빅 데이터의 경제 - 더미

빅 데이터의 경제성을 이해하는 가장 좋은 방법은 빅 데이터를 조직에 적용하기위한 다양한 방법을 살펴 보는 것입니다. 조직의 규모, 구매력, 공급 업체 관계 등으로 인해 특정 비용이 다를 수 있지만 비용 클래스는 상당히 일정합니다.

큰 데이터 유형 및 소스

유형 및 소스와 관련하여 가장 중요한 결정은

• 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 데이터는 무엇입니까?

• 데이터를 어디서 얻을 수 있습니까?

• 데이터로 무엇을 할 수 있습니까?

• 얼마나 자주 데이터와 상호 작용해야합니까?

• 데이터 및 작업 제품의 소유권을 누가 유지합니까?

• 얼마 동안 데이터를 보관해야합니까?

• 데이터와 소스를 신뢰할 수 있습니까?

큰 데이터를 분석하여 다음 작업 예상

힌트는 기존 데이터 내에서 사용할 수 있습니다. 그러나 충분한 데이터가 없으면 이러한 힌트는 해당 데이터가 이상 값 또는 오류처럼 보일 수 있으므로 무시됩니다. 이러한 종류의 변화하는 요구 사항에 대한 초기 알림을 통해 기업은 새로운 서비스와 중요한 새 패키징을 테스트 할 수 있습니다.

올바른 데이터 소스 찾기

데이터를 소싱하는 것이 다음 단계입니다. 데이터를 가져올 위치뿐 아니라 데이터의 형식이나 유형은 물론 데이터의 품질이나 신뢰성에 관한 것입니다. 정서 데이터의 좋은 출처는 Facebook, foursquare, Yelp, Pinterest 및 Twitter와 같은 소셜 웹 사이트에서 발견됩니다.

귀하가 선택한 출처는 고객의 습관에 따라 결정될 수 있습니다. 데이터의 양은 광대하며 건초 더미에서 속담 바늘을 찾고있을 수 있습니다. 또한이 데이터의 구조와 유형은 사이트마다 다르므로 추가적인 복잡성과 비용이 추가됩니다.

데이터로 무엇을 할 수 있습니까?

내부 시스템이 데이터를 얼마나 자주 사용하는지 이해하면 비용을 관리하는 데 도움이됩니다. 요구 사항이 여러 사회 자산에 대해 실시간으로 고객 감정을 분석하는 경우 비용은 매우 높습니다. 보다 여유있게 또는 적은 수의 데이터 소스로 분석을 수행 할 수 있다면 비용을 낮추고 제어 할 수 있습니다.

일부 대형 데이터 소스 공급 업체는 데이터의 소유권을 유지하면서 특정 비파괴 용도로 라이센스를 부여하고자합니다. 다른 서비스는 거의 또는 전혀 액세스 비용이나 지나친 사용 요구 사항이 없어도 개방됩니다. 일부 데이터 라이선스는 계산 및 사용을 제한합니다.

다른 사람들은 데이터를 사용할 수는 있지만 분석이나 계산이 완료되면 "되돌릴"것을 요구합니다.회사 정보를 보호하기 위해 항상주의를 기울여야합니다.

빅 데이터 경제학은 정상 상태를 시작하고 관리하는 두 가지 측면에서 이해해야합니다. 시작 비용은 공개 데이터 또는 자유롭게 액세스 할 수있는 데이터 소스를 찾음으로써 포함될 수 있습니다. 더 많은 데이터 센터 리소스가 필요한 경우 "음료수를 지불 할 수있는"클라우드 기반 서비스를 고려해야합니다. "이런 식으로 실험하는 것이 훨씬 쉽습니다.

빅 데이터의 기술 영향

이상적인 세계에서 워크 플로우에 큰 데이터가 적용될 때 많은 기존 기술과 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 그러나 새로운 기술을 도입해야 할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

대용량 데이터를 위해 새롭고 다양한 도구가 많이 있습니다. 브랜드 관리자가 서로 다른 데이터 유형의 여러 소셜 사이트에서 데이터를 수집해야하는 경우 IT 팀과 협력하여 비즈니스 및 비용 요구 사항에 가장 적합한 기술을 선택해야합니다.

Hadoop과 Hive의 요소를 통합 할 제품을 구현할 수 있습니다. 또한 신기술 이 요구됩니다. 기존 기술은 너무 부서지기 쉽거나 특정 작업을 위해 설계 되었기 때문에 필요합니다. 대용량 데이터 프로젝트를 지원하는 재능 찾기

비즈니스 분석가는 데이터 과학자와 함께 자신의 순위를 높여야 할 수도 있습니다. 이는 시작 단계에서 컨설팅 관계로 수행 할 수 있지만 방향이 명확 해지면 영구 인력으로 전환해야합니다. 단일 데이터 과학자가 답이 될 가능성이 없습니다. 가장 큰 영향력은 데이터 과학자 팀을 구성함으로써 실현 될 것입니다.

IT 팀의 경우, 새로운 빅 데이터 기술에 대한 지식을 교육 및 멘토링을 통해 기존 팀 구성원에게 소개해야합니다. 조직이 안정된 상태에 도달하면 새로운 인재를 고용해야한다고 가정하는 것이 합리적입니다.

많은 대학과 대학들이 단기간에 격차 해소를 도울 수있는 과정을 제공하기 시작했습니다. 장기적으로 솔루션을 제공하는 공급 업체는 복잡성을 추상화하는보다 유용한 대형 데이터 솔루션을 만들어야합니다.