빅 데이터를위한 올바른 기반 설정 - 인형

그렇다면 올바른 환경을 조성하기위한 여정에서 어떻게 시작하여 대규모 데이터를 실험하고 큰 데이터 사용을 확장 할 준비가되었는지 확인하십시오. 니가 준비되면? 데이터 센터를위한 새로운 기술에 투자해야합니까? 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용할 수 있습니까? 이 질문에 대한 대답은 '예'입니다.

큰 데이터를 지원하려면 변경해야합니다. 먼저 조직에 중요한 다양한 유형의 데이터를 이해해야합니다. 또한 사용할 수있는 새로운 유형의 데이터 관리 환경을 이해해야합니다. 이러한 새로운 옵션은 각각 상황에 따라 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 데이터를 신속하게 처리해야하는 경우 메모리 내 데이터베이스를 평가할 수 있습니다. 실시간으로 처리해야하는 많은 데이터가있는 경우 스트리밍 데이터 오퍼링을 평가할 가치가 있습니다. 많은 다른 제품이 공간 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.

또한 대량의 정보를 저렴하게 저장할 수있는 클라우드 기반 제품을 평가할 수 있습니다. 몇 가지 클라우드 기반 분석 서비스는 기업이 과거에는 결코 사용할 수 없었던 복잡한 도구를 액세스하고 사용할 수있는 방법을 변화시키고 있습니다.

엄청난 양의 기술이 큰 데이터 전략을 수립하는 데 분명히 관련되어 있지만 기술 및 비즈니스 지식을 갖춘 적절한 팀을 구성하여 시작해야합니다. 차세대 전략 수립에 참여하는 비즈니스 리더가 필요합니다. 그들이 찾고있는 답변 유형과 그들이 묻는 질문 유형을 이해해야합니다.

그러므로 시작하는 가장 좋은 방법은 팀을 만드는 것입니다. 빅 데이터 구현 작업 경험이있는 컨설턴트를 참여시키고 모범 사례를 도울 수 있습니다. 업계의이 단계에서 일반적으로 많은 프로그래밍이 필요한 저수준 도구로 작업하게 될 것임을 이해해야합니다.

새로운 도구가 등장함에 따라 혁신을 계속 활용하여 실험을 계속해야합니다. 어떤 경우에는 벤더 및 컨설턴트가 시장 및 비즈니스 모델에 맞게 사용자 정의 할 수있는 제품 오퍼링에 베스트 프랙티스를 패키지로 제공한다는 사실을 알게 될 것입니다.

하지만 신흥 기술을 이용하려면 기본에 중점을 두는 것이 중요합니다. 분석에 적합한 데이터 요소를 선택한 후에는 모두 의미가 있는지 확인해야합니다. 위험을 최소화 할 수 있도록 데이터를 신뢰할 수 있어야합니다.

각각의 새 데이터 소스는 자체 구조를 갖습니다. 이러한 출처는 잘 심사되지 않을 수 있습니다. 따라서 이러한 소스를 분석 프레임 워크로 가져 오기 전에 메타 데이터가 일관성을 유지하는지 확인해야합니다.

시작하는 것은 천천히 일을하는 것을 의미합니다. 대부분의 조직은 본격적인 기업 전체의 대용량 데이터 분석을 시작하고 시작하지 않습니다. 오히려 대부분의 기업은 항상 해왔 던 분석으로 계속해서 발전합니다. 그러나 파일럿 프로젝트를 추가하거나 이전보다 더 빠른 속도로 새로운 유형의 데이터를 활용해야하는 분야를 기반으로 파일럿을 추가 할 계획입니다.