Cum poate o întreprindere să realizeze agilitate analitică cu date mari?

Î:

Cum poate o întreprindere să realizeze agilitate analitică cu date mari?

Tot felul de afaceri se ridică pe banda mare de date, dar unele au rezultate mult mai bune decât altele. Unde merg unele întreprinderi atât de greșite și unde merg altele așa de bine?

Obținerea de rezultate bune cu date mari începe cu o capacitate de sistem suficientă. Atunci când liderii proiectează tipurile potrivite de soluții pentru un mediu de date mare, hardware-ul poate prelucra cu ușurință sarcinile sale de muncă, iar oamenii nu trebuie să alerge în încercarea de a rezolva problemele de capacitate a rețelei. Aceasta înseamnă să alocăm suficiente nuclee de procesare sau putere de procesare serverelor centrale, să răspundem nevoilor de memorie dinamică și să oferim soluții adecvate de stocare, împreună cu monitorizarea modului în care datele vor curge prin sistem și identificarea și eliminarea oricăror blocaje.

O altă mare parte a „date mari agile” are legătură cu oamenii. O companie trebuie să aibă pregătirea adecvată și resursele potrivite pentru implementare. Pentru a avea un talent adecvat la bord este vital, iar acolo unde există lipsuri, este esențială formarea rapidă și eficientă a cultivării oamenilor din casă. Companiile se pot baza pe consultanți pentru multe lucruri, dar la sfârșitul zilei, trebuie să existe suficient de priceput în privința acestor sisteme de date mari pentru ca afacerea să le poată gestiona cu încredere.

Cu toate acestea, un alt domeniu fundamental al utilizării datelor mari este corect atunci când întreprinderile încep să folosească efectiv datele pe care le-au colectat. Sistemele hardware adecvate pot efectua operațiuni de date bine, iar oameni talentați pot să le mențină și să le utilizeze corect, dar există încă o mare diferență în rezultatele pe care le obțin companiile, în funcție de modul în care sistemul creează rapoarte, colectează date și prezintă doar dreptul analiza rezultă doar în moduri corecte. O mulțime de acestea are legătură cu sortarea prin seturi de date structurate și nestructurate conceptual, nu intrând în sistem și date de numărare a capului, ci, în schimb, având o filozofie a datelor care se concentrează doar pe cele mai vitale seturi de date și aruncări irelevante și indigestibile date.

Toate aceste strategii vor conduce o întreprindere la un succes eventual cu sisteme de date mari. Companiile trebuie să privească în mod critic implementarea în termeni de practic, pentru a nu perturba operațiunile existente. Aceștia trebuie să privească modul în care instrumentele noi și moderne vor sta pe partea de sus a sistemelor vechi sau cât de mari date vor fi migrate printr-o nouă arhitectură IT. Cu o cercetare atentă și analiză, echipele de conducere pot circumnaviza capcanele de date mari și să obțină rezultate câștigătoare pentru o întreprindere.