ビッグデータ成功の5つの計画 - ダミー

大きなデータは最初の段階にすぎませんが、成功を計画したいと考えています。あなたが学んでいるものと得ている経験を活用できるように、計画や良い実践を始めるのは早すぎることはありません。

大きなデータ目標を計画する

多くの組織は、単一のプロジェクトでいくつかの具体的なメリットを試すことで、大きなデータ移動を開始します。プロジェクトを選択することにより、資本的支出を冒すことなくテストすることができます。しかし、あなたがやることは、一連の一回限りのプロジェクトであれば、会社内の大きなデータを活用する価値を理解し始めるときに、良い計画を立てることはできません。

<！したがって、あなたがいくつかの実験を終え、可能性のあるものを最初に理解した後、いくつかの目標を設定する必要があります。大きなデータで何を達成したいですか？あなたのビジネスの一部は、より多くのデータを注入することでより利益を上げることができますか？明確な目標を立てるために、IT部門とビジネス部門の連携が重要です。

大きなデータを活用するための目標を理解すれば、あなたの仕事は始まったばかりです。すべてのステークホルダーをビジネスに巻き込む必要があります。

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タスクフォースをまとめることは、ビジネスの代表者を集めて、データ管理の問題がどのように関連しているかを把握するうえで最適です。このチームは、ベストプラクティスを持つさまざまなビジネスユニットに役立つチームに発展することができます。タスクフォースは、経営戦略と方向性を設定している上級管理職リーダーの代表を派遣する必要があります。

大きなデータとの関連でセキュリティを計画する

<！企業は常にデータのセキュリティを管理する必要がある最も重要な問題の1つとして挙げていますが、高度に分散され、非常に複雑なデータ管理に伴う複雑さのために準備ができていないことがよくあります。大規模なデータ分析の初期段階では、分析のためにそのデータのほんの一部しか保存されないため、アナリストはデータを保護しません。

しかし、アナリストが企業に持ち込むデータ量を選択すると、内部リスクと外部リスクに対してデータを保護する必要があります。このデータの一部には、権限のない誰もアクセスできないようにマスクする必要のある個人情報が含まれます。大きなデータのコンテキストでセキュリティを有効にするには、明確な計画が必要です。

大きなデータガバナンス戦略を計画する

情報ガバナンスは、従業員、パートナー、および顧客が信頼できる情報リソースを作成する能力です。ガバナンス戦略は、ITとビジネスの共同責任です。

たとえば、状況や政府の要求に応じてデータを保護する方法を決定するルールが存在します。医療データは、個人情報と個人情報が非公開になるように保存する必要があります。分析者が大量の情報を収集して分析し、そのデータを保護するために適切なガバナンスを実装することを忘れていない場合、問題が発生する可能性があります。データソース自体は独自のものでもよい。これらのソースが組織内で使用される場合、使用されるデータの量と目的に制限があります。

ビッグデータスチュワードシップの計画

データ分析の結果が正しいと仮定することは簡単です。経営陣は、数字が好きで、その数字に基づいて意思決定をするのが好きです。しかし、データが適切な方法で管理されていないと、ハザードが発生する可能性があります。

企業が潜在的に新製品の最良のターゲットとなる顧客を決定する状況では、10〜15種類の異なるデータソースを分析して結果を出すことができます。

さまざまなメタデータと異なる前提に基づいたデータソースを使用することで、会社を間違った方向に送ることができます。慎重に、企業が最も情報に基づいた正確な意思決定を行うのに役立つような意味のあるデータを収集する際には注意が必要です。これは、これらの新しいデータソースを履歴データシステムと統合する方法を理解することを意味します。

ビッグデータのベストプラクティスを考察し、パターンを活用して計画を立てる

ビッグデータ市場が成熟するにつれて、企業は正しい結果を得るためのベストプラクティスまたはテクニックでより多くの経験を積むことになります。ビッグデータを活用してビジネスの成果を上げる方法を調査している同僚と会うことができます。

ベストプラクティスを顧客に利用可能なパターンにまとめたベンダーやシステムインテグレーターを探すこともできます。誰かが学んだミスを繰り返すのではなく、他人から学ぶ方法を見つける方が常に良いです。大きなデータ市場が成熟し始めると、より多くの成文化されたベストプラクティスを活用することができます。