Πίνακας περιεχομένων:
- Συμπεριλάβετε όλα τα επιχειρηματικά τμήματα σε μια μεγάλη πρωτοβουλία δεδομένων
- Αξιολογείτε όλα τα μοντέλα υποδομής για μεγάλη υλοποίηση δεδομένων
- Εξετάστε τις παραδοσιακές πηγές δεδομένων σε μεγάλο σχεδιασμό δεδομένων
- Εξετάστε ένα συνεκτικό σύνολο δεδομένων
- Διανέμουν τα δεδομένα
- Μην βασίζεστε ποτέ σε μια μεγάλη προσέγγιση για την ανάλυση δεδομένων
- Μην ξεκινήσετε τη μεγάλη πρωτοβουλία μεγάλων δεδομένων προτού να είστε έτοιμοι
- Μη χρησιμοποιείτε δεδομένα μεμονωμένα
- Μην αγνοείτε την ασφάλεια των δεδομένων
- Μην αγνοείτε το τμήμα απόδοσης των μεγάλων αναλυτικών στοιχείων
Τα μεγάλα δεδομένα συνεπάγονται πολλά υποσχέσεις για όλους τους τύπους βιομηχανιών. Αν αυτά τα μεγάλα δεδομένα αξιοποιηθούν αποτελεσματικά και αποδοτικά, μπορεί να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στη λήψη αποφάσεων και στην ανάλυση. Αλλά το όφελος από τα μεγάλα δεδομένα μπορεί να επιτευχθεί μόνο εάν διαχειριστεί με δομημένο τρόπο. Οι βέλτιστες πρακτικές των μεγάλων δεδομένων καταρτίζονται σταδιακά, αλλά υπάρχουν ήδη κάποιες σαφείς ενέργειες και όρια όσον αφορά την εφαρμογή.
Οι ακόλουθες οδηγίες βασίζονται στην πρακτική εμπειρία και τις γνώσεις που συγκεντρώνονται από έργα πραγματικής ζωής. Εδώ είναι τα κορυφαία δεδομένα μου και don'ts.
Συμπεριλάβετε όλα τα επιχειρηματικά τμήματα σε μια μεγάλη πρωτοβουλία δεδομένων
Μια μεγάλη πρωτοβουλία δεδομένων δεν είναι μια απομονωμένη και ανεξάρτητη δραστηριότητα και η συμμετοχή όλων των επιχειρηματικών μονάδων είναι απαραίτητη προϋπόθεση για την επίτευξη πραγματικής αξίας και διορατικότητας. Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να εκμεταλλευτούν μεγάλο όγκο δεδομένων και να αποκτήσουν γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών, τα γεγονότα, τις τάσεις, τις προβλέψεις κλπ. Αυτό δεν είναι εφικτό με ένα στιγμιότυπο δεδομένων, το οποίο συλλαμβάνει μόνο ένα μέρος του συνόλου του όγκου των δεδομένων που επεξεργάζονται στα μεγάλα δεδομένα. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες επικεντρώνονται όλο και περισσότερο σε όλους τους τύπους δεδομένων που προέρχονται από όλες τις πιθανές λεωφόρους / επιχειρηματικές μονάδες για να κατανοήσουν το σωστό πρότυπο.Αξιολογείτε όλα τα μοντέλα υποδομής για μεγάλη υλοποίηση δεδομένων
Ο όγκος των δεδομένων και η διαχείρισή τους αποτελεί βασική μέριμνα για οποιαδήποτε πρωτοβουλία μεγάλων δεδομένων. Επειδή τα μεγάλα δεδομένα ασχολούνται με πεντακύτταρα δεδομένων, η μόνη λύση για τη διαχείριση είναι η χρήση κέντρων δεδομένων. Ταυτόχρονα, η συνιστώσα του κόστους πρέπει να ληφθεί υπόψη πριν από την επιλογή και την οριστικοποίηση οποιασδήποτε εγκατάστασης αποθήκευσης. Οι υπηρεσίες σύννεφων είναι συχνά η καλύτερη επιλογή, αλλά πρέπει να αξιολογούνται οι υπηρεσίες διαφορετικών περιβαλλόντων cloud για να προσδιοριστεί η κατάλληλη. Καθώς η αποθήκευση είναι ένα από τα πιο σημαντικά συστατικά σε οποιαδήποτε μεγάλη υλοποίηση δεδομένων, είναι ένας παράγοντας που θα πρέπει να αξιολογηθεί πολύ προσεκτικά σε οποιαδήποτε μεγάλη πρωτοβουλία δεδομένων. (Αποκτήστε μια άλλη προοπτική στο σημερινό Big Data Challenge Stems από Ποικιλία, Όχι Όγκος ή ταχύτητα.)Εξετάστε τις παραδοσιακές πηγές δεδομένων σε μεγάλο σχεδιασμό δεδομένων
