J:
Vai lielie dati ir visiem piemērots risinājums?
A:Idejā par vispārēju lielo datu ekosistēmu vai nozari lielo datu stratēģiju lietojumi ir raksturīgi konkrēta uzņēmuma vai organizācijas vajadzībām. Viena no lielākajām kļūdām, ko pieļauj vadītāji un citi profesionāļi, ir vispārīga pieeja lielajiem datiem un mēģinājums iekļaut sistēmas iepriekš izmantotajā veidnē.
Lielo datu filozofija ir saistīta ar ļoti mērķtiecīgu un mikrolietētu lielu informācijas kopumu izmantošanu. Piemēram, uzņēmums, kuram ir tūkstošiem un tūkstošiem klientu, veiks lielu datu projektu, lai izmantotu visu informāciju, kas tai ir par šiem klientiem - viņu vārdus, dzīvesvietu, iepriekš nopirkto utt. Tomēr rezultātiem ir Tas ir vairāk saistīts ar īpašu manipulāciju un ziņošanas struktūru izveidi, nekā tas ir tikai ar šo masīvo datu kopu apkopošanu un “palaišanu”.
Daļēji lielo datu izaicinājums ir tas, ka tam nepieciešami specializētāki aparatūras procesi. Uzņēmumi bieži izmanto atvērtā koda sistēmas, piemēram, Apache Hadoop, un īpašus saistītus rīkus, piemēram, MapReduce, lai iegūtu lielus datu risinājumus. Tas prasa papildu tehnisko kompetenci, kas nav tikai Microsoft Access tabulas iestatīšana vai citas vienkāršas datu bāzes tehnoloģijas meklēšana.
Lai lielie dati būtu efektīvi, uzņēmumiem ir jāpārliecinās par ieviešanu un to, kā izvairīties no normālas uzņēmējdarbības pārtraukšanas. Lai to padarītu visefektīvāko, viņiem precīzi jāaplūko, kuras datu kopas viņiem būs visnoderīgākās. Piemēram, ja pārdevēji vai citi var darīt to, kas viņiem jādara, ar vienkāršu ziņojumu tikai ar uzvārdiem, štatiem un tālruņu numuriem, nav jēgas mēģināt palaist plašāku informāciju caur sistēmu un mēģināt savākt un prezentēt citi identifikatori vai pamatinformācija.
Efektivitāte, ērta ieviešana un izmaksas veicina uzņēmumam raksturīgu lielo datu risinājumu parādīšanos. Šīs inovācijas noteikti ir atkarīgas no konkrēta biznesa modeļa un no risināmajām problēmām.
