10 nagy adat van és nem szabad

A nagy adatok sok ígéretet hordoznak minden típusú iparágban. Ha ezt a nagy adatot hatékonyan és hatékonyan kihasználják, akkor jelentős hatással lehet a döntéshozatalra és az elemzésre. A nagy adatok előnye azonban csak akkor érhető el, ha azokat strukturált módon kezelik. A nagy adatok bevált gyakorlatait fokozatosan kialakítják, de a végrehajtáshoz már vannak egyértelmű tennivalók és dolgok.

Az alábbi útmutatások a valós projektekből összegyűjtött gyakorlati tapasztalatokra és ismeretekre épülnek. Itt vannak a legfontosabb nagy adataim, amit nem szabad tenni.

Bevonja az összes üzleti szektort egy nagy adat kezdeményezésbe

A nagy adatokkal kapcsolatos kezdeményezés nem izolált és független tevékenység, és az igazi érték és betekintés megszerzéséhez minden üzleti egység bevonása kötelező. A nagy adatok segítenek a szervezeteknek nagy mennyiségű adat kiaknázásában, és betekintést nyerhetnek az ügyfelek viselkedésébe, eseményekbe, trendekbe, előrejelzésekbe stb. Ennek eredményeként a vállalatok egyre inkább összpontosítanak az összes lehetséges információtípusra, minden lehetséges forrásból / üzleti egységből, hogy megértsék a helyes mintát.

Vizsgálja meg az összes infrastrukturális modellt a nagy adatok megvalósításához

Az adatmennyiség és annak kezelése minden aggodalomra okot adó kezdeményezés szempontjából komoly aggodalomra ad okot. Mivel a nagy adatok az adat petabájtáival foglalkoznak, az adatkezelés egyetlen megoldása az adatkezelés. Ugyanakkor a tároló létesítmények kiválasztása és befejezése előtt figyelembe kell venni a költségkomponenst. Felhőszolgáltatások gyakran a legjobb választás, de a különböző felhőkörnyezetek szolgáltatásait ki kell értékelni a megfelelő meghatározásához. Mivel a tárolás az egyik legfontosabb alkotóelem bármely nagy adat megvalósításában, ezt a tényezőt nagyon óvatosan kell értékelni minden nagy adat kezdeményezés során. (Szerezzen újabb perspektívát a mai Big Data Challenge Stems-ben a változatosságból, nem a volumenből vagy a sebességből.)

Vegye figyelembe a hagyományos adatforrásokat a nagy adattervezés során

A nagy adatok különféle forrásokból származnak, és a források száma nap mint nap is növekszik. Ezt a hatalmas mennyiségű adatot használják a nagy adatfeldolgozás bemeneteként. Ennek eredményeként néhány vállalat úgy gondolja, hogy a hagyományos adatforrásoknak nincs haszna. Ez nem igaz, mivel ez a hagyományos adat kritikus összetevője minden nagy adat története sikerének. A hagyományos adatok értékes információkat tartalmaznak, ezért ezeket más nagy adatforrásokkal együtt kell használni. A nagy adatok valós értéke csak akkor származtatható le, ha valamennyi adatforrást (hagyományos és nem hagyományos) figyelembe veszünk. (Tudjon meg többet a „Take That, Big Data” című szakaszban! Miért tehet a kis adat egy nagyobb ütést.)

Fontolja meg a következetes adatkészletet

Nagy adatkörnyezetben az adatok különböző forrásokból származnak. Az adatok formátuma, felépítése és típusa forrásonként eltérő. A legfontosabb rész az, hogy az adatokat nem tisztítják meg, amikor a nagy adatkörnyezetre kerülnek. Tehát, mielőtt bíznának a beérkező adatokban, meg kell ismételni a megfigyelést és elemzést a következetességről. Amint az adatok konzisztenciája megerősítést nyer, azokat egységes metaadatkészletként lehet kezelni. A metaadatok egységes készletének megkeresése a minta gondos megfigyelésével nélkülözhetetlen gyakorlat minden nagy adattervezésnél.

