Dix grandes données et Don'ts

Beaucoup d'entreprises qui commencent leur exploration de données volumineuses en sont aux premières étapes de l'exécution. Considérez ces et Don'ts dans le cadre de votre stratégie. La plupart des entreprises font des expériences avec les pilotes pour voir si elles peuvent exploiter les sources de données de grandes transformer la prise de décision. Il est facile de faire des erreurs qui peuvent provoquer des perturbations dans votre stratégie d'entreprise.

Sommaire

Ne impliquer toutes les unités d'affaires dans votre stratégie Big Data

Big données ne sont pas une activité isolée. Au contraire, il est la façon dont l'entreprise peut tirer parti d'énormes volumes de données pour en apprendre davantage sur les clients, les processus et les événements que serait possible avec des instantanés de données. Si elle est exécutée correctement, une stratégie grande de données peut avoir un impact énorme sur l'efficacité d'une stratégie d'entreprise.

Les entreprises qui supposent que les données qui sont hors de la norme est erronée peuvent soudainement découvrir quelques nouveaux modèles émergents de besoins des clients. Les unités d'affaires peuvent gagner de la valeur significative quand ils sont introduits dans le processus tôt.

Ne évaluer tous les modèles de prestation de Big Data

Il est naturel de supposer que si vous faites affaire avec pétaoctets de données, la seule façon de stocker et gérer que les données sont dans le centre de données. La technologie évolue de sorte qu'il est possible et nécessaire d'utiliser le cloud computing et le stockage de calculer les ressources pour gérer de grandes données. Évaluer le type de services qui sont basés sur le cloud et déterminer ceux qui ont la performance que vous aurez besoin.

Ne pensez à vos sources de données traditionnelles dans le cadre de votre stratégie Big Data

Beaucoup d'entreprises qui ont trouvé de la valeur dans les grandes analyses de données supposer qu'ils ont plus à penser à l'entrepôt de données traditionnel. Ce n'est pas vrai. En fait, il est essentiel que vous prévoyez d'utiliser les résultats de vos grandes analyses de données en conjonction avec votre entrepôt de données. L'entrepôt de données comprend les informations sur la façon dont votre entreprise fonctionne.

Par conséquent, être en mesure de comparer les grands résultats de données par rapport aux critères de vos données de base est essentielle pour la prise de décision.

Avez plan de grande métadonnées conformes

Lorsque vous avez terminé l'analyse d'un ensemble de données massives, il est fort possible que vous vous retrouverez avec des données que tout correspond à un modèle. Cet ensemble de données peut maintenant conduire votre organisation de commencer à analyser une nouvelle question en profondeur.

Gardez à l'esprit que ces données pourraient provenir de sites de service à la clientèle ou des environnements de médias sociaux qui ne l'ont pas été nettoyés. Par conséquent, avant que vous faites confiance aux données, vous devez vous assurer que vous avez affaire à un ensemble cohérent de métadonnées de sorte que vous pouvez apporter cette information dans votre organisation et de l'analyser, de concert avec les données de vos systèmes d'enregistrement.

Ne distribuer vos données importantes

Lorsque vous faites affaire avec de grandes données, ne présumez pas que vous serez en mesure de gérer toutes ces informations au sein d'un seul serveur. Découvrez comment utiliser les techniques informatiques distribués tels que Hadoop pour gérer efficacement la taille, la variété et la vitesse nécessaires pour gérer vos données.

Ne comptez pas sur une approche unique pour les grandes analyses de données

Donc, beaucoup de tapage existe dans le marché autour de technologies telles que Hadoop MapReduce et que vous risquez de perdre de vue ce que vous êtes en train d'essayer d'accomplir. Un grand nombre de technologies importantes sont disponibles, telles que l'analyse de texte, l'analyse prédictive, le streaming des environnements de données et analyse des données spatiales, qui peuvent être importants pour le travail que vous essayez d'accomplir.

Prenez le temps d'enquêter sur la variété des technologies qui peuvent vous aider. Expérimenter et étudier les solutions technologiques qui peuvent vous faire réussir.

Ne pas aller en grand avec vos données avant que vous êtes prêt


Vous avez raison d'être enthousiasmés par le potentiel que Big Data offre à votre entreprise. Big data peut signifier la différence entre sauter dans un nouveau marché passionnant avant vos concurrents ou d'être laissé derrière. Marcher avant de courir. Vous devez commencer par des projets pilotes qui peuvent vous permettre de gagner un peu d'expérience. Vous avez besoin de travailler avec des experts qui peuvent vous empêcher de faire des erreurs en raison de l'inexpérience.

Ne négligez pas la nécessité d'intégrer le Big Data

Vos sources de données grands ne seront pas efficaces si elles vivent dans l'isolement les uns des autres. Bonnes technologies dans le marché sont concentrés sur ce qui rend plus facile d'intégrer les résultats des grandes analyses de données avec d'autres sources de données. Par conséquent, être prêt non seulement à analyser, mais aussi d'intégrer.

Ne pas oublier de gérer en toute sécurité les données de grandes

Lorsque les entreprises se lancent sur grand analyse de données, ils oublient souvent de maintenir le même niveau de sécurité des données et de la gouvernance qui est supposé dans les environnements de gestion de données traditionnelles. Lorsque vous commencez à faire l'analyse de plusieurs pétaoctets de données ou plus, vous aurez généralement pas masquer l'information privée au départ.

Toutefois, lorsque vous avez un sous-ensemble de cet ensemble de données initial qui est maintenant essentiel de déterminer votre prochaine meilleure action ou votre approche à un nouveau marché, vous devez d'abord obtenir que les données de sorte qu'il ne met pas votre entreprise à risque. Certaines de ces données va maintenant devenir la propriété intellectuelle de l'entreprise qui doit être garanti.

Vous pouvez aussi avoir besoin de gérer les exigences de confidentialité. Cette sécurité doit devenir partie intégrante de votre cycle gros de vie des données. En outre, certaines des sources de données que vous utilisez peuvent provenir de sources de données tierces qui nécessitent des licences. Assurez-vous que vous êtes autorisé à utiliser ces données et que vous ne l'avez pas violé les règles de gouvernance.

Ne négligez pas la nécessité de gérer la performance de votre Big Data

Big données démontrent que les gens sont capables de faire usage de plus de données que jamais à un taux plus rapide que la vitesse était possible dans le passé. Cette capacité à gagner plus d'idées est un énorme avantage. Si ces données ne sont pas gérés de manière efficace, il va causer d'énormes problèmes pour la société. Par conséquent, vous avez besoin pour construire la gérabilité dans votre feuille de route et un plan pour les grandes données.


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