Aptallar İçin Küçük İşletme İçin Büyük Veriler Cheat Sheet - mankenler

Bernard Marr

Büyük veriler büyük başlıklar yapıyor ancak sadece bir vızıltı ifadesinin ötesinde en son iş fad. Bu fenomen çok gerçekçi ve o kadar çok farklı alanda somut faydalar üretiyor - özellikle de iş dünyasında. Burada bir işletme sahibi veya yönetici olarak büyük verilerin kalbine ulaşacaksınız: İşletmeler için önemli büyük veri becerilerini, daha iyi kararlar vermek için büyük verileri kullanmanın on adımı, ve verilerden meslektaşlarınıza bilgi vermek için ipuçları.

Büyük Verileri Anlamak Jargon

Büyük veriyi çevreleyen teknik jargon ilk bakışta biraz yıldırıcı görünebilir. Her biri için anlaşılır tanımlamalarla birlikte, karşılaşmanız muhtemel anahtar sözcük öbekleri ve terimler şunlardır:

Büyük veriler: Yaptığınız her şey dijital iz (veya veri) bırakır; (ve diğerleri) kullanabilir ve analiz edebilir. büyük veriler ifadesi, toplanan verilere ve bu verileri kullanabilme becerisine işaret eder.
Büyük veri analizi: Bu gerçek temelli karar vermeyi bilgilendiren bilgiler üretmek için verileri toplamak, işlemek ve analiz etmektir. Çoğu durumda, algoritmaları kullanarak yazılım tabanlı analiz içerir.
Algoritma: Verileri analiz etmek için yazılım tarafından çalıştırılan bir matematiksel formül veya istatistiksel işlem. Genellikle birden çok hesaplama aşamasını içerir ve verileri otomatik olarak işlemek veya sorunları çözmek için kullanılabilir.
Bulut bilgiişlem: Yerel olarak değil, uzak sunucularda çalışan yazılım veya veriler. Dolayısıyla şeyleri kendi makinenize depolamak ya da hesaplamak yerine bilgisayarınıza bir ağ üzerinden (İnternet gibi) bağlı diğer bilgisayarları kullanabilirsiniz.
Yapılandırılmış veriler: Veritabanı veya elektronik tablo gibi tanımlanmış bir kayıt veya dosyanın sabit bir alanında bulunan herhangi bir veri veya bilgi. Doğal yapısı, analiz etmeyi hızlı, kolay ve ucuz yapar.
Yapılandırılmamış veriler: Tüm veriler kolayca saklanamaz ve geleneksel biçimlerde veya veritabanlarında dizine eklenemez. E-posta konuşmaları, sosyal medya mesajları, video içeriği, fotoğraflar, ses kayıtları, sesler vb. Içerir. Yapısal eksikliği geleneksel bilgisayar programlarını kullanarak analiz etmeyi zorlaştırıyor.
Yarı yapılandırılmış veriler: Tahmin ettiniz, bu yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veriler arasındaki çapraz. Analiz için kullanılabilen, ancak veritabanlarında veya tablolarda bulunan sıkı yapıdan yoksun bir yapıya sahip olabilecek verilerdir. Örneğin, bir Facebook mesajı yazar, tarih, uzunluk ve hatta duygularına göre kategorize edilebilir, ancak içerik genellikle yapılandırılmamıştır.
İç veriler: Bu, işletmenizin halihazırda sahip olduğu veya gelecekte potansiyel olarak erişebileceği veya oluşturabileceği tüm verileri içerir. Biçim olarak yapılandırılabilir (örneğin bir müşteri veritabanı) veya yapılandırılmamış olabilir (müşteri hizmetleri çağrılarından gelen konuşma verileri).
Harici veriler: Basitçe söyleyelim, işiniz dışındaki sonsuz sayıda bilgi budur. Kamuya açık veya özel olarak yapılabilir ve formatta yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.
Şeylerin İnterneti: Cihazları birbirine bağlayan ( şeyler adı ile) birbirleriyle iletişim kurabilen bir ağ. Bu, akıllı televizyonlar, akıllı telefonlar ve sensörler gibi teknolojileri kapsar ve cihazlar, sistemler ve hizmetler arasındaki bağlantıdaki büyük artış sayesinde mümkün olur.

