10 Büyük Veri Yapılması ve Yapılmaması Gerekenler

Büyük veri, her tür endüstri için çok fazla umut vaat ediyor. Bu büyük veriler etkili ve verimli bir şekilde kullanılırsa, karar verme ve analitik üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Ancak büyük verilerin faydası ancak yapılandırılmış bir şekilde yönetiliyorsa elde edilebilir. Büyük verilerin en iyi uygulamaları kademeli olarak oluşturulmaktadır, ancak uygulama söz konusu olduğunda halihazırda bazı açık ve yapılacak şeyler vardır.

Aşağıdaki rehber, gerçek hayattaki projelerden elde edilen pratik deneyim ve bilgiye dayanmaktadır. İşte benim en büyük büyük veri yapmam ve yapmam gerekenler.

Tüm iş bölümlerini büyük bir veri girişimine dahil edin

Büyük bir veri girişimi yalıtılmış ve bağımsız bir faaliyet değildir ve tüm iş birimlerinin katılımı gerçek değer ve içgörü elde etmek için bir zorunluluktur. Büyük veriler, kuruluşların büyük miktarda veri kullanmasına ve müşteri davranışı, olaylar, eğilimler, tahminler vb. Hakkında bilgi edinmesine yardımcı olabilir. Sonuç olarak şirketler, doğru modeli anlamak için olası tüm yollardan / iş birimlerinden gelen her türlü veriye giderek daha fazla yoğunlaşmaktadır.

Büyük veri uygulaması için tüm altyapı modellerini değerlendirin

Veri hacmi ve yönetimi, büyük veri girişimleri için büyük bir endişe kaynağıdır. Büyük veriler petabaytlarca veriyle ilgilendiği için, bunu yönetmenin tek çözümü veri merkezlerini kullanmaktır. Aynı zamanda, herhangi bir depolama tesisi seçilmeden ve sonlandırılmadan önce maliyet bileşeni dikkate alınmalıdır. Bulut hizmetleri genellikle en iyi seçimdir, ancak uygun olanı belirlemek için farklı bulut ortamlarının hizmetleri değerlendirilmelidir. Depolama, herhangi bir büyük veri uygulamasında en önemli bileşenlerden biri olduğu için, herhangi bir büyük veri girişiminde çok dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gereken bir faktördür. (Bugünün Büyük Veri Mücadelesi Kaynaklarından Hacim veya Hız Değil, Çeşitlilikten başka bir bakış açısı edinin.)

Büyük veri planlamasında geleneksel veri kaynaklarını göz önünde bulundurun

Çeşitli büyük veri kaynakları vardır ve kaynak sayısı da her geçen gün artmaktadır. Bu devasa veri hacmi, büyük veri işlemeye girdi olarak kullanılır. Sonuç olarak, bazı şirketler geleneksel veri kaynaklarının işe yaramadığını düşünmektedir. Bu doğru değildir, çünkü bu geleneksel veriler herhangi bir büyük veri hikayesinin başarısı için kritik bir bileşendir. Geleneksel veriler değerli bilgiler içerir, bu nedenle diğer büyük veri kaynaklarıyla birlikte kullanılmalıdır. Büyük verilerin gerçek değeri ancak tüm veri kaynakları (geleneksel ve geleneksel olmayan) dikkate alındığında elde edilebilir. (Bunu Al, Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinin! Küçük Veri Neden Daha Büyük Bir Yumruk Paketleyebilir?)

Tutarlı bir veri kümesini düşünün

Büyük bir veri ortamında, veriler çeşitli kaynaklardan geliyor. Verilerin biçimi, yapısı ve türleri bir kaynaktan diğerine değişir. En önemli kısım, büyük veri ortamınız söz konusu olduğunda verilerin temizlenmemesidir. Bu nedenle, gelen verilere güvenmeden önce, tutarlılığı tekrarlayan gözlem ve analizlerle kontrol etmeniz gerekir. Verilerin tutarlılığı onaylandıktan sonra, tutarlı bir meta veri kümesi olarak değerlendirilebilir. Desenin dikkatli bir şekilde gözlemlenmesiyle tutarlı bir meta veri kümesi bulmak, büyük veri planlamasında önemli bir çalışmadır.

