ข้อมูลเป็นเหมืองทองคำที่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งมันเป็นเรื่องจำเป็นที่จะมีสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบบูรณาการที่อำนวยความสะดวกในเชิงลึกของข้อมูลหลายมิติที่จะตอบสนองการตัดสินใจทางธุรกิจรวมทั้งเหตุสำคัญ ปริศนาที่ใหญ่ที่สุดเป็น จะเริ่มเช่นไรและจะค้นหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ยังไง

เป็นที่เชื่อกันว่านักวิเคราะห์การปฏิบัติโดยเฉลี่ยรวมทั้งนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้เวลา 70 ถึง 80% สำหรับการเตรียมข้อมูลโดยใคร่ครวญจากสถานะการณ์ที่พวกเขามีความรู้สึกว่ามีความจำเป็น มีมิติข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน ข้อมูลนี้ถูกส่งมาจากแหล่งต่างๆ(ข้อมูลอินเทอร์เน็ต เว็บไซต์ที่เพิ่มไปยังแหล่งดั้งเดิมทำให้สลับซับซ้อน ยิ่งมีมิติข้อมูลมากมายเท่าไรก็ยิ่งมีความซับซ้อนของข้อมูลเยอะขึ้นเพียงแค่นั้นก็เลยยากที่จะสร้างมูลค่าทางธุรกิจที่ยั่งยืน

นี่คือตัวอย่างของมิติข้อมูลที่ไม่มีส่วนประกอบที่แตกต่าง:

ข้อมูลที่ได้มาจากรหัสอีเมลองค์กรและส่วนตัวแล้วก็โปรไฟล์โครงข่ายโซเชียล
ใจความรวมทั้งใจความตอบโต้แบบทันที
ข้อมูลที่สร้างขึ้นมาจากกิจกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์อาทิเช่นข้อมูลตำแหน่ง
บันทึกการโทรของลูกค้ารวมทั้งข้อมูลข้อความเสียง
บทความในหนังสือพิมพ์และก็เอกสารด้านเทคนิค
ไฟล์และรูปภาพที่เข้ารหัส
รูปภาพไฟล์เสียงและก็วิดีโอ
ปฏิทินและการติดต่อ
ประวัติการท่องอินเทอร์เน็ต

เทคโนโลยีที่ฉลาดเฉลียวสามารถทำให้สิ่งต่างๆดำเนินไปอย่างราบรื่นด้วยส่วนประกอบเบื้องต้นที่เหมาะสม หน่วยงานต่างๆมีความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆสำหรับในการเข้าถึงข้อมูล ข้อมูลที่ไม่มีส่วนประกอบและรวมเข้ากับข้อมูลที่มีองค์ประกอบ แพลตฟอร์มส่วนมากสามารถกำหนดความสามารถสูงสุดของตัวแปรที่สำคัญตามด้วยการไตร่ตรองความสัมพันธ์กับธุรกิจข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้นช่วยให้สมมติฐานการทดสอบที่ดียิ่งขึ้นและก็การเจาะจงแนวโน้มได้ง่ายและก็ให้ความแน่ใจในผลการวิเคราะห์ที่สูงขึ้นนี่คือขั้นตอนสำหรับในการเก็บข้อสรุปที่ซ่อนอยู่:

เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยว
รับกระบวนการที่มีคุณภาพเพื่อจัดเก็บข้อมูล
เรียกใช้แล้วก็กำหนดตัวแปรที่สำคัญ
พัฒนาแบบจำลองแนวทางการทำนาย

อนาคตของข้อมูลไม่เพียงแค่ แม้กระนั้นการวิเคราะห์จำนวนของข้อมูล แม้กระนั้นยังเอาไปใช้ในการปรับปรุงโซลูชันที่ช่วยทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถติดต่อรวมทั้งโต้ตอบกับข้อมูลได้ซึ่งนำมาซึ่งการผลิตสมรรถนะประสิทธิผลและก็ประสิทธิผลแล้วก็ สภาพแวดล้อมที่ไปถึงเป้าหมาย เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีองค์ประกอบสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่มีสาระเริ่มต้นใหม่เพื่อกำหนดแนวทางที่หน่วยงานมองข้อมูลและจะลดปริมาณชั่วโมงที่ต้องสำหรับเพื่อการเก็บข้อมูล ไฟล์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างชอบมีชุดของข้อสรุปและก็มิติที่นานาประการซึ่งไม่ได้มองเห็นเพราะว่าขาดการมองเห็นในรูปแบบที่มีโครงสร้าง ด้วยเหตุดังกล่าวก็เลยจำต้องติดแท็กแล้วก็ใส่คำอธิบายประกอบข้อเท็จจริงในเนื้อความรวมทั้งมิติที่เกี่ยวข้องเพื่อให้องค์ประกอบที่ได้มาจากมันอาจถูกใช้สำหรับเพื่อการจัดแจงความรู้และก็ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

Facebook Comments