Υπάρχουν διάφορες πηγές μεγάλων δεδομένων και ο αριθμός των πηγών αυξάνεται επίσης μέρα με τη μέρα. Αυτός ο τεράστιος όγκος δεδομένων χρησιμοποιείται ως εισροή για μεγάλη επεξεργασία δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, ορισμένες εταιρείες πιστεύουν ότι οι παραδοσιακές πηγές δεδομένων δεν είναι χρήσιμες. Αυτό δεν είναι αλήθεια, καθώς αυτά τα παραδοσιακά δεδομένα αποτελούν κρίσιμη συνιστώσα για την επιτυχία οποιασδήποτε μεγάλης ιστορίας δεδομένων. Τα παραδοσιακά δεδομένα περιέχουν πολύτιμες πληροφορίες, οπότε θα πρέπει να χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με άλλες μεγάλες πηγές δεδομένων. Η πραγματική αξία των μεγάλων δεδομένων μπορεί να προκύψει μόνο εάν ληφθούν υπόψη όλες οι πηγές δεδομένων (παραδοσιακές και μη παραδοσιακές). (Μάθετε περισσότερα στο Take That, Μεγάλα Δεδομένα! Γιατί τα μικρά δεδομένα μπορούν να συσκευάσουν μια μεγαλύτερη διάτρηση.)Εξετάστε ένα συνεκτικό σύνολο δεδομένων
Σε ένα μεγάλο περιβάλλον δεδομένων, τα δεδομένα προέρχονται από διάφορες πηγές. Η μορφή, η δομή και οι τύποι δεδομένων ποικίλλουν από τη μια πηγή στην άλλη. Το πιο σημαντικό μέρος είναι ότι τα δεδομένα δεν καθαρίζονται όταν πρόκειται για το μεγάλο περιβάλλον δεδομένων σας. Επομένως, πριν εμπιστευτείτε τα εισερχόμενα δεδομένα, πρέπει να ελέγξετε τη συνέπεια με επαναλαμβανόμενη παρατήρηση και ανάλυση. Μόλις επιβεβαιωθεί η συνέπεια των δεδομένων, μπορεί να αντιμετωπιστεί ως ένα συνεκτικό σύνολο μεταδεδομένων. Η εύρεση ενός συνεκτικού συνόλου μεταδεδομένων με προσεκτική παρατήρηση του σχεδίου είναι μια βασική άσκηση σε κάθε μεγάλο σχεδιασμό δεδομένων.Διανέμουν τα δεδομένα
Ο όγκος των δεδομένων αποτελεί μείζονα ανησυχία όταν εξετάζουμε ένα περιβάλλον επεξεργασίας. Λόγω του τεράστιου όγκου δεδομένων που αφορούν μεγάλα δεδομένα, η επεξεργασία σε ένα μόνο διακομιστή δεν είναι δυνατή. Η λύση είναι ένα περιβάλλον Hadoop, το οποίο είναι ένα κατανεμημένο περιβάλλον πληροφορικής που τρέχει σε υλικό βασικών προϊόντων. Δίνει τη δύναμη της ταχύτερης επεξεργασίας σε πολλαπλούς κόμβους. (Μάθετε περισσότερα σε 7 πράγματα που πρέπει να γνωρίζετε για τον Hadoop.)Μην βασίζεστε ποτέ σε μια μεγάλη προσέγγιση για την ανάλυση δεδομένων
Υπάρχουν διάφορες διαθέσιμες τεχνολογίες στην αγορά για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων. Η ίδρυση όλων των μεγάλων τεχνολογιών δεδομένων είναι Apache Hadoop και MapReduce. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να αξιολογηθεί η σωστή τεχνολογία για τον σωστό σκοπό. Ορισμένες από τις σημαντικές προσεγγίσεις της ανάλυσης είναι οι αναλυτικές μέθοδοι πρόβλεψης, οι αναλυτικές προδιαγραφές, οι αναλύσεις κειμένων, οι αναλύσεις δεδομένων ροής κλπ. Η επιλογή της κατάλληλης μεθόδου / προσέγγισης είναι σημαντική για την επίτευξη του επιθυμητού στόχου. Είναι καλύτερο να αποφύγετε να βασίζεστε σε μια ενιαία προσέγγιση, αλλά να διερευνήσετε διάφορες προσεγγίσεις και να επιλέξετε το τέλειο ταίρι για τη λύση σας.Μην ξεκινήσετε τη μεγάλη πρωτοβουλία μεγάλων δεδομένων προτού να είστε έτοιμοι
