10 lieli dati, kas jādara un ko nedrīkst

Liela apjoma dati sniedz daudz solījumu attiecībā uz visiem nozaru veidiem. Ja šie lielie dati tiek izmantoti efektīvi un lietderīgi, tas var ievērojami ietekmēt lēmumu pieņemšanu un analītiku. Bet lielo datu priekšrocības var sasniegt tikai tad, ja tie tiek pārvaldīti strukturēti. Pakāpeniski tiek noteikta lieldatu paraugprakse, taču jau ir daži skaidri izdarāmi un nedarāmi principi ieviešanā.

Šīs vadlīnijas ir balstītas uz praktisko pieredzi un zināšanām, kas iegūtas no reālās dzīves projektiem. Šeit ir manas galvenās lielo datu lietas, kuras jādara un ko nedrīkst.

Iesaistiet visas biznesa sadaļas lielo datu iniciatīvā

Lielo datu iniciatīva nav izolēta un neatkarīga darbība, un, lai iegūtu reālu vērtību un ieskatu, ir jāiesaista visas biznesa vienības. Lieli dati var palīdzēt organizācijām izmantot lielu datu apjomu un gūt ieskatu klientu uzvedībā, notikumos, tendencēs, prognozēs utt. Tas nav iespējams, izmantojot datu momentuzņēmumu, kas uztver tikai daļu no visa datu apjoma, kas apstrādāts lielos datos. Tā rezultātā uzņēmumi arvien vairāk koncentrējas uz visiem datu veidiem, kas nāk no visiem iespējamiem veidiem / biznesa vienībām, lai izprastu pareizo modeli.

Novērtējiet visus infrastruktūras modeļus lielo datu ieviešanai

Jebkuras lielo datu iniciatīvas galvenās bažas rada datu apjoms un to pārvaldība. Tā kā lielie dati nodarbojas ar datu petabaitiem, vienīgais risinājums to pārvaldīšanai ir datu centru izmantošana. Tajā pašā laikā pirms jebkuras krātuves izvēles un pabeigšanas jāapsver izmaksu komponents. Mākoņu pakalpojumi bieži ir labākā izvēle, taču, lai noteiktu piemērotāko, ir jānovērtē dažādu mākoņu vides pakalpojumi. Tā kā glabāšana ir viens no vissvarīgākajiem komponentiem jebkurā lielo datu ieviešanā, tas ir faktors, kas ļoti uzmanīgi jānovērtē ikvienā lielo datu iniciatīvā. (Iegūstiet citu perspektīvu šodienas lielo datu izaicinājumu daļās no daudzveidības, nevis apjoma vai ātruma.)

Plānojot lieldatus, ņemiet vērā tradicionālos datu avotus

Ir dažādi lielo datu avoti, un arī avotu skaits katru dienu palielinās. Šis milzīgais datu apjoms tiek izmantots kā ieguldījums lielu datu apstrādē. Tā rezultātā daži uzņēmumi domā, ka tradicionālajiem datu avotiem nav nozīmes. Tā nav taisnība, jo šie tradicionālie dati ir būtiska sastāvdaļa jebkura liela datu stāsta panākumiem. Tradicionālie dati satur vērtīgu informāciju, tāpēc tie jāizmanto kopā ar citiem lielo datu avotiem. Lielo datu patieso vērtību var iegūt tikai tad, ja tiek ņemti vērā visi datu avoti (tradicionālie un netradicionālie). (Uzziniet vairāk sadaļā “Ņemiet vērā, lielie dati”. Kāpēc mazie dati var iesaiņot lielāku versiju.)

Apsveriet konsekventu datu kopu

Lielajā datu vidē dati tiek iegūti no dažādiem avotiem. Datu formāts, struktūra un veidi dažādos avotos atšķiras. Vissvarīgākā daļa ir tā, ka dati netiek iztīrīti, kad runa ir par jūsu lielo datu vidi. Tātad, pirms uzticaties ienākošajiem datiem, jums jāpārbauda konsekvence, atkārtojot novērojumus un analizējot. Kad datu konsekvence ir apstiprināta, to var uzskatīt par konsekventu metadatu kopumu. Konsekventa metadatu kopuma atrašana, uzmanīgi novērojot modeli, ir būtisks uzdevums lielu datu plānošanā.

