Sadržaj
- Sudjelujte u svim poslovnim odjeljcima u velikoj inicijativi podataka
- Procijenite sve infrastrukturne modele za implementaciju velikih podataka
- Uzmite u obzir tradicionalne izvore podataka pri planiranju velikih podataka
- Razmislite o konzistentnom skupu podataka
- Distribuirajte podatke
- Ne oslanjajte se na pristup jedinstvenim analitičkim podacima
- Nemojte pokrenuti veliku inicijativu za velike podatke prije nego što budete spremni
- Ne upotrebljavajte podatke izolirano
- Ne zanemarujte sigurnost podataka
- Ne zanemarujte dio uspješnosti analitike velikih podataka
Izvor: Rawpixelimages / Dreamstime.com
Oduzeti:
Veliki podaci su nova i nova domena za većinu tvrtki. Da bi se postiglo, potrebno je pažljivo prilagođavanje i korištenje najboljih praksi.
Veliki podaci nose puno obećanja za sve vrste industrije. Ako se ovi veliki podaci iskoriste učinkovito i učinkovito, to može imati značajan utjecaj u odlučivanju i analitikama. No korist od velikih podataka može se postići samo ako se njima upravlja strukturirano. Postupno se uspostavljaju najbolje prakse velikih podataka, ali postoje već jasni dosjei do kojih nema.Sljedeće smjernice temelje se na praktičnom iskustvu i znanju prikupljenom iz stvarnih projekata. Evo mojih najboljih dosjea i velikih podataka.
Sudjelujte u svim poslovnim odjeljcima u velikoj inicijativi podataka
Inicijativa velikih podataka nije izolirana i neovisna aktivnost, a za postizanje stvarne vrijednosti i uvida potrebno je uključiti sve poslovne jedinice. Veliki podaci mogu pomoći organizacijama da iskoriste velike količine podataka i steknu uvid u ponašanje kupaca, događaje, trendove, predviđanja itd. To nije moguće sa snimkom podataka koji bilježi samo dio cjelokupne količine podataka obrađenih u velikim podacima. Kao rezultat, tvrtke se sve više koncentriraju na sve vrste podataka koji dolaze iz svih mogućih avenija / poslovnih jedinica kako bi razumjeli ispravan obrazac.Procijenite sve infrastrukturne modele za implementaciju velikih podataka
Količina podataka i njegovo upravljanje glavna su briga za sve velike inicijative podataka. Budući da se veliki podaci bave petabajtima podataka, jedino rješenje za upravljanje njima je korištenje podatkovnih centara. Istodobno, prije izbora i finalizacije bilo kojeg skladišta potrebno je uzeti u obzir i komponentu troškova. Usluge u oblaku često su najbolji izbor, ali usluge različitih oblaka moraju se procijeniti da bi se utvrdilo odgovarajuće. Budući da je pohrana jedna od najvažnijih sastavnica u svakoj implementaciji velikih podataka, to je čimbenik koji bi trebao biti pažljivo ocijenjen u svakoj velikoj inicijativi podataka. (Pogledajte drugu perspektivu u današnjim izvorima velikih podataka za izazov iz raznolikosti, a ne volumena ili brzine.)Uzmite u obzir tradicionalne izvore podataka pri planiranju velikih podataka
Postoje veliki izvori velikih podataka, a broj izvora se također povećava iz dana u dan. Ova ogromna količina podataka koristi se kao ulaz u veliku obradu podataka. Zbog toga neke tvrtke misle da tradicionalni izvori podataka nisu od koristi. To nije istina, jer su ovi tradicionalni podaci kritična komponenta za uspjeh bilo koje velike priče o podacima. Tradicionalni podaci sadrže vrijedne podatke pa ih treba koristiti u suradnji s drugim velikim izvorima podataka. Prava vrijednost velikih podataka može se utvrditi samo ako se uzmu u obzir svi izvori podataka (tradicionalni i netradicionalni). (Saznajte više u Uzmi to, veliki podaci! Zašto mali podaci mogu spakirati veći gomilu.)Razmislite o konzistentnom skupu podataka
