10 великих даних робити і не робити

Великі дані несуть багато перспектив для всіх галузей промисловості. Якщо ці великі дані будуть використані ефективно та ефективно, це може мати значний вплив на прийняття рішень та аналітику. Але користі від великих даних можна досягти лише в тому випадку, якщо ними управляти структуровано. Найкращі практики великих даних поступово встановлюються, але вже є певні чіткі дії та недоліки, що стосуються впровадження.

Наступні вказівки ґрунтуються на практичному досвіді та знаннях, зібраних з реальних проектів. Ось мої найбільші великі дані і робити.

Залучайте всі бізнес-секції до ініціативи з великими даними

Ініціатива великих даних не є ізольованою та незалежною діяльністю, а для отримання реальної цінності та розуміння необхідна участь усіх бізнес-підрозділів. Великі дані можуть допомогти організаціям використовувати великі обсяги даних та отримати уявлення про поведінку клієнтів, події, тенденції, прогнози тощо. Це неможливо з оглядом даних, який фіксує лише частину всього обсягу даних, оброблених великими даними. Як результат, компанії все більше концентруються на всіх типах даних, що надходять із усіх можливих напрямків / підрозділів, щоб зрозуміти правильну схему.

Оцініть всі інфраструктурні моделі для реалізації великих даних

Обсяг даних та управління ними є головним питанням для будь-якої ініціативи великих даних. Оскільки великі дані мають справу з петабайтами даних, єдиним рішенням для управління ними є використання центрів обробки даних. У той же час, компонент витрат повинен бути врахований перед вибором та доопрацюванням будь-якого сховища. Хмарні сервіси часто є найкращим вибором, але послуги різних хмарних середовищ повинні бути оцінені для визначення відповідного. Оскільки зберігання є одним із найважливіших компонентів у будь-якій реалізації великих даних, це фактор, який слід оцінювати дуже ретельно в будь-якій ініціативі великих даних. (Отримайте іншу точку зору у сучасних великих даних про виклик даних із різноманітності, а не обсягу чи швидкості.)

Чи враховуйте традиційні джерела даних при плануванні великих даних

Існують різні джерела великих даних, і кількість джерел також збільшується з кожним днем. Цей величезний об'єм даних використовується як вхід до великої обробки даних. Як результат, деякі компанії вважають, що традиційні джерела даних не приносять користі. Це неправда, оскільки ці традиційні дані є важливою складовою успіху будь-якої історії великих даних. Традиційні дані містять цінну інформацію, тому їх слід використовувати спільно з іншими великими джерелами даних. Реальне значення великих даних може бути отримане лише за умови врахування всіх джерел даних (традиційних та нетрадиційних). (Дізнайтеся більше в "Візьміть це, великі дані! Чому малі дані можуть спакувати більший пучок."

Розглянемо послідовний набір даних

У середовищі великих даних дані надходять із різних джерел. Формат, структура та типи даних різняться від одного джерела до іншого. Найважливіша частина полягає в тому, що дані не очищаються, коли мова йде про ваше велике середовище даних. Отже, перш ніж довіряти вхідним даним, вам потрібно перевірити узгодженість шляхом повторного спостереження та аналізу. Після підтвердження узгодженості даних вони можуть трактуватися як послідовний набір метаданих. Пошук послідовного набору метаданих шляхом ретельного спостереження за шаблоном є важливою вправою в будь-якому плануванні великих даних.

Поширюйте дані

Обсяг даних викликає головне занепокоєння, коли ми розглядаємо обробне середовище. Через величезний обсяг даних, з якими великі дані обробляються, обробка на одному сервері неможлива. Рішення - це середовище Hadoop, яке є розподіленим обчислювальним середовищем, яке працює на товарному обладнання. Це дає потужність швидшої обробки на декількох вузлах. (Дізнайтеся більше про 7 речей, які потрібно знати про Hadoop.)

Ніколи не покладайтеся на єдиний підхід до аналізу великих даних

На ринку є різні технології для обробки великих даних. Основою всіх технологій великих даних є Apache Hadoop та MapReduce. Тому важливо оцінити правильну технологію за правильною метою. Деякі з важливих підходів до аналітики - це прогностична аналітика, приписна аналітика, текстова аналітика, потокова аналітика даних тощо. Вибір відповідного методу / підходу важливий для досягнення бажаної мети. Краще уникати покладатися на єдиний підхід, але дослідити різні підходи та вибрати ідеальну відповідність для вашого рішення.

Не запускайте велику ініціативу великих даних, перш ніж будете готові

Завжди рекомендується починати з невеликих кроків для будь-якої ініціативи великих даних. Отже, почніть з пілотних проектів, щоб отримати досвід, а потім перейдіть до реальної реалізації. Потенціал великих даних дуже вражає, але реальної цінності можна досягти лише після того, як ми зменшимо свої помилки та отримаємо більше досвіду.

Не використовуйте дані ізольовано

Великі джерела даних розкидані навколо нас і вони збільшуються з кожним днем. Для отримання правильного результату аналітики важливо інтегрувати всі ці дані. На ринку доступні різні інструменти інтеграції даних, але їх слід правильно оцінити перед використанням. Інтеграція великих даних є складним завданням, оскільки дані з різних джерел мають різний формат, але для отримання хорошого результату аналітики дуже потрібно.

Не ігноруйте безпеку даних

Безпека даних є головним фактором у плануванні великих даних. Спочатку (перш ніж проводити будь-яку обробку), дані знаходяться в петабайтах, тому безпека не застосовується строго. Але після деякої обробки ви отримаєте підмножину даних, яка надає деяку інформацію. З цього моменту безпека даних стає важливою. Чим більше даних обробляється і точно налаштовується, тим ціннішими вони часто стають для організації. Ці тонко налаштовані вихідні дані є інтелектуальною власністю і повинні бути захищені. Безпека даних повинна бути реалізована як частина життєвого циклу великих даних.

Не ігноруйте ефективність частини аналітики великих даних

Вихід з аналітики великих даних корисний лише тоді, коли він дає хороші показники. Великі дані пропонують більше розумінь, заснованих на швидкій обробці величезної кількості даних. Тому важливо ефективно та ефективно керувати ним. Якщо продуктивністю великих даних керувати не буде ретельно, це спричинить проблеми та зробить усе зусилля безглуздим.

У нашій дискусії ми зосередилися на тому, що потрібно робити, а не робити ініціативам великих даних. Великі дані - це сфера, що розвивається, і коли мова йде про впровадження, багато компаній ще знаходяться на стадії планування. Важливо розуміти найкращі практики для великих даних, щоб мінімізувати ризик та помилки. Пункти дискусій були виведені з досвіду роботи в реальному часі, тому він дасть деякі рекомендації щодо успішної стратегії великих даних.