Q:
Ako môže podnik dosiahnuť analytickú obratnosť s veľkými údajmi?
A:Na veľké dátové koľajové vozidlá skákajú najrôznejšie podniky, ale niektoré majú oveľa lepšie výsledky ako iné. Kam sa niektoré podniky pokazia a iné sú v poriadku?
Dosahovanie dobrých výsledkov pri veľkých údajoch sa začína dostatočnou kapacitou systému. Keď vedúci navrhnú správne druhy riešení pre veľké dátové prostredie, hardvér dokáže ľahko spracovať svoje pracovné zaťaženie a ľudia sa nemusia obísť, aby sa pokúsili vyriešiť problémy so sieťovou kapacitou. To znamená, že centrálnym serverom je potrebné prideliť dostatok jadier CPU alebo spracovávať energiu, riešiť potreby dynamickej pamäte a poskytovať adekvátne riešenia pre ukladanie dát, spolu s monitorovaním toho, ako budú údaje prúdiť systémom, a zisťovaním a odstraňovaním akýchkoľvek prekážok.
Ďalšia veľká časť „agilných veľkých údajov“ súvisí s ľuďmi. Spoločnosť musí mať správne školenie a správne zdroje na implementáciu. Mať primeraný talent na palube je nevyhnutné a tam, kde sú nejaké medzery, je kľúčové rýchle a efektívne školenie a kultivácia interných ľudí. Spoločnosti sa môžu pri mnohých veciach spoľahnúť na konzultantov, ale na konci dňa musí byť dostatok dôvtipných informácií o týchto veľkých dátových systémoch, aby ich podnik mohol s istotou spracovať.
| Webinár zadarmo Poznajte svojho zákazníka na viacerých platformách |
Ďalšia základná oblasť správneho využívania veľkých údajov prichádza, keď podniky začnú skutočne využívať údaje, ktoré zhromaždili. Adekvátne hardvérové systémy dokážu dobre vykonávať operácie s údajmi a talentovaní ľudia ich môžu správne udržiavať a používať, ale stále existuje veľký rozdiel vo výsledkoch, ktoré spoločnosti dosahujú, na základe toho, ako systém vytvára správy, utratí údaje a predstavuje to správne riešenie. Analytika vedie správnym spôsobom. Veľa z toho súvisí s koncepčným triedením štruktúrovaných a neštruktúrovaných súborov údajov, ktoré nepatria do systému a do údajov o počítaní údajov, ale namiesto toho majú filozofiu údajov, ktorá sa zameriava iba na najdôležitejšie súbory údajov a zahodí irelevantné a nestráviteľné irelevantné dát.
Všetky tieto stratégie povedú podnik k prípadnému úspechu s veľkými dátovými systémami. Spoločnosti sa musia na implementáciu kriticky pozerať z hľadiska praktickosti, aby nenarúšali existujúce operácie. Musia sa pozrieť na to, ako budú nové a moderné nástroje sedieť na starších systémoch alebo ako sa veľké údaje budú migrovať prostredníctvom novej architektúry IT. Vďaka starostlivému výskumu a analýze môžu vedúce tímy obísť úskalia veľkých dát a získať výherné výsledky pre podnik.