Izplatiet datus

Aplūkojot apstrādes vidi, datu apjoms rada lielas bažas. Liela datu apjoma dēļ, ar kuru tiek apstrādāti lielie dati, apstrāde vienā serverī nav iespējama. Risinājums ir Hadoop vide, kas ir izplatīta skaitļošanas vide, kas darbojas ar preču aparatūru. Tas dod ātrāku apstrādes jaudu vairākos mezglos. (Uzziniet vairāk 7 lietās, kas jāzina par Hadoop.)

Nekad nepaļaujieties uz vienu lielo datu analīzes pieeju

Tirgū ir pieejamas dažādas tehnoloģijas lielo datu apstrādei. Visu lielo datu tehnoloģiju pamats ir Apache Hadoop un MapReduce. Tāpēc ir svarīgi novērtēt pareizo tehnoloģiju pareizajam mērķim. Dažas svarīgas analītiskās pieejas ir jutīgā analītika, preskriptīvā analītika, teksta analīze, straumēto datu analīze utt. Lai sasniegtu vēlamo mērķi, ir svarīgi izvēlēties piemērotu metodi / pieeju. Vislabāk ir nevis paļauties uz vienu pieeju, bet gan izpētīt dažādas pieejas un izvēlēties ideālu risinājumu.

Nesāciet lielu lielo datu iniciatīvu, pirms neesat tam gatavs

Jebkurai lielo datu iniciatīvai vienmēr ieteicams sākt ar maziem soļiem. Tātad, sāciet ar izmēģinājuma projektiem, lai iegūtu zināšanas, un pēc tam pārejiet uz faktisko īstenošanu. Lielo datu potenciāls ir ļoti iespaidīgs, taču patieso vērtību var sasniegt tikai tad, ja samazināsim kļūdas un iegūsim vairāk kompetences.

Nelietojiet datus atsevišķi

Lieli datu avoti ir izkaisīti mums apkārt, un to skaits katru dienu palielinās. Lai iegūtu pareizu analītikas izvadi, ir svarīgi integrēt visus šos datus. Datu integrācijas tirgū ir pieejami dažādi rīki, taču pirms lietošanas tie ir pienācīgi jānovērtē. Lielo datu integrācija ir sarežģīts uzdevums, jo dati no dažādiem avotiem ir dažāda formāta, taču tas ir ļoti nepieciešams, lai iegūtu labu analītikas rezultātu.

Neignorējiet datu drošību

Datu drošība ir galvenais apsvērums lielu datu plānošanā. Sākumā (pirms jebkādas apstrādes) dati atrodas petabos, tāpēc drošība netiek stingri ieviesta. Bet pēc nelielas apstrādes jūs iegūsit datu apakškopu, kas sniedz nelielu ieskatu. Šajā brīdī datu drošība kļūst būtiska. Jo vairāk datu tiek apstrādāti un precīzi noregulēti, jo vērtīgāki tie bieži kļūst organizācijai. Šie precīzi noregulētie izvades dati ir intelektuālais īpašums, un tie ir jānostiprina. Datu drošība jāīsteno kā liela datu dzīves cikla sastāvdaļa.

Neignorējiet lielo datu analīzes veiktspējas daļu

Lielo datu analīzes rezultāts ir noderīgs tikai tad, ja tas nodrošina labu veiktspēju. Lielie dati piedāvā vairāk ieskatu, pamatojoties uz milzīga datu apjoma apstrādi ātrāk. Tāpēc ir svarīgi to pārvaldīt efektīvi un lietderīgi. Ja lielo datu veiktspēja netiek pārvaldīta uzmanīgi, tas radīs problēmas un visas pūles padarīs bezjēdzīgas.

Diskusijā mēs esam koncentrējušies uz lielo datu iniciatīvu izdarīšanu un izdarīšanu. Liela daļa ir aktuāla joma, un, kad runa ir par ieviešanu, daudzi uzņēmumi joprojām ir plānošanas posmā. Ir svarīgi izprast lielo datu paraugpraksi, lai mazinātu risku un kļūdas. Diskusiju punkti ir iegūti no projekta tiešās pieredzes, tāpēc tas sniegs dažas vadlīnijas, kā lielo datu stratēģiju gūt panākumus.