Восемь ошибок в сфере больших данных и способы их избежать

25.03.2013  Экспертиза, Идеи и практики автоматизации

В этом году ИТ-затраты на большие данные, по прогнозу Gartner, достигнут уровня в 34 млрд. долл. Основная масса этих инвестиций придется на модернизацию традиционных систем для улучшения сбора и анализа данных, извлекаемых из трафика вебсайтов, социальных сетей, средств контроля и генерируемых при взаимодействии с клиентами. Но всегда ли организации извлекают максимум из своих инвестиций в большие данные? Явно нет. В недавно выпущенной книге “Слишком большие, чтобы не считаться: значение больших данных для бизнеса” (Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, издательство John Wiley & Sons) отмечается, что компании все еще испытывают трудности в освоении нового инструмента. Ее автор Фил Саймон пишет, что потоки больших данных зачастую настолько подавляют и управленцев, и рядовой персонал, что те могут попасть в классическую ловушку и забыть про ключевую задачу любого проекта — повышение эффективности бизнеса. Он проводит мысль, что при устойчивом фокусе на реальных целях работники компаний смогут добыть максимум пользы из гигантских объемов внешней информации. Саймон работает техническим консультантом и выступает в средствах ... читать далее.