S:
Daha fazlası her zaman daha iyi değildir. Kuruluşlar, hedeflenmiş, doğru analitik elde etmek için verilerindeki gürültüyü nasıl azaltabilir?
A:Büyük veri sistemleri ile şirketler için en büyük sorulardan biri, bu projelerin nasıl hedeflenmiş ve verimli tutulacağıdır. Büyük veriler için oluşturulan araçların ve kaynakların çoğu, geniş bir ağdaki büyük miktarda bilgiyi toplamak için üretilmiştir. Her zaman bu verileri hassaslaştırmaya ve basit tutmaya özen göstermezler. Bununla birlikte, daha hedefli ve faydalı büyük veri projeleri oluşturmak için endüstride ortaya çıkan bazı en iyi uygulamalar vardır.
Hedeflenen büyük veri yaklaşımının temel taşlarından biri, doğru yazılım araçlarını ve kaynaklarını kullanmaktır. Tüm analizler ve büyük veri sistemleri aynı değildir. Bazıları aşırı veya alakasız verileri daha etkili bir şekilde filtreleyebilir ve işletmelerin sadece temel süreçlerini ve operasyonlarını belirleyecek temel olgulara odaklanmalarına izin verebilir.
Bunun bir diğer önemli kısmı insanları içerir. Büyük bir veri projesine katılmadan ve satıcı yazılımı tedarik ederken, uygulama ve başkalarını eğitirken, merkezi bir insan grubunun süreçten sorumlu olması ve araştırma ve beyin fırtınası görevlerini devretmesi gerekir. Bu, çok yoğun ve günlük işlemleri kesintiye uğratmadan işi geliştirecek hassas ve cerrahi bir yönteme büyük bir veri yaklaşımı sağlayabilir.
Örneğin, görev güçleri veya diğer çekirdek gruplar oturup uygulamanın nasıl yapılacağına, işletmenin veri kümelerini nasıl değerlendirmeye başlayacağına, hesapları nasıl endeksleyeceklerine, ne tür bir kağıda veya bu bilgileri yaymak için kullanacakları dijital sunumlar, nasıl faydalı raporlar oluşturacakları vb. Bu ayrıntılar işletmeyi büyük veri şişkinliklerinden koruyacaktır.
Ayrıca, şirketler daha fazla satıcı hizmeti edinmeye, daha büyük veri çatışmaları yapmaya ve BT mimarilerini daha karmaşık hale getirmeye başladığında, en hassas verileri diğer her şeyden ayırmayı öğrendiler.
Bunu yapmanın bir yolu katmanlı bir sistem oluşturmaktır. Örneğin, müşteri kimlikleri ve geçmişlerinin temel bir veri seti, belirli bir bulut güvenlik sözleşmesi altında veya yerinde özel olarak tutulan bir veritabanında tutulabilir. Diğer veri kümeleri, veri ihlalleri açısından daha az duyarlı olmaları veya işletmenin yaptığı analitiklerle daha az ilgili olmaları nedeniyle daha az uzmanlaşmış veri ortamlarında bulunabilir. Katmanlı veya çok seviyeli sistemler, uygun maliyetli büyük veri uygulamasına olanak tanır.
Bunlar, işletmelerin büyük verileri doğru şekilde alma konusunda akıllı olma yollarından bazılarıdır. Elde edebilecekleri verileri vakumlamak yerine, belirli veri setlerini en az çabayla en fazla iş zekasını elde etmek için en kritik olarak ele alıyorlar.