Verileri dağıtın

Bir işleme ortamını düşündüğümüzde veri hacmi büyük bir endişe kaynağıdır. Büyük verilerin uğraştığı çok büyük veri hacmi nedeniyle, tek bir sunucuda işlem yapmak mümkün değildir. Çözüm, emtia donanımında çalışan dağıtılmış bir bilgi işlem ortamı olan Hadoop ortamıdır. Birden fazla düğümde daha hızlı işlem yapma gücü sağlar. (Hadoop Hakkında Bilmeniz Gereken 7 Şey hakkında daha fazla bilgi edinin.)

Tek bir büyük veri analizi yaklaşımına asla güvenmeyin

Piyasada büyük verileri işlemek için çeşitli teknolojiler bulunmaktadır. Tüm büyük veri teknolojilerinin temeli Apache Hadoop ve MapReduce'dur. Bu nedenle, doğru teknolojiyi doğru amaç için değerlendirmek önemlidir. Önemli analitik yaklaşımlardan bazıları tahmine dayalı analitik, kuralcı analitik, metin analitiği, akış veri analitiği vb. Dir. İstenen hedefe ulaşmak için uygun yöntem / yaklaşımın seçilmesi önemlidir. Tek bir yaklaşıma güvenmekten kaçınmak, ancak çeşitli yaklaşımları araştırmak ve çözümünüz için mükemmel uyumu seçmek en iyisidir.

Hazır olmadan büyük veri girişimi başlatmayın

Büyük veri girişimleri için her zaman küçük adımlarla başlamanız önerilir. Bu nedenle, uzmanlık kazanmak için pilot projelerle başlayın ve ardından gerçek uygulamaya geçin. Büyük verilerin potansiyeli çok etkileyicidir, ancak gerçek değer ancak hatalarımızı azalttığımızda ve daha fazla uzmanlık kazandığımızda elde edilebilir.

Verileri tek başına kullanma

Büyük veri kaynakları etrafımıza dağılmıştır ve her geçen gün artmaktadır. Doğru analiz çıktısı elde etmek için tüm bu verileri entegre etmek önemlidir. Veri entegrasyonu için pazarda farklı araçlar mevcuttur, ancak bunlar kullanılmadan önce uygun şekilde değerlendirilmelidir. Büyük verilerin entegrasyonu karmaşık bir görevdir, çünkü farklı kaynaklardan gelen veriler farklı formattadır, ancak iyi bir analiz sonucu elde etmek için çok gereklidir.

Veri güvenliğini göz ardı etme

Veri güvenliği, büyük veri planlamasında önemli bir husustur. Başlangıçta, (herhangi bir işlem yapmadan önce), veriler petabayt cinsindendir, bu nedenle güvenlik kesinlikle uygulanmaz. Ancak bazı işlemlerden sonra, bazı bilgiler sağlayan bir veri alt kümesi alırsınız. Bu noktada, veri güvenliği zorunlu hale gelir. Veriler ne kadar çok işlenir ve hassas ayarlanırsa, bir kuruluş için o kadar değerli olur. Bu ince ayarlanmış çıktı verileri fikri mülkiyettir ve güvence altına alınmalıdır. Veri güvenliği, büyük veri yaşam döngüsünün bir parçası olarak uygulanmalıdır.

Büyük veri analitiğinin performans bölümünü göz ardı etmeyin

Büyük veri analitiğinin çıktısı, yalnızca iyi performans sağladığı zaman faydalıdır. Büyük veri, çok miktarda verinin daha hızlı bir şekilde işlenmesine dayalı olarak daha fazla bilgi sunar. Bu nedenle, etkili ve verimli bir şekilde yönetmek önemlidir. Büyük verilerin performansı dikkatli bir şekilde yönetilmezse, sorunlara neden olur ve tüm çabayı anlamsız hale getirir.

Tartışmamızda, büyük veri girişimlerinin yapılması ve yapılmamasına odaklandık. Büyük veri gelişmekte olan bir alandır ve uygulama söz konusu olduğunda birçok şirket hala planlama aşamasındadır. Risk ve hataları en aza indirmek için büyük veri en iyi uygulamalarını anlamak önemlidir. Tartışma noktaları canlı proje deneyimlerinden türetilmiştir, bu nedenle büyük bir veri stratejisini başarılı kılmak için bazı yönergeler verecektir.