корреляциях, могут значительно повысить урожайность.
Чтобы воспользоваться этими огромными преимуществами, которые предлагает большие данные, и начать использовать большие данные в своей производственной организации, вам необходимо тщательно спланировать свои действия. Итак, давайте репетируем их еще раз. Вам следует:
- Найти правильный подход к вашим большим данным. Тщательно анализируйте потребности своего бизнеса, находите способ удовлетворить их большими данными и никогда не гонитесь за тенденциями просто ради удовольствия.
- Благоразумно планируйте принятие больших данных . Не прыгайте на самую сложную часть с самого начала. Найдите небольшой проект для тестирования больших данных. Соберите данные, протестируйте простые алгоритмы и попробуйте более смелые.
- Следите за проблемами управления . Получите полное понимание больших данных, не переводите проект полностью на аутсорсинг и привлекайте необходимое количество инженеров-технологов.
