为什么大数据自动化对业务很重要?

自动化是找到解决方案的关键。使用大数据自动化可以使内部运营更高效,决策更容易。每天,企业都会获得大量数据,评估它以获得有价值的见解至关重要。企业可以从流程自动化中获得巨大收益,包括降低成本、提高能力、自助服务模块和提高可扩展性。

每家公司都从各种来源收集信息,包括物联网 (IoT)、网站、社交媒体和移动设备。捕获大量数据很简单,但只有有效处理数据才能对公司有用。虽然大数据可以帮助公司更快地做出更好的管理决策,但彻底改变一家公司需要详细的战略。数据的丰富性、存储成本以及如何使用数据的不确定性都增加了困惑。

▍大数据捕获和存储:组织面临的挑战

一个组织捕获和存储大数据的方法及其管理方式会对整个组织产生重大影响。大多数企业在获取准确的实时数据时都面临以下障碍。

人为错误:手动处理大量数据时,总是存在出错的风险。花在工作上的时间会被浪费掉,产生的数据也无法被相信。

数据分析专家可能不像企业中的所有其他员工那样精通数据,导致数据来源和存储方法不匹配。数据是非结构化的,来自论文、文本文件、音频、视频和其他来源,这是原因之一。

保护数据:对企业来说,保护数据集再次成为一项困难的任务。公司经常忙于理解、保存和分析数据集,而忽视了数据安全,这不是一种明智的做法。

企业必须借助网络安全专家的帮助,实施数据加密、数据分离、端点安全、实时安全监控以及使用大数据安全工具等措施来实现这一目标。

整合数据:网站、社交媒体页面、客户日志、报告、ERP 软件和电子邮件都是公司的数据来源。数据经常以各种格式存储,包括图片、基本文件和关系数据库。将所有这些数据结合起来是困难的,组织必须依靠数据技术来帮助他们。为了最大限度地利用大数据,他们必须以不同的方式思考。

物联网应用的复杂性:随着物联网应用在组织生态系统的各个阶段(如传感器、边缘服务和网关)实施,IT 复杂性不断扩大,用户满意度不断下降。

自动化是解决人为错误、隐私、安全和 IT 问题的最佳推荐方式。自动化有助于跨系统平稳集成数据,同时提高数据的准确性和完整性。自动化可以帮助企业发展,同时还可以处理大量数据。

▍大数据自动化:组织的“什么”和“为什么”

大数据分析自动化将数据科学提升到更高水平。它让企业主可以利用大数据,使其更易于访问且更具成本效益,因为它是一种自助服务范式。它允许数据科学家通过减少他们花在数据分析杂务上的时间来将更多时间投入到他们的核心专业知识上。

世界上几家最成功的公司都选择了自动化并正在收获回报。有了正确的技术,整个大数据过程可以缩短到几周。以下是一些优点:

• 运营成本降低

• 提高运营效率

• 提高技术可扩展性

• 改进了自助服务模块

使用自动化进行预测分析所需的时间更少,解码预测算法需要几个小时的工作,但人类需要几个月的时间。自动化使传统的商业智能和认知计算分析更易于实现,同时降低了费用。此外,数据湖和数据准备系统协助自助服务模块。

▍大数据自动化:组织的“何时”及“如何”

作为一般规则,基于规则的、可重复的工作和明确定义的业务流程的一部分是很好的自动化候选者。其中包括一些:

创建仪表板和报告:自动化可以快速流式传输、处理和聚合数据,使其更易于非技术人员理解。

数据维护:通过微调数据仓库,自动化使过程更容易。有多种解决方案可帮助组织实现流程自动化。

数据准备任务:KNIME 平台可以标记数据、训练和验证模型以及迭代优化过程。

数据验证过程:数据验证自动化有助于检测拼写错误、标记和分配缺失值、简化数据建模程序和数据转换。

数据监控:数据验证自动化有助于检测错别字、标记和分配缺失值、简化数据建模程序以及数据转换。

定义目标:必须包括跨职能团队成员,例如营销、运营和人力资源。自动化流程必须对组织有明确的目标和期望。

确定指标:衡量目标的绩效和效用,以确保它们得到满足。它还可以作为自动化系统未来计划或扩展计划的参考点。

选择自动化工具:从 Python 的 NumPy、SciPy 和 Pandas 库中进行选择以实现自动化。这些包使代码和程序的传输以及更好的人工协作变得更容易。

▍结论

数据科学通过自动化得到改进,商人可以使用大数据自动化来消除其运营中的复杂性,它使数据分析师和数据科学家能够将时间投入到为公司提供价值的计划中。如果你擅长数据科学,大数据分析就是你的游乐场。要扩大公司自动化的范围,请学习大数据分析

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