Q:
Kokios aplinkybės yra svarbiausios nusprendžiant, kokius didelių duomenų sprendimus įgyvendinti?
A:Kiekvienas verslas ir organizacija, norėdami išsiaiškinti, kurie klausimai yra svarbiausi įgyvendinant didelius duomenis, turi atsižvelgti į savo poreikius ir išteklius. Tačiau yra keletas principų, kurie paprastai laikomi kritiniais tokio tipo technologijoms priimti.
| Internetinis seminaras: „Didelis lygintuvas“, sutikite „Big Data“: Pagrindinių kompiuterių duomenų išlaisvinimas naudojant „Hadoop & Spark“ Registruotis čia |
Vienas didžiausių klausimų yra įgyvendinimas ir kiek sutrikimų tai sukels. Didelių duomenų sistemų vartotojai visada turi palyginti, ką jie ketina naudoti, su tuo, ką jie naudoja. Daugeliu atvejų trikdymas yra lemiamas veiksnys nustatant, ar dideli duomenų šaltiniai padidins produktyvumą ir pelną, ar paskelbs verslą, kuris žlugs dėl neįveikiamų kliūčių įgyvendinant projektą. Pardavėjų palaikymas (arba jo nebuvimas) turi daug ką bendro, tačiau verslas taip pat turi žiūrėti į technologijų mokymosi kreivę, kiek jos pakeistų senųjų sistemų operacijas ir apskritai, ar pakeitimai yra kažkas, kas įmonė gali tvarkyti.
Kitas svarbus klausimas yra, kurie duomenys yra vertingiausi verslui ar organizacijai. Ištyrę skirtingų duomenų rinkinių vertę, ketinantieji įgyvendinti didelius duomenis gali nustatyti savo projekto apimtį. Be šių gairių dideli duomenų projektai įmonėje gali išsipūsti ir priblokšti. Ekspertai rekomenduoja sutelkti dėmesį į konkrečius duomenų rinkinius, kurie duos didžiausią naudą, nesusigundydami kurdami platesnį tinklą.
Išvada iš čia yra struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų naudojimas. Verslo vadovai gali įvertinti sunkumus, susijusius su skirtingų duomenų bitų įtraukimu į didelių duomenų kontekstą, pavyzdžiui, duomenų centrą. Pvz., Jau suformatuotus duomenų rinkinius galima lengvai suskaidyti, tačiau kai kuriais kitais duomenų elementais gali reikėti daug manipuliuoti, kad jie taptų naudingu formatu, ir jis gali būti nevertas.
Įvaikintojai taip pat turės žiūrėti į pažangų didelių duomenų tvarkymą. Didelės duomenų sistemos yra tokios, kurias sunku valdyti naudojant paprastą ir paprastą aparatinės ir programinės įrangos infrastruktūrą. Tai reiškia, kad įvaikintojai turi turėti pakankamai talentų ir išteklių, kad galėtų rasti būdų, kaip panaudoti didelius duomenų rinkinius, kurie nesukels tinklo perkrovos ar kitaip nesudarys kliūčių veiklai.
