Beachten Sie diese zehn Tipps:
Weniger ist mehr
Parallel Computing heißt das Zauberwort für das Abspecken in der IT! Den Einstieg erleichtert das Hadoop Framework: Es übernimmt sozusagen die Rolle des Personal Trainers.
Gemeinsam sind wir stark
Öffnung nach innen und nach außen: Open-Source-Angebote unterstützen jede Big-Data-Strategie, externe Experten unterstützen Unternehmen dabei, ihre Software passgenau auszurichten.
Neue Sprache lernen
Wer nicht weiß, was Groovy, Pig oder Python ist, sollte sein Team durch Leute erweitern, die es wissen. Nur so kann man Applikationen und Systeme erstellen, die für Big Data optimiert sind.
Den Moment erleben
Menschen möchten alles zu ihren Bedingungen genau dann bekommen, wenn sie es brauchen. Deswegen liegt in der Echtzeit-Analyse die Zukunft von Big Data. Auch wenn die Analyse historischer Daten weiterhin wichtig bleibt – vor allem für die Entwicklung analytischer Modelle.
Silo-Strukturen überwinden
Die einzelnen Abteilungen müssen sich über Ihre „Fachbereichs-Zäune“ hinweg die Hand reichen und relevante Informationen teilen.
Neue Freundschaften knüpfen
Ein Analytik-Team sollte stets mit den einzelnen Geschäftsbereichen in direkter Beziehung stehen. Nur so kann die IT auf die Anforderungen des geschäftlichen Alltags eingehen. Gegenseitiges Verständnis ist der Schlüssel zu einer umfassenden Big-Data-Strategie.
Entdecker gesucht
„Data Scientists“ neuen Zuschnitts geben sich nie mit dem zufrieden, was sie schon kennen! Sie suchen nach neuen Datenquellen und -arten, die für das Unternehmen wertvoll sein könnten und ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Vom Chaos begeistern lassen
Die Menge unstrukturierter Daten, etwa Videos und Blogs, ist hunderte Male größer als die Menge strukturierter Daten – und eine wichtige Quelle für Business Intelligence.
Mit Leidenschaft präsentieren
Mit einer ansprechenden Präsentation der Analytik-Ergebnisse das gesamte Unternehmen einbinden: Visualisierbare, datengestützte Erkenntnisse verdeutlichen den Mehrwert, den Analytik für Unternehmen bringen kann – für bessere Entscheidungen auf allen Ebenen.
Man lernt nie aus
Mit maschinellem Lernen zum Big-Data-Profi – aber auch dabei gilt: Stetiges Feedback und fortwährender Input verbessern das Entscheidungsmanagement.
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