Terjessze az adatokat

Az adatmennyiség komoly aggodalomra ad okot, ha feldolgozási környezetet veszünk figyelembe. Az óriási adatmennyiség miatt, amellyel a nagy adatok foglalkoznak, az egyetlen kiszolgálón történő feldolgozás nem lehetséges. A megoldás egy Hadoop környezet, amely elosztott számítási környezet, amely árucikk-hardveren fut. Ez lehetővé teszi a gyorsabb feldolgozást több csomóponton. (Tudjon meg többet a 7 tudnivalóról a Hadoopról.)

Soha ne támaszkodjon egyetlen nagy adat-elemzési megközelítésre

A piacon különféle technológiák állnak rendelkezésre a nagy adatok feldolgozására. Minden nagy adattechnológia alapja az Apache Hadoop és a MapReduce. Ezért fontos, hogy a megfelelő technológiát a megfelelő célra értékeljük. Néhány fontos elemzési megközelítés a prediktív elemzés, a vényköteles elemzés, a szöveges elemzés, az adatanalitika stb. A kívánt cél eléréséhez fontos a megfelelő módszer / megközelítés kiválasztása. Legjobb, ha nem támaszkodunk egyetlen megközelítésre, hanem különféle megközelítéseket kell megvizsgálni, és kiválasztani a megoldáshoz leginkább megfelelőt.

Ne indítsa el a nagy adat kezdeményezést, mielőtt készen állna

Mindig ajánlott kis lépésekkel kezdeni minden nagy adatot tartalmazó kezdeményezést. Tehát kezdje meg a kísérleti projektekkel a tapasztalatok megszerzése érdekében, majd folytassa a tényleges megvalósítást. A nagy adatok lehetősége nagyon lenyűgöző, de a valódi érték csak akkor érhető el, ha csökkentjük hibáinkat és több szaktudást szerezünk.

Ne használjon adatokat elkülönítve

A nagy adatforrások szétszórtan vannak körülöttünk, és nap mint nap növekednek. Fontos, hogy ezeket az adatokat integráljuk a megfelelő elemzési kimenetek eléréséhez. Az piacon különféle eszközök állnak rendelkezésre az adatintegrációhoz, de használat előtt ezeket megfelelő módon ki kell értékelni. A nagy adatok integrálása összetett feladat, mivel a különböző forrásokból származó adatok eltérő formátumúak, de nagyon jó követelmény a jó elemzési eredmények elérése.

Ne hagyja figyelmen kívül az adatbiztonságot

Az adatbiztonság fontos szempont a nagy adattervezés során. Kezdetben (bármilyen feldolgozás elvégzése előtt) az adatok pebájtban vannak, tehát a biztonságot nem szigorúan hajtják végre. Néhány feldolgozás után azonban olyan részhalmazt kap, amely bizonyos betekintést nyújt. Ezen a ponton az adatbiztonság elengedhetetlenné válik. Minél jobban feldolgozzák és finomítják az adatokat, annál értékesebbé válnak egy szervezet számára. Ez a finomhangolt kimeneti adat szellemi tulajdon és biztonságos. Az adatbiztonságot a nagy adatok életciklusának részeként kell megvalósítani.

Ne hagyja figyelmen kívül a nagy adatok elemzésének teljesítményrészét

A nagy adatok elemzése csak akkor hasznos, ha jó teljesítményt nyújt. A nagy adatok további betekintést nyújtanak hatalmas mennyiségű adat gyorsabb feldolgozása alapján. Ezért elengedhetetlen a hatékony és eredményes kezelés. Ha a nagy adatok teljesítményét nem kezelik gondosan, akkor problémákat okoz, és az egész erőfeszítés értelmetlenné válik.

Megbeszélésünk során a nagy adatokkal kapcsolatos kezdeményezések csinálására és megsemmisítésére összpontosítottunk. A nagy adat egy feltörekvő terület, és amikor megvalósul, sok vállalat még mindig a tervezési szakaszban van. A kockázat és a hibák minimalizálása érdekében elengedhetetlen a nagy adatokra vonatkozó bevált gyakorlatok megértése. A beszélgetési pontok az élő projekt tapasztalatokból származnak, tehát néhány útmutatást ad a nagy adatstratégia sikeres megvalósításához.