U okruženju velikih podataka podaci dolaze iz različitih izvora. Format, struktura i vrste podataka razlikuju se od izvora do izvora. Najvažniji dio je da se podaci ne brišu kada su u pitanju vaše veliko podatkovno okruženje. Dakle, prije nego što vjerujete dolaznim podacima, morate provjeriti konzistentnost ponavljanim promatranjem i analizom. Nakon što se potvrdi konzistentnost podataka, to se može tretirati kao konzistentan skup metapodataka. Pronalaženje konzistentnog niza metapodataka pažljivim promatranjem obrasca ključna je vježba u bilo kojem planiranju velikih podataka.Distribuirajte podatke
Količina podataka glavna je briga kada razmotrimo okruženje za obradu. Zbog ogromne količine podataka kojom se bave veliki podaci obrada na jednom poslužitelju nije moguća. Rješenje je okruženje Hadoop, distribuirano računalno okruženje koje radi na robnom hardveru. Daje snagu brže obrade na više čvorova. (Saznajte više o 7 stvari koje treba znati o Hadoopu.)Ne oslanjajte se na pristup jedinstvenim analitičkim podacima
Na tržištu su dostupne različite tehnologije za obradu velikih podataka. Temelj svih velikih podataka su Apache Hadoop i MapReduce. Stoga je važno procijeniti ispravnu tehnologiju za ispravnu svrhu. Neki od važnih analitičkih pristupa su prediktivna analitika, propisivačka analitika, analitika, analitika podataka u tijeku itd. Odabir odgovarajuće metode / pristupa važan je za postizanje željenog cilja. Najbolje je izbjegavati oslanjanje na jedinstveni pristup, ali istražiti različite pristupe i odabrati savršeno podudaranje za vaše rješenje.Nemojte pokrenuti veliku inicijativu za velike podatke prije nego što budete spremni
Uvijek se preporučuje započeti s malim koracima za sve velike inicijative s podacima. Dakle, krenite s pilot projektima da steknete stručnost, a zatim krenite na stvarnu provedbu. Potencijal velikih podataka vrlo je impresivan, ali pravu vrijednost možemo postići tek kad smanjimo pogreške i steknemo više stručnosti.Ne upotrebljavajte podatke izolirano
Veliki izvori podataka raspršeni su oko nas i iz dana u dan se povećavaju. Važno je integrirati sve te podatke kako biste dobili ispravan izlaz analitike. Na tržištu su dostupni različiti alati za integraciju podataka, ali ih trebate procijeniti ispravno prije upotrebe. Integriranje velikih podataka složen je zadatak jer su podaci iz različitih izvora različitog formata, ali vrlo je potreban za dobivanje dobrog analitičkog rezultata.Ne zanemarujte sigurnost podataka
Sigurnost podataka važno je pitanje pri planiranju velikih podataka. U početku (prije bilo kakve obrade) podaci se nalaze u petabajtima, tako da sigurnost nije strogo implementirana. Ali nakon neke obrade, dobit ćete podskup podataka koji pružaju neki uvid. U ovom trenutku sigurnost podataka postaje ključna. Što se više podataka obrađuje i fino podešava, oni to vrednije postaju organizaciji. Fino podešeni izlazni podaci intelektualno su vlasništvo i moraju ih se osigurati. Sigurnost podataka mora biti implementirana kao dio velikog životnog ciklusa podataka.Ne zanemarujte dio uspješnosti analitike velikih podataka
Izlaz velike analitike podataka koristan je samo kad daje dobre performanse. Veliki podaci nude više uvida na temelju brže obrade ogromne količine podataka. Stoga je najvažnije učinkovito i učinkovito upravljati njime. Ako se ne vodi pažljivo upravljanjem velikim podacima, to će stvoriti probleme i cjelokupni napor će biti besmislen.U našoj raspravi usredotočili smo se na dos i velike inicijative podataka. Veliki podaci su područje u nastajanju, a kada je u pitanju implementacija, mnoge su tvrtke još uvijek u fazi planiranja. Važno je razumjeti najbolje prakse s velikim podacima kako biste umanjili rizik i pogreške. Točke diskusije izvedene su iz iskustva s projektima uživo, pa će dati neke smjernice za uspješnost strategije velikih podataka.