빅 데이터 구현 로드맵 작성 방법 - 더미

비즈니스 목표, 데이터 관리 환경의 성숙도 및 조직이 수용 할 수있는 위험의 정도에 따라 빅 데이터 구현 계획 또는 로드맵이 달라집니다. 따라서 구현 로드맵을 결정할 수있는 모든 문제를 고려하여 계획을 시작하십시오.

비즈니스의 긴급 성과 큰 데이터 많은 야망을 가진 조직은 항상 가장 최신의 최고의 기술이 필요합니다. 어떤 상황에서는 중요한 큰 데이터 소스의 가용성으로 인해 새로운 전략이 생길 수 있음을 조직에서 입증 할 수 있습니다. 이러한 경우 전략 및 계획을 수립하는 것이 좋습니다. 큰 데이터 채택 및 구현이 정의 된 프로젝트라고 가정하는 것은 실수입니다.

큰 데이터의 채택은 회사의 전반적인 데이터 관리 전략에 광범위한 영향을 미칩니다. 따라서 관련된 다른 요인과는 독립적으로 대형 데이터 솔루션을 설계하는 데 필요한 시간을 모든 로드맵에 명확하게 표시해야합니다. 또한, 디자인 작업은 결코 지워지거나 제거되지 않아야합니다.

적절한 대용량 데이터 소프트웨어 개발 방법 선택

대부분의 회사 및 조직에는 지정된 개발 프로세스 및 방법을 따르는 IT 팀이 있습니다. 이러한 개발 방법 중 일부는 큰 데이터 구현에 적합하지만 다른 부분은 슬프게도 그렇지 않습니다.

빅 데이터 프로젝트는 민첩하고 대화 형 개발 프로세스에 가장 적합합니다. 반복적 인 방법론은 짧은 시간주기를 사용하여 신속한 결과와 지속적인 사용자 참여로 점진적으로 비즈니스 솔루션을 제공합니다. 따라서 반복적 인 프로세스가 빅 데이터 구현을위한 가장 효과적인 개발 방법론이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

큰 데이터 예산 및 기술 세트 균형

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대용량 데이터와 같은 새로운 유형의 프로젝트에 대한 예산 요구 사항을 예측하는 것은 항상 어렵습니다. 가장 좋은 방법은 대규모 데이터 구현의 예상 비용과 다운 스트림 이점을 명확하게 이해하고 적절한 예산을 확보하는 것입니다.

모든 프로젝트에 적합한 기술을 습득하는 것은 또 다른 과제입니다. 흔히 가장 많이 찾는 사람들은 여러 이니셔티브에 걸쳐 얇게 뻗어 있습니다. 따라서 직원 수 확대는 종종 쉬운 대답은 아니지만 대답입니다.

시간이 지남에 따라 더 많은 교육과 자격을 갖춘 전문가를 찾을 수 있습니다. 그 동안 최선의 방법은 설계 및 계획, 구현을위한 Hadoop 및 NoSQL 기술, 운영을위한 병렬 / 클러스터 컴퓨팅 기술에 대한 데이터 과학 기술을 파악하고 획득하는 것입니다.

큰 데이터로 위험에 대한 식욕을 판단하십시오.

모든 조직에는 얼마나 위험 관리를 맡길지 결정하는 문화가 있습니다. 치열한 경쟁 시장에 있다면 잠재적 인 시장 혁신에 더 많은 위험을 감수해야 할 것입니다. 그러나 경쟁이 치열한 시장의 기업조차도 신중할 수 있습니다. 큰 데이터 프로젝트를 시작하기 전에 조직의 역학 관계를 이해해야합니다.

위험성이 높은 식욕조차 가진 모든 조직은 큰 데이터를 채택 할 때 조심해야합니다. 새로운 기술이나 솔루션의 개발 및 문화 적응은 실패로 가득 찰 수 있습니다. 빠른 성공과 빠른 실패를 설명하기 위해 민첩한 방법론을 사용하는 것은 트레일 블 레이잉 (trailblazing) 조직에서 적절한 기대치를 설정하는 가장 좋은 방법입니다.

커다란 데이터 로드맵

큰 데이터로 공을 굴릴 수있는 방법을 시작점으로 생각하고 비즈니스에 필요한만큼 변경해야합니다.

귀사에서 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션 및 분석 경험이 있고 비교적 성숙한 데이터 관리 프랙티스를 보유하고 있고 대용량 인프라와 운영을 확립 한 경우 큰 데이터를 채택하는 것이 쉽습니다. 이것은 보장 된 성공이나 위험 감소를 암시하지 않습니다.

참여한 사람들 중 일부가 이전에 작업을 시작한 경우 시작하기가 더 쉽습니다. 다음은 회사 나 조직에 큰 데이터를 가져올 때 고려해야 할 몇 가지 팁입니다.

도움을 받으십시오.

• 컨설턴트로 전문가 2 명을 고용하는 것에 불리하지 마십시오. 그들이 "물건"을 알고 있는지 확인하고 조직의 사람들을 멘토링 할 수 있는지 확인하십시오. 훈련 받기.

• 수업을 듣고 책을 사고 읽고 인터넷에서 조사하고 질문하고 회의에 참석합니다. 실험.

• 실패 할 계획. 빠른 실패는 현대의 기술 중심 조직에 대해 까다로워지고 있습니다. 가장 좋은 교훈은 종종 실패에서 비롯된 것입니다. 적절한 기대치를 설정하십시오.

• 비즈니스 세계에서 제대로 설정된 기대는 성공과 실패의 차이를 의미 할 수 있습니다. 빅 데이터는 구현하려는 가치, 비용 및 시간을 정확하게 나타내는 경우에만 큰 잠재력을 제공합니다. 전체 론적이어야합니다.

• 모든 치수를 살펴보십시오. 프로젝트가 제 시간에 예산에 따라 제공되지만 최종 사용자가 교육을받지 않았거나 사용할 준비가되지 않은 경우 프로젝트가 실패 할 수 있습니다.