대용량 데이터 마킹을 시작한 많은 기업

대용량 데이터 탐색을 시작하는 많은 기업은 초기 실행 단계에 있습니다. 귀하의 전략의 일환으로 이러한 것을 고려하지 마십시오. 대부분의 회사는 조종사와 함께 큰 데이터 소스를 활용하여 의사 결정을 전환 할 수 있는지 여부를 시험하고 있습니다. 비즈니스 전략에 혼란을 야기 할 수있는 실수를하는 것은 쉽습니다.

귀하의 거대한 데이터 전략에 모든 사업 단위 참여

큰 데이터는 고립 된 활동이 아닙니다. 오히려 비즈니스가 방대한 양의 데이터를 활용하여 데이터 스냅 샷에서 가능한 것보다 고객, 프로세스 및 이벤트에 대해 더 많은 것을 알 수있는 방법입니다. 제대로 실행되면 큰 데이터 전략이 비즈니스 전략의 효과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

비정상적인 데이터가 잘못되었다고 생각하는 회사는 갑자기 새로운 요구 사항 패턴을 발견 할 수 있습니다. 비즈니스 단위는 프로세스 초기에 중요한 가치를 얻을 수 있습니다.

대용량 데이터에 대해 모든 제공 모델을 평가하십시오.

데이터의 페타 바이트를 처리하는 경우 해당 데이터를 저장하고 관리하는 유일한 방법은 데이터 센터에 있다고 가정하는 것이 당연합니다. 클라우드 컴퓨팅 스토리지를 사용하고 큰 데이터를 관리하기 위해 리소스를 계산하는 것이 가능하고 필요하기 때문에 기술이 진화하고 있습니다. 클라우드 기반 서비스 유형을 평가하고 어떤 서비스가 필요한 성능을 갖추고 있는지 확인하십시오.

따라서 큰 데이터 결과와 핵심 데이터의 벤치 마크를 비교할 수있는 것은 의사 결정에 중요합니다.

대규모 메타 데이터 일관성 계획 수행

대용량 데이터 집합의 분석을 완료하면 모두 패턴과 일치하는 데이터를 만들 가능성이 큽니다. 이제이 데이터 세트를 통해 조직은 새로운 문제를 깊이있게 분석 할 수 있습니다.

이 데이터는 정화되지 않은 고객 서비스 사이트 또는 소셜 미디어 환경에서 온 것일 수 있습니다. 따라서 데이터를 신뢰하기 전에 일관성있는 메타 데이터 집합을 처리하여 조직에이 정보를 가져 와서 기록 시스템의 데이터와 함께 분석 할 수 있도록해야합니다.

대용량 데이터 배포

대용량 데이터를 처리 할 때는 단일 서버 내에서이 모든 정보를 관리 할 수 ​​있다고 가정하지 마십시오. Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 기술을 사용하여 데이터를 관리하기위한 크기, 다양성 및 필요한 속도를 효과적으로 관리하는 방법을 알아보십시오.

대용량 데이터 분석에 대한 단일 접근 방식에 의존하지 마십시오.

Hadoop 및 MapReduce와 같은 기술을 둘러싼 시장에는 실제로 과장된 정보가 많이 있습니다. 텍스트 분석, 예측 분석, 스트리밍 데이터 환경 및 공간 데이터 분석과 같은 중요한 기술을 사용할 수 있습니다. 이러한 기술은 수행하려는 작업에서 중요 할 수 있습니다.

당신을 지원할 수있는 다양한 기술을 조사 할 시간을 보내십시오. 당신을 성공시킬 수있는 기술 솔루션을 시험하고 조사하십시오.

준비하기 전에 데이터로 큰 돈을 들이지 마십시오.

큰 데이터가 회사에 제공 할 수있는 잠재력에 흥분하는 것이 옳습니다. 빅 데이터는 경쟁사에 앞서 또는 새로운 시장에 뛰어 드는 것의 차이를 의미 할 수 있습니다. 당신이 달리기 전에 걸어 라. 파일럿 프로젝트를 통해 경험을 쌓을 수 있습니다. 당신은 경험이 없기 때문에 실수를 저 지르지 못하게하는 전문가와 협력해야합니다.

대용량 데이터를 통합해야 할 필요성을 간과하지 마십시오.

대용량 데이터 소스는 서로 격리되어있는 경우 효과적이지 않습니다. 시장의 우수한 기술은 대용량 데이터 분석의 결과를 다른 데이터 소스와 손쉽게 통합하는 데 주력합니다. 그러므로 분석 할뿐만 아니라 통합 할 준비를하십시오.

대용량 데이터를 안전하게 관리하는 것을 잊지 마십시오.

대용량 데이터 분석을 시작하면 기존 데이터 관리 환경에서 가정 한 것과 동일한 수준의 데이터 보안 및 거버넌스를 유지하는 것을 종종 잊어 버립니다. 수 페타 바이트 또는 그 이상의 데이터 분석을 시작하면 일반적으로 개인 정보를 처음부터 가려 내지 않습니다.

그러나 새로운 시장에 대한 차선책 또는 접근 방식을 결정하는 데 중요한 초기 데이터 세트의 하위 집합이있는 경우 비즈니스를 수행하지 않도록 먼저 데이터를 보호해야합니다 위험. 이 데이터 중 일부는 이제 보안이 유지되어야하는 기업의 지적 재산이 될 것입니다.

개인 정보 보호 요구 사항을 관리해야 할 수도 있습니다. 이 보안은 큰 데이터 수명주기의 일부가되어야합니다. 또한 사용중인 일부 데이터 원본은 라이센스가 필요한 타사 데이터 원본에서 가져온 것일 수 있습니다. 이 데이터를 사용하도록 허용되어 있고 거버넌스 규칙을 위반하지 않았는지 확인하십시오.

대용량 데이터의 성능을 관리해야 할 필요성을 간과하지 마십시오.

대용량 데이터는 사람들이 이전보다 더 빠른 속도로 이전보다 많은 데이터를 사용할 수 있음을 보여줍니다. 더 많은 통찰력을 얻을 수있는이 기능은 큰 이점입니다.해당 데이터가 효과적인 방식으로 관리되지 않으면 회사에 큰 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 로드맵에 관리 가능성을 구축하고 큰 데이터를 계획해야합니다.