6 Anahtar Büyük Veri Yeteneği Her İş İhtiyaçları

Büyük verileri başarıyla kullanmak için temel beceriler nelerdir? Buradaki liste, tüm işyerlerinin geliştirmesi gereken altı temel beceriyi, ya bu niteliklere uyan veri bilimcilerini işe almak ya da bu becerileri mevcut çalışanlara geliştirmek yoluyla içerir:

Analitik: Bu, hangi verinin soruyla alakalı olduğunu belirlemeyi içerir bu cevapları türetmek için verileri cevaplamayı ve yorumlamayı umut ediyorsunuz. Temel beceriler, kalıpları bulma ve bağlantı kurma becerisi, bir dizi veriyi (yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) mantıklı kılan özellik ve SAS Analytics ve Oracle Data Mining gibi endüstri standardı analitik paketleri hakkında sağlam bir bilgi birikimi içerir.
Yaratıcılık: Herkes formik olabilir - işinizi pakette ayıran yenilikleri amaçlamanız gerekir. Yaratıcılık, tablolara ve çizelgelere rahatça uymayan verileri - yapılandırılmamış verileri anlamaya umut eden herhangi bir işletme için önemlidir. Değerli yaratıcı beceriler, problem çözme becerisi (belki de başkaları henüz farkında olmayan sorunları saptamak için) ve verileri toplamak ve yorumlamak için yeni yollar bulma becerisi içerir.
Matematik ve istatistik: Matematik veya istatistik konusunda güçlü geçmişe sahip kişiler büyük veri ile ilgili çalışmalar için iyi bir temel oluştururlar. İstatistiklerin en azından temel bir kavrayışını ve dağınık verilerin, rakamlara dönüştürülebilmesini, böylece sayısallaştırılabilmesini, böylece onlardan sonuçlar çıkarabilmenizi arzuluyorsunuz.
Bilgisayar bilimi: Bu çok geniş kategori makine öğrenimi, veritabanları ve bulut bilgiişlemi gibi bir dizi alt alanı kapsar. Kabloları bir araya getirip gelişmiş makine öğrenimi ve doğal dil işleme algoritmaları oluşturmak için her şeyi kapsayabilir. Temel beceriler, veritabanı teknolojisinin sağlam bir anlayışını ve Hadoop, Java ve Python gibi teknolojileri sağlam bir şekilde kavramayı içerir.
İş fikri: Büyük verilerle çalışanlar, şirketin amaçlarını ve hedeflerini iyi kavramış olmalı ve işin doğru yönde ilerlediğini anlamalıydı.Bu, şirketin kıpırdanmasını sağlayan şeyleri, onu neyin güzelleştirdiğini ve niçin rakiplerinden sıyrıldığını (ve gelişmiyorsa neden olmasa da) rakiplerini anlamayı içerir.
İletişim: Dünyadaki en iyi analitik becerilere sahip olabilirsiniz, ancak bulguları net bir şekilde sunup performansı iyileştirmek ve başarıyı yönlendirmek için nasıl yardımcı olabileceğini göstermedikçe, tüm bu analizler devam edecektir boşa harcamak. Verilere anlayışlar ve analiz yoluyla katma becerisi olduğu gibi, kişilerarası ve yazılı iletişim becerileri büyük önem taşır. Hikaye anlatma ve veriyi görselleştirme teknikleriyle hayata taşıyabilecek bir yetenek de son derece yardımcı olacaktır.

İş Kararlarını Artırmak İçin Verileri Kullanmanın 10 Adımı

Çok uluslu veya küçük bir aile işletmesi işletiyor olsanız bile, veriler iş dünyasında stratejik karar vermenin kalbinde olmalıdır. Büyük veriler, "Müşteri memnuniyetini nasıl artırabilirim?" Gibi temel iş sorularınıza cevap bulmanıza yardımcı olan bilgiler sağlayabilir. '. Veri, fikirlere yol açar; işletme sahipleri ve yöneticileri bu anlayışları, işi geliştiren kararlara ve eylemlere dönüştürebilir.

Veri tabanlı kararlar vermek için bu on adım süreci kullanın:

Strateji ile başlayın.

Erişebileceğiniz veya erişmeniz gereken verilere başlamadan önce, işletmenizin neye ulaşmak istediğini araştırarak başlayın. Özetle, stratejik hedeflerinizin ne olduğunu, örneğin müşteri tabanınızı artırmanız gerektiğini öğrenmeniz gerekiyor.
İş alanına girmiş; stratejik hedeflerinizi belirleyin.

Genel strateji elde etmek için en önemli alanları tanımlayın. Çoğu işletme için müşteri, finans ve operasyon alanları çok önemlidir.
Yanıtlanmamış soruların tanımlanması.

Bu hedefleri gerçekleştirmek için hangi soruları cevaplamanız gerektiğini öğrenin. Bilmeniz gereken her şeyi öğrenerek, gerçekten ihtiyacınız olan verilere odaklanabilirsiniz.
Bu sorulara cevap bulmanıza yardımcı olacak verileri bulun.

Sizin için en ideal veriyi tanımlamaya odaklanın - en acil sorularınıza cevap vereceğiniz ve stratejik hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek veriler.
Zaten sahip olduğunuz veya erişebildiğiniz verileri belirleyin.

İhtiyacınız olan veriyi belirledikten sonra, hemen açık olmamasına rağmen, o bilginin bir kısmında oturuyor olup olmadığınızı görmek mantıklıdır.
Masraflar ve gayret gerekçelendirilirse çalışın.

