Pengenalan

Banyak eksekutif yang ditugaskan dengan projek data terkemuka menghadapi kekeliruan mengenai istilah data biasa. Apa perbezaan antara data besar, tasik data, gudang data, dan data mart? Bilakah data besar "cukup besar"? Mengapa ia penting?

Dalam artikel ini, kami menguraikan perbezaan antara istilah yang berbeza sehingga anda dapat terdengar lebih pintar dalam mana-mana perjumpaan, data ringkas, atau inisiatif kepegawaian yang berkaitan dengan data.

Pertama- Apa itu data?

Data adalah intinya, penyimpanan maklumat kuantitatif dan kualitatif. Dalam perniagaan anda, ini boleh menjadi maklumat mengenai:

•  Pekerja dalaman anda
•  Pelanggan anda
• Proses dalaman anda
• Data kewangan anda
• Nombor Tiket Meja Bantuan

Dan banyak lagi yang mustahil untuk disenaraikan dalam satu dokumen yang merangkumi dimensi dan ukuran. Data anda tersebar di banyak sistem, pangkalan data, dan kumpulan di dalam dan tanpa organisasi anda.

Data anda juga terdapat dalam berbagai keadaan yang relevan, ketepatan, ketepatan masa, dan aksesibilitas. Sebahagiannya sejajar dengan data lain, dan sebahagiannya tidak.

Sekiranya organisasi anda seperti lebih daripada 95% syarikat, maka anda menghadapi banyak data yang tidak tersusun dan tidak bersih. Keadaan itulah yang sering kita sebut sebagai "tasik data".

Apa itu Data Lake

Tasik data adalah tempat di mana data anda dikumpulkan dan dalam keadaan semula jadi. Itu mungkin berarti bahwa data tidak terstruktur, jelas, atau tersedia untuk digunakan dalam saluran pipa. Tasik data menyimpan SEMUA DATA yang anda miliki, termasuk data sejarah selama puluhan tahun, sepanjang masa.

Storan untuk tasik data anda biasanya murah dan kebanyakannya tidak terurus.

Bilakah Data Menjadi "Data Besar"?

Istilah lain yang banyak digunakan adalah data besar- dan untuk alasan yang baik. Data besar adalah fenomena yang semakin meningkat berkat ketersediaan penyimpanan data, kemampuan penyimpanan yang mencukupi, dan jumlah sistem dan peranti yang menghasilkan data setiap hari.

Data besar adalah, menurut definisi umum, "data yang berisi variasi yang lebih besar tiba dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang lebih tinggi. "

Data anda adalah aset terbesar dan risiko terbesar anda ... namun ia hanya berguna jika anda benar-benar dapat memahaminya.

Inilah sebabnya mengapa data mart sangat membantu.

Apa itu Data Mart?

Data mart adalah segmen yang difokuskan pada gudang data yang dapat menjawab soalan tertentu, selalunya mengenai bidang perniagaan tertentu atau masalah perniagaan utama. Lebih baik lagi, data mart dibangun untuk dapat menjawab pertanyaan atas permintaan dan membuat data dapat dipercaya, berbanding dengan data, yang mungkin tidak bersih dan tidak terstruktur.

Gudang data biasanya merupakan gabungan banyak data yang berbeza.

Apa itu Gudang Data

Gudang data adalah, menurut Wikipedia, “… pusat penyimpanan data terpadu dari satu atau lebih sumber yang berbeza. Mereka menyimpan data semasa dan sejarah dan digunakan untuk membuat laporan tren untuk laporan pengurusan kanan seperti perbandingan tahunan dan suku tahunan. "

Tidak seperti tasik data, gudang data adalah sumber data berstruktur yang disengajakan. Lebih jauh lagi, ini adalah satu repositori dari pelbagai sumber ... banyak daripadanya adalah data tasik.

Perkhidmatan papan pemuka kami dibangunkan dari membangun gudang data dan saluran paip yang kuat sehingga pasukan anda dapat melihat, menganalisis, dan memvisualisasikan data anda dengan mudah.

Cara Menentukan Langkah Seterusnya

Sebahagian besarnya, pindah dari tasik data ke Gudang Data atau Data Mart melibatkan banyak aktiviti kejuruteraan data seperti pembersihan data, proses ETL, dan saluran data.

Sebelum anda memutuskan untuk menyewa sesiapa sahaja untuk projek data anda yang seterusnya, penting untuk memahami di mana anda berada sekarang.

Berikut adalah beberapa soalan untuk ditanyakan kepada pasukan anda:

• Sejauh mana senyap data kita?
• Seberapa bersih data kita?
• Adakah kita mempunyai set data yang cukup besar untuk inisiatif?
• Adakah kita mempunyai kes penggunaan yang jelas?
• Bahagian projek mana yang boleh dikendalikan oleh pasukan dalaman kita sekarang?
• ROI apa yang kita cari?
• Adakah kita tahu kawasan mana yang mungkin kita perlukan dengan lebih mendesak daripada yang lain?
• Adakah kita benar-benar memerlukan visualisasi terlebih dahulu sebelum kita mencuba ML?

Sekiranya anda ingin ada pakar yang membantu mencari tahu di mana untuk memulakan dan apa yang anda perlukan dari segi data, tenaga kerja, alat, dan anggaran, kami dapat membantu. Sebilangan besar projek kami melibatkan inisiatif yang berkaitan dengan data, terutamanya kerana sekarang kami mempunyai Pusat Kecemerlangan Python di Mexico City, Mexico.

Dengan pengalaman lebih dari 20 tahun, pasukan Data Aptude dapat membantu anda mengetahui kemampuan yang anda perlukan, mengembangkan peta jalan projek, dan menguruskan projek anda dengan ahli pasukan yang berpengalaman. Proses kami dimulakan dengan perbualan dan NDA, jadi anda boleh yakin bahawa walaupun anda memutuskan untuk tidak bekerjasama dengan kami, maklumat anda selamat.

Hubungi kami untuk memulakan perbualan.