다섯 가지 빅 데이터 모범 사례 - 더미

빅 데이터는 첫 번째 단계에 불과하지만 모범 사례를 시작하는 것이 너무 이르지 않습니다. 다가오는 모든 중요한 기술과 마찬가지로 전략을 마련하고 어디를 향하고 있는지 파악하는 것이 중요합니다.

큰 데이터 로드맵 수립

이 단계에서 큰 데이터를 실험하고 회사의 목표와 목표를 결정했습니다. 당신은 상급 경영진과 사업 단위가 성취해야 할 것을 잘 알고 있습니다. 이제 로드맵을 수립해야 할 때입니다.

분명히 모든 프로젝트를 수행 할 수는 없으며 동시에 회사의 모든 요구 사항을 충족시킬 수는 없습니다. 귀사의 로드맵은 귀사가 시작하는 데 도움이되는 기본 서비스 세트로 시작해야합니다. 로드맵의 일부에는 기존 데이터 서비스가 포함되어야합니다. 귀하의 로드맵에 합리적이고 달성 가능한 벤치 마크가 있는지 확인하십시오.

너무 많이 사용하면 자신이 잘 운영하고 있음을 경영진에게 보여줄 수 없습니다. 따라서 10 년 간 도로지도가 필요하지 않습니다. 1 년에서 2 년까지의 도로지도를 통해 시작하십시오. 도로지도의 일부로 비즈니스 및 기술 목표를 모두 포함합니다.

대용량 데이터 검색

너무 적은 데이터 만 불평하는 회사는 없습니다. 실제로 기업들은 데이터를 이용해 수영하고 있습니다. 문제는 기업이 미래를 예측하거나 중요한 비즈니스 프로세스를 실행하거나 새로운 통찰력을 얻으려면 실용적으로 데이터를 사용하는 방법을 모르는 경우가 종종 있습니다. 귀중한 데이터 전략 및 계획의 목표는 더 예측 가능한 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수있는 방법을 찾는 것입니다.

발견 과정에 착수하여 시작하십시오. 이미 가지고있는 데이터, 데이터의 위치, 소유자 및 제어 방법, 현재 사용중인 데이터를 처리해야합니다. 귀사가 의존하는 타사 데이터 소스는 무엇입니까? 이 프로세스를 통해 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 보유하고있는 데이터 소스의 수와 중복 정도를 알 수 있습니다. 이 과정은 또한 해당 출처에 대한 지식의 부족을 이해하는 데 도움이됩니다. 비즈니스의 한 영역에는 많은 중복 데이터가 있고 다른 영역에는 데이터가 거의 없음을 알 수 있습니다.

이 발견 프로세스는 귀하의 거대한 데이터 전략을 계획하고 실행하는 기초가 될 것입니다.

가지고 있지 않은 큰 데이터를 파악하십시오.

이제 어떤 데이터가 있는지 알게되었으므로 빠진 것이 무엇인지 생각해보십시오. 귀하가 설정 한 태스크 포스를 활용하십시오. 비즈니스 리더가 최고의 정보 원입니다. 이 지도자들은 다른 사람들보다 더 나은 결정을 내리지 못하게하는 것을 잘 이해할 것입니다.

당신이 필요로하는 것과 결여 된 것을 결정하는이 과정을 시작할 때, 사람들이 상자 밖으로 생각하도록 격려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다. & ldquo; 어떤 속도로도 비즈니스를 지원할 수있는 정보를 얻을 수 있었고 비용도 문제가되지 않는다면 무엇을 원했습니까? & rdquo;

빅 데이터 기술 옵션 이해

회사 목표를 이해하고 보유하고있는 데이터를 파악하고 누락 된 데이터를 파악합니다. 그러나 전략을 실행하기 위해 어떻게 행동을 취합니까? 사용할 수있는 기술이 무엇인지, 그리고 귀사가 더 나은 결과를 산출하는 데 도움을 줄 수있는 방법을 알아야합니다.

Hadoop, 스트리밍 데이터 오퍼링 및 복잡한 이벤트 처리 제품과 같은 기술의 가치를 이해하기 시작하십시오. 인 메모리 데이터베이스, 공간 데이터베이스 등과 같은 여러 유형의 데이터베이스를 조사해야합니다. 거대한 데이터 생태계의 일부로 떠오르고있는 도구 및 기술에 익숙해집니다.

대용량 데이터 가정을 지속적으로 테스트합니다.

새로운 데이터 소스와 과거에 처리 할 수 ​​없었던 막대한 양의 데이터를 사용하면 미래를 예측하는 데있어 회사의 성과를 훨씬 높일 수 있습니다. 데이터가 고객에 대해 알려주거나 결정에 대한 결정을 토대로 거의 실시간으로 취할 수있는 최선의 조치를 결정할 수 있습니다.

올바른 컨트롤과 올바른 메타 데이터가 정의되었는지 확인하기 위해 모든 프로세스를 갖추고 있더라도 지속적으로 테스트하는 것은 여전히 ​​중요합니다. 믿기 ​​어려운 것으로 보이는 결과를 얻는 경우, 결과를 평가하는 것이 중요합니다.

보다 정확한 데이터를 확보하면보다 정확하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 어떤 경우에는 명백하지 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터가 항상 옳다고 가정하지 마십시오. 귀하의 가정에 대해 알고 귀하의 비즈니스에 대해 무엇을 알고 있는지 테스트하십시오.