Ancak, masrafları biliyorsanız, maddi menfaatler bu masraflardan daha ağır basarsa, masraflarınızı karşılayabilirsiniz. Bu bakımdan, verilere diğer anahtar iş yatırımları gibi davranmalısınız. Verilerin uzun vadeli değerini iş stratejisine özetleyen yatırım için net bir vaka oluşturmalısınız.
Verileri toplayın.

Bu adımın çoğu, verilerinizi toplamak ve yönetmek için süreçleri ve kişileri ayarlamak için ortaya çıkıyor. Analiz hazır bir veri kümesine erişim satın alıyor olabilirsiniz; bu durumda veri toplayıp bu şekilde toplamaya ihtiyaç yoktur. Ancak, gerçekte, birçok veri projesi bir miktar veri toplama gerektirir.
Verileri analiz edin.

Anlamlı ve kullanışlı iş anlayışlarını ayıklamak için verileri analiz etmeniz gerekiyor. Sonuçta, daha sonra veriden yeni bir şey keşfetmezseniz, bu kadar ileri gidilecek bir nokta yoktur.
Analizleri sunun ve dağıtın.

Sonuçlar, doğru kişilere anlamlı bir şekilde doğru kişilere sunulmadıkça, veri setlerinin boyutu veya analiz araçlarının gelişmişliği gerçekten önemli değil. Verilerinizden edindiğiniz bilgilerle karar verme sürecini bilgilendirmek ve eninde sonunda performansı artırmak için kullanıldığından emin olmanız gerekir.
Öğrenmeyi işe ekleyin.

Son olarak, veriden elde edilen bilgileri, karar verme sürecinize uygulamanız, işinizi daha iyi hale getirecek kararlar vermeniz - ve ardından bu kararlar üzerinde hareket etmeniz gerekir. Benim için bu, veri yolculuğunun en ödüllendirici parçasıdır: verileri eyleme dönüştürme.

Analiz Verilerini Büyük Verilerden Nasıl Haber Vereceğiz

Büyük veriler size bilgi edinebilmenize yardımcı olabilir. doğru bilgi doğru kişilere doğru zamanda teslim edildiğinde işletmeler rekabet avantajı kazanır. Bu, bilgilerden bilgi ve veriler çıkartılması ve bunları karar vericilere kolayca anlayacakları bir şekilde iletmesi anlamına geliyor. Her şeyden önce, insanlar önünde bilgi anlamak için çok çalışmak zorunda kaldıklarında, insanların davranışları daha az olur.

Görüşmelerinizin bu en iyi ipuçlarıyla aydınlattığından emin olun:

Hedef kitlenizi tanımlayın. Kitlenizin kim olduğu stratejik sorularınıza bağlı. İzleyici, işletme sahibi iseniz sizsiniz olabilir veya insan kaynakları ekibiniz, pazarlama ekibinizin veya kombinasyonunuz olabilir. Bu sonuçları kimin göreceğini kendinize sorun. Görüşülen konular hakkında zaten ne biliyorlar? Neye ihtiyaç duyuyor ve bilmek istiyorlar? Peki, bu bilgilerle ne yapacaklar?
Kitleniz için bilgileri özelleştirin. Bilgilerinizi her karar vericinin spesifik gereksinimlerini karşılamak üzere özelleştirmeye hazır olun.
Neyi başarmaya çalıştığınızı hatırla. Stratejik sorularınızı yanıtlamak ve iş hedeflerinize ulaşmakla ilgisi olmayan ilginç bilgilerle dikkatinizi dağılmamaya çalışın. Gelecekte bu diğer anlayışları tekrar gözden geçirmek için bir kapsam olabilir, ancak şu an için, elde etmeye hazırladığınıza odaklanın.
Metin duvarı oluşturmaktan kaçının. Verilerin bir numara, kısa bir yazılı anlatım, tablo, grafik veya grafik olarak sunulabileceğini unutmayın. Aslında, en iyi yaklaşımın bu formatların bir kombinasyonu içermesi muhtemeldir.
Veri görselleştirme tekniklerini kullanın. Görseller, hızlı ve doğrudan oldukları, genellikle anlaşılması kolay, unutulmaz oldukları ve ilgi duydukları için, bilgiyi iletmek için mükemmeldir; okuyucunun dikkatini tam sayfadan daha fazla tutma ihtimali yüksektir. Metin.
Ancak metni ihmal etmeyin. Sayılar, grafikler ve görseller yalnızca bir anlık görüntü verebilir; Anlatım, önemli noktalarda süslemenizi sağlar. Neyin gösterildiğini tanıtmak ve temel bilgileri vurgulamak için kısa anlatımlar kullanın.
Önemli noktaları ön plana çıkarmak için net başlıklar kullanın. Bu şekilde, hızlı bir bakışta bile kilit noktalar açıkça görülecektir.
Bilgileri stratejinize bağlayın. Eğer stratejik bir iş sorusuna doğrudan cevap veren, örneğin 'Personelin cirosunu yüzde on oranında azaltmak' gibi bilgileri sunduyorsanız, ', bu soruyu açıklama öyküsüne ve belki de başlığına ekleyin.