S:
Büyük veri herkese uyan tek bir çözüm mü?
A:Genel bir büyük veri ekosistemi veya endüstrisi fikri dahilinde, büyük veri stratejilerinin uygulamaları belirli bir işletmenin veya kuruluşun ihtiyaçlarına özeldir. Yöneticilerin ve diğer profesyonellerin yaptığı en büyük hatalardan biri, büyük verilere genel bir yaklaşım getirmek ve sistemleri daha önce kullanılan bir şablona sığdırmaya çalışmaktır.
Büyük veri felsefesi, büyük bilgi havuzlarının çok hedefli ve mikro yönetimli kullanımı ile ilgilidir. Örneğin, binlerce ve binlerce müşterisi olan bir şirket, bu müşteriler hakkında sahip oldukları tüm bilgileri - isimleri, yaşadıkları yerler, daha önce satın aldıkları, vb.) Kullanmak için büyük bir veri projesi üstlenecektir. veri işleme ve raporlama için belirli yapıların oluşturulmasıyla, bu büyük veri kümelerinin toplanması ve "çalıştırılması" ile ilgilendiklerinden daha çok.
Büyük verilerin zorluğunun bir parçası, daha özel donanım işlemleri gerektirmesidir. Şirketler genellikle Apache Hadoop gibi açık kaynaklı sistemleri ve oyunda büyük veri çözümleri elde etmek için MapReduce gibi belirli ilgili araçları kullanır. Bu, bir Microsoft Access tablosu kurmanın veya daha basit bazı veritabanı teknolojilerini takip etmenin ötesinde ek teknik bilgi gerektirir.
Büyük verileri etkili kılmak için şirketler uygulamaya ve normal iş faaliyetlerini aksatmamaktan nasıl kaçınmaları gerektiğine bakmalıdır. En verimli hale getirmek için, hangi veri kümelerinin onlar için en yararlı olacağını tam olarak incelemelidirler. Örneğin, satış görevlileri veya diğerleri sadece soyadları, eyaletleri ve telefon numaralarını içeren basit bir raporla yapabileceklerini yapabilirlerse, sistem üzerinden daha kapsamlı veri çalıştırmaya çalışmak ve toplamaya ve sunmaya çalışmak mantıklı değildir. diğer tanımlayıcılar veya önemli bilgiler.
Verimlilik, kolay uygulama ve maliyet, şirkete özgü büyük veri çözümlerinin ortaya çıkmasını sağlar. Bu yenilikler kesinlikle belirli bir iş modeline ve çözülmesi gereken sorunlara bağlıdır.
