NộI Dung
- Do liên quan đến tất cả các phần kinh doanh trong một sáng kiến dữ liệu lớn
- Hãy đánh giá tất cả các mô hình cơ sở hạ tầng để thực hiện dữ liệu lớn
- Hãy xem xét các nguồn dữ liệu truyền thống trong kế hoạch dữ liệu lớn
- Hãy xem xét một tập hợp dữ liệu nhất quán
- Phân phối dữ liệu
- Đừng bao giờ dựa vào một cách tiếp cận phân tích dữ liệu lớn duy nhất
- Đừng bắt đầu sáng kiến dữ liệu lớn trước khi bạn sẵn sàng
- Không sử dụng dữ liệu trong sự cô lập
- Đừng bỏ qua bảo mật dữ liệu
- Đừng bỏ qua phần hiệu suất của phân tích dữ liệu lớn
Nguồn: Rawpixelimages / Dreamstime.com
Lấy đi:
Dữ liệu lớn là một miền mới và mới nổi cho hầu hết các công ty. Làm cho nó hoạt động cần tinh chỉnh cẩn thận và sử dụng các thực hành tốt nhất.
Dữ liệu lớn mang nhiều hứa hẹn cho tất cả các loại ngành công nghiệp. Nếu dữ liệu lớn này được tận dụng hiệu quả và hiệu quả, nó có thể có tác động đáng kể trong việc ra quyết định và phân tích. Nhưng lợi ích của dữ liệu lớn chỉ có thể đạt được nếu nó được quản lý theo cách có cấu trúc. Các thực tiễn tốt nhất của dữ liệu lớn đang dần được thiết lập, nhưng đã có một số lượng rõ ràng và không phù hợp khi thực hiện.Các hướng dẫn sau đây dựa trên kinh nghiệm thực tế và kiến thức thu thập được từ các dự án thực tế. Dưới đây là liều dữ liệu lớn hàng đầu của tôi và không.
Do liên quan đến tất cả các phần kinh doanh trong một sáng kiến dữ liệu lớn
Một sáng kiến dữ liệu lớn không phải là một hoạt động độc lập và độc lập, và sự tham gia của tất cả các đơn vị kinh doanh là phải có được giá trị thực sự và cái nhìn sâu sắc. Dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức tận dụng khối lượng dữ liệu lớn và hiểu rõ hơn về hành vi, sự kiện, xu hướng, dự đoán của khách hàng, v.v. Điều này là không thể với ảnh chụp nhanh dữ liệu, chỉ chụp một phần của toàn bộ khối lượng dữ liệu được xử lý trong dữ liệu lớn. Do đó, các công ty đang ngày càng tập trung nhiều hơn vào tất cả các loại dữ liệu đến từ tất cả các đại lộ / đơn vị kinh doanh có thể để hiểu đúng mẫu.Hãy đánh giá tất cả các mô hình cơ sở hạ tầng để thực hiện dữ liệu lớn
Khối lượng dữ liệu và quản lý của nó là mối quan tâm chính đối với bất kỳ sáng kiến dữ liệu lớn nào. Bởi vì dữ liệu lớn liên quan đến petabyte dữ liệu, giải pháp duy nhất để quản lý nó là sử dụng các trung tâm dữ liệu. Đồng thời, thành phần chi phí phải được xem xét trước khi lựa chọn và hoàn thiện bất kỳ cơ sở lưu trữ nào. Các dịch vụ đám mây thường là lựa chọn tốt nhất, nhưng các dịch vụ của các môi trường đám mây khác nhau phải được đánh giá để xác định dịch vụ phù hợp. Vì lưu trữ là một trong những thành phần quan trọng nhất trong bất kỳ triển khai dữ liệu lớn nào, nó là một yếu tố cần được đánh giá rất cẩn thận trong bất kỳ sáng kiến dữ liệu lớn nào. (Nhận một góc nhìn khác trong Todays Thử thách dữ liệu lớn bắt nguồn từ sự đa dạng, không phải khối lượng hoặc vận tốc.)Hãy xem xét các nguồn dữ liệu truyền thống trong kế hoạch dữ liệu lớn
Có nhiều nguồn dữ liệu lớn và số lượng nguồn cũng đang tăng lên từng ngày. Khối lượng dữ liệu khổng lồ này được sử dụng làm đầu vào cho xử lý dữ liệu lớn. Do đó, một số công ty nghĩ rằng các nguồn dữ liệu truyền thống không được sử dụng. Điều này không đúng, vì dữ liệu truyền thống này là một thành phần quan trọng cho sự thành công của bất kỳ câu chuyện dữ liệu lớn nào. Dữ liệu truyền thống chứa thông tin có giá trị, vì vậy nó nên được sử dụng cùng với các nguồn dữ liệu lớn khác. Giá trị thực của dữ liệu lớn chỉ có thể được lấy nếu tất cả các nguồn dữ liệu (truyền thống và phi truyền thống) được tính đến. (Tìm hiểu thêm trong Take That, Dữ liệu lớn! Tại sao Dữ liệu nhỏ có thể đóng gói một cú đấm lớn hơn.)Hãy xem xét một tập hợp dữ liệu nhất quán
Trong một môi trường dữ liệu lớn, dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau. Định dạng, cấu trúc và loại dữ liệu khác nhau từ nguồn này sang nguồn khác. Phần quan trọng nhất là dữ liệu không được xóa khi nói đến môi trường dữ liệu lớn của bạn. Vì vậy, trước khi bạn tin tưởng vào dữ liệu đến, bạn cần kiểm tra tính nhất quán bằng cách quan sát và phân tích lặp đi lặp lại. Khi tính nhất quán của dữ liệu được xác nhận, nó có thể được coi là một bộ siêu dữ liệu nhất quán. Tìm một bộ siêu dữ liệu nhất quán bằng cách quan sát cẩn thận mẫu là một bài tập thiết yếu trong bất kỳ kế hoạch dữ liệu lớn nào.Phân phối dữ liệu
Khối lượng dữ liệu là mối quan tâm chính khi chúng ta xem xét một môi trường xử lý. Do khối lượng dữ liệu khổng lồ mà dữ liệu lớn xử lý, việc xử lý trên một máy chủ là không thể. Giải pháp là môi trường Hadoop, là môi trường điện toán phân tán chạy trên phần cứng hàng hóa. Nó cho sức mạnh xử lý nhanh hơn trên nhiều nút. (Tìm hiểu thêm trong 7 điều cần biết về Hadoop.)Đừng bao giờ dựa vào một cách tiếp cận phân tích dