Садржај
- Укључите све пословне секције у велику иницијативу за податке
- Процијените све моделе инфраструктуре за имплементацију великих података
- Узмите у обзир традиционалне изворе података при планирању великих података
- Узмите у обзир конзистентни скуп података
- Поделите податке
- Не ослањајте се на приступ аналитике великих података
- Немојте покренути велику иницијативу за велике податке пре него што будете спремни
- Не користите податке изоловано
- Не игноришите безбедност података
- Не занемарујте део перформанси аналитике великих података
Извор: Равпикелимагес / Дреамстиме.цом
Одузети:
Велики подаци су нови и нови домен већине компанија. Да би се то постигло потребно је пажљиво прилагођавање и примена најбољих пракси.
Велики подаци носе пуно обећања за све врсте индустрије. Ако се ови велики подаци искористе ефикасно и ефикасно, то може имати значајан утицај на доношење одлука и аналитику. Али корист од великих података може се постићи само ако се њима управља на структуриран начин. Најбоље праксе великих података постепено се успостављају, али постоје већ јасни дослови и не када је у питању примена.Следеће смернице се заснивају на практичном искуству и знању прикупљеном из стварних пројеката. Ево мојих најбољих досјеа и великих података.
Укључите све пословне секције у велику иницијативу за податке
Иницијатива великих података није изолована и независна активност, а укључивање свих пословних јединица је неопходно да би се добила стварна вредност и увид. Велики подаци могу помоћи организацијама да искористе велике количине података и стекну увид у понашање купаца, догађаје, трендове, предвиђања итд. То није могуће са снимком података који биљежи само дио цјелокупне количине података обрађених у великим подацима. Као резултат, компаније се све више концентришу на све врсте података који долазе из свих могућих авенија / пословних јединица како би разумели тачан образац.Процијените све моделе инфраструктуре за имплементацију великих података
Количина података и његово управљање главна су брига за све велике иницијативе података. Будући да се велики подаци баве петабајтима података, једино решење за то је управљање коришћењем дата центара. Истовремено, компонента трошкова мора се размотрити пре избора и финализације било којег складишта. Услуге у облаку су често најбољи избор, али услуге различитих облака морају се проценити да би се утврдило одговарајуће. Како је складиштење једна од најважнијих компоненти у било којој имплементацији великих података, то је фактор који треба врло пажљиво проценити у било којој иницијативи за велике податке. (Погледајте другу перспективу у данашњим степенима великих података са изазовима из разноликости, а не волумена или брзине.)Узмите у обзир традиционалне изворе података при планирању великих података
Постоје различити извори великих података и број извора се такође повећава из дана у дан. Ова огромна количина података користи се као улаз у велику обраду података. Као резултат тога, неке компаније мисле да традиционални извори података нису од користи. То није тачно, јер су ови традиционални подаци критична компонента за успех било које приче о великим подацима. Традиционални подаци садрже драгоцене информације, па би их требало користити у комбинацији са другим великим изворима података. Права вредност великих података може се утврдити само ако се узму у обзир сви извори података (традиционални и нетрадиционални). (Сазнајте више у Узми то, велики подаци! Зашто мали подаци могу да спакују већи гомилу.)Узмите у обзир конзистентни скуп података
У окружењу великих података подаци долазе из различитих извора. Формат, структура и врсте података разликују се од једног до другог извора. Најважнији део је да се подаци не бришу када су у питању ваше велико окружење података. Дакле, пре него што верујете долазним подацима, морате да проверите конзистентност понављаним посматрањем и анализом. Једном када се потврди конзистентност података, они се могу третирати као конзистентни скуп метаподатака. Проналажење конзистентног скупа метаподатака пажљивим проматрањем обрасца је суштинска вјежба у било којем планирању великих података.Поделите податке
Количина података је главна брига када разматрамо окружење за обраду. Због огромне количине података којом се баве велики подаци, обрада на једном серверу није могућа. Решење је окружење Хадооп, које је дистрибуирано рачунарско окружење које ради на робном хардверу. Даје снагу брже обраде на више чворова. (Сазнајте више о 7 ствари које треба знати о Хадоопу.)Не ослањајте се на приступ аналитике великих података
На тржишту постоје различите технологије за обраду великих података. Основа свих великих података података су Апацхе Хадооп и МапРедуце. Због тога је важно правилно проценити исправну технологију. Неки од важних аналитичких приступа су предиктивна аналитика, рецептивна аналитика, аналитика, аналитика података у току, итд. За постизање жељеног циља важан је одабир одговарајуће методе / приступа. Најбоље је избегавати ослањање на јединствени приступ, али истражити различите приступе и одабрати савршено подударање за ваше решење.Немојте покренути велику иницијативу за велике податке пре него што будете спремни
Увек се препоручује започети малим корацима за било коју иницијативу за велике податке. Дакле, започните с пилот пројектима да бисте стекли стручност, а затим идите на стварну имплементацију. Потенцијал великих података је врло импресиван, али права вредност може се постићи тек када смањимо грешке и стекнемо више експертизе.Не користите податке изоловано
Велики извори података распршени су око нас и из дана у дан се повећавају. Важно је да се сви ови подаци интегришу како би се добили тачни резултати аналитике. На тржишту су доступни различити алати за интеграцију података, али их треба правилно проценити пре употребе. Интегрисање великих података је сложен задатак јер су подаци из различитих извора различитог формата, али је веома потребно да бисте добили добар аналитички резултат.Не игноришите безбедност података
Сигурност података важно је за планирање великих података. У почетку се (пре било какве обраде) подаци налазе у петабајтима, тако да сигурност није строго имплементирана. Али након неке обраде, добићете подскуп података који пружају неки увид. У овом тренутку, сигурност података постаје неопходна. Што се више података обрађује и фино подешава, то они вредније постају некој организацији. Фино подешени излазни подаци интелектуално су власништво и морају их се заштитити. Сигурност података мора бити имплементирана као дио великог животног циклуса података.Не занемарујте део перформанси аналитике великих података
Резултати аналитике великих података корисни су само ако дају добре перформансе. Велики подаци нуде више увида на основу брже обраде огромне количине података. Стога је од суштинског значаја да се њиме ефикасно и ефикасно управља. Ако се перформансама великих података не управља пажљиво, то ће створити проблеме и цјелокупни напор ће бити бесмислен.У нашој дискусији смо се фокусирали на дос и иницијативе великих података. Велики подаци су подручје у настајању, а када је у питању имплементација, многе компаније су још увијек у фази планирања. Важно је разумети најбоље праксе великих података како бисте умањили ризик и грешке. Тачке дискусије изведене су из искустава са пројектима уживо, па ће дати неке смернице за успешну стратегију великих података.