Συνιστάται πάντα να ξεκινήσετε με μικρά βήματα για οποιαδήποτε πρωτοβουλία μεγάλων δεδομένων. Έτσι, ξεκινήστε με πιλοτικά προγράμματα για να αποκτήσετε εμπειρογνωμοσύνη και, στη συνέχεια, για πραγματική εφαρμογή. Το δυναμικό των μεγάλων δεδομένων είναι πολύ εντυπωσιακό, αλλά η πραγματική αξία μπορεί να επιτευχθεί μόνο όταν μειώσουμε τα λάθη μας και αποκτήσουμε περισσότερη εμπειρία.Μη χρησιμοποιείτε δεδομένα μεμονωμένα
Μεγάλες πηγές δεδομένων είναι διάσπαρτες γύρω μας και αυξάνονται καθημερινά. Είναι σημαντικό να ενσωματώσετε όλα αυτά τα δεδομένα για να έχετε σωστή αναλυτική απόδοση. Διατίθενται διάφορα εργαλεία στην αγορά για την ενοποίηση δεδομένων, αλλά πρέπει να αξιολογούνται σωστά πριν από τη χρήση. Η ενσωμάτωση μεγάλων δεδομένων είναι μια σύνθετη εργασία, καθώς τα δεδομένα από διαφορετικές πηγές είναι διαφορετικής μορφής, αλλά είναι πολύ αναγκαία η επίτευξη καλής ανάλυσης.Μην αγνοείτε την ασφάλεια των δεδομένων
Η ασφάλεια των δεδομένων αποτελεί σημαντικό παράγοντα για τον μεγάλο σχεδιασμό δεδομένων. Αρχικά, πριν από οποιαδήποτε επεξεργασία, τα δεδομένα είναι σε petabytes, οπότε η ασφάλεια δεν εφαρμόζεται αυστηρά. Αλλά μετά από κάποια επεξεργασία, θα πάρετε ένα υποσύνολο δεδομένων που παρέχει κάποια διορατικότητα. Σε αυτό το σημείο, η ασφάλεια δεδομένων είναι απαραίτητη. Όσο περισσότερο επεξεργάζονται τα δεδομένα και διορθώνονται, τόσο πιο πολύ γίνεται συχνά σε μια οργάνωση. Αυτά τα λεπτομερή δεδομένα εξόδου είναι πνευματική ιδιοκτησία και πρέπει να εξασφαλιστούν. Η ασφάλεια δεδομένων πρέπει να εφαρμοστεί ως μέρος του μεγάλου κύκλου ζωής των δεδομένων.Μην αγνοείτε το τμήμα απόδοσης των μεγάλων αναλυτικών στοιχείων
Η παραγωγή μεγάλων αναλυτικών δεδομένων είναι χρήσιμη μόνο όταν παρέχει καλές επιδόσεις. Τα μεγάλα δεδομένα παρέχουν περισσότερες πληροφορίες βασισμένες στην επεξεργασία ενός τεράστιου όγκου δεδομένων με μεγαλύτερη ταχύτητα. Ως εκ τούτου, είναι ουσιαστικό να το διαχειριστούμε αποτελεσματικά και αποτελεσματικά. Εάν η απόδοση μεγάλων δεδομένων δεν γίνεται με προσοχή, θα προκαλέσει προβλήματα και θα καταστήσει όλη τη προσπάθεια άνευ σημασίας.
Στη συζήτησή μας, επικεντρώσαμε τις πρωτοβουλίες μεγάλων δεδομένων και δράσεων. Τα μεγάλα δεδομένα είναι μια αναδυόμενη περιοχή και όταν πρόκειται για την εφαρμογή, πολλές εταιρείες βρίσκονται ακόμη στο στάδιο του σχεδιασμού. Είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε τις βέλτιστες πρακτικές των μεγάλων δεδομένων για την ελαχιστοποίηση των κινδύνων και των λαθών. Τα σημεία συζήτησης προέκυψαν από εμπειρίες ζωντανών προγραμμάτων, οπότε θα δώσει κάποιες κατευθυντήριες γραμμές για την επιτυχία μιας μεγάλης στρατηγικής δεδομένων.