בעבר, עוד ניתן היה לנהל נתונים אלו באמצעות קובצי אקסל או אקסס, אך כיום, כאשר הארגון מחובר למערכות שונות ופועל מול גורמים רבים, הדרך היחידה להפיק את המרב מהמידע, לחבר את הדאטה ולבסס עליו את תהליכי קבלת ההחלטות הוא באמצעות ניהול נכון של ביג דאטה. כיצד ארגונים בישראל עושים זאת? אלו השיטות שכדאי להכיר.
התבססות על מערכת רבת עוצמה האוספת, ממיינת ומעבדת את הנתונים.
כאשר מתמודדים עם ביג דאטה, יש צורך להטמיע בארגון מערכת, שתפקידה הוא למשוך את הנתונים מאינספור מקורות המשמשים את הארגון, לסנן, לטייב, לעבד ולהציג אותם בהקשר הנכון לשאלת המשתמש. בדרך כלל במערכות אלו ישנו רכיב "מכונה לומדת" שתפקידו ללמוד את מאפייני השימוש של חוקר הנתונים (כל משתמש במערכת) ולהציג עבורו תוצאות מהירות ומדויקות יותר. לרוב מנועים אלו כבר מובנים במערכות הבינה העסקית מהדור החדש, ויש בכוחם להתמודד עם נתונים המגיעים בתבניות שונות.
התבססות על מערכת המאפשרת חקירה חופשית.
מערכות בינה עסקית נקשרות בדרך כלל לשאילתות מידע, כלומר המשתמש מחפש את הדו"ח או את השאילתה הקרובה ביותר לשאלתו העסקית, ונדרש להשלים את המידע באמצעות תהליך ידני של איסוף נתונים. ברוב המקרים, במקום שחוקר הנתונים יעמיק בחקירתו באופן אינטואיטיבי, הוא מקדיש חלק עיקרי מזמנו לפעולות תפעוליות, שאין להן ערך עסקי. לעומת זאת, כאשר נעזרים במערכת בינה עסקית התומכת בביג דאטה, המנוע הפועל "מאחורי הקלעים" לומד את התבניות ואת מאפייני השימוש, ומאפשר למשתמש לחקור את הדאטה מכל כיוון אפשרי, לשאול שאלות ייחודיות, להתמקד בפרטים ולשמור על קו המחשבה.
נוסף לכך במערכת זו המשתמש יכול ליצור את "הסיפור העסקי" או לתאר באמצעות תרשים גרפי את תהליך קבלת ההחלטה שלו בקלות יחסית באמצעות רכיבי self service מובנים – העיקרון המנחה במערכות אלו מהדור החדש, שמיועדות במיוחד לעבודה עם מסדי נתונים עצומים, היא לאפשר למשתמש עצמאות מרבית ולהקנות לו ביטחון רב, כאשר הוא חשוף למידע המקושר באופן ישיר ובאופן עקיף לשאלתו ויכול להגיע לתובנות עסקיות עמוקות במהירות וביעילות רבה יותר בהשוואה לתהליכים הידניים והאיטיים.
ניהול נכון של אחסון הנתונים
עסקים נעזרים במספר שרתים, הן על ענן, הן על שרתים פנים ארגוניים והן על שרתים בתצורה היברידית כולל "אחסון מארח" הפועל בשיטת "קובצי העוגיות" כדי לשלוף את המידע באמצעות תבניות מובנות (לדוגמה: חיפושים רווחים) וכדי לקצר את משך הזמן בין שאילת השאלה לבין המענה עליה. כמו כן, חברות רבות נעזרות בשרתים שפועלים ברקע כדי לספק תמיכת רשת בעת הרצת דו"ח רחב היקף, בדרך זו תהליך עיבוד הדו"ח לא מעמיס על המערכת ושומר על ביצועים גבוהים.
