Q:
Як підприємство може досягти аналітичної спритності з великими даними?
A:Всілякі компанії стрибають на великому діапазоні даних, але деякі мають набагато кращі результати, ніж інші. Де деякі підприємства йдуть так неправильно, а де інші так правильно?
Досягнення хороших результатів з великими даними починається з достатньої потужності системи. Коли лідери розробляють правильні типи рішень для середовища великих даних, апаратне забезпечення може легко обробляти його навантаження, і людям не доведеться бігати, намагаючись вирішити проблеми з мережевою ємністю. Це означає розподілити достатню кількість ядер процесора або обробити енергію центральним серверам, вирішити потреби в динамічній пам'яті та забезпечити адекватні рішення для зберігання, а також моніторинг того, як дані будуть протікати через систему, а також визначати та усунути будь-які вузькі місця.
Ще одна значна частина "гнучких великих даних" стосується людей. Компанія повинна мати правильну підготовку та потрібні ресурси для впровадження. Наявність належного таланту на борту є життєво важливим, і там, де є якісь прогалини, важливим є швидке та ефективне навчання та виховання внутрішніх людей. Компанії можуть розраховувати на консультантів для багатьох речей, але в кінці робочого дня потрібно мати достатньо кмітливості щодо цих великих систем передачі даних, щоб бізнес впевнено поводився з ними.
| Безкоштовний вебінар Знаючи свого клієнта на багатьох платформах |
Ще одна фундаментальна область правильного використання великих даних виникає тоді, коли підприємства починають фактично використовувати отримані ними дані. Адекватні апаратурні системи можуть добре виконувати операції з даними, а талановиті люди можуть правильно їх підтримувати та використовувати, але все-таки є велика різниця в результатах, які отримують компанії, виходячи з того, як система будує звіти, виписує дані та представляє просто потрібні Аналітика призводить до правильних способів. Багато з цього стосується сортування за структурованими та неструктурованими наборами даних концептуально, не заходжуючи в систему та підраховуючи дані, а натомість, маючи філософію даних, яка фокусується лише на найважливіших наборах даних та відкидає невідповідні та незаперечні дані.
Усі ці стратегії приведуть підприємство до можливого успіху в системах великих даних. Компанії повинні критично ставитися до впровадження з точки зору практичності, щоб не порушити існуючі операції. Вони повинні дивитись, як нові та сучасні інструменти будуть знаходитись над застарілими системами або як великі дані будуть мігруватися через нову ІТ-архітектуру. Завдяки ретельному дослідженню та аналізу, лідерські команди можуть обійти підводні камені великих даних і отримати виграшні результати для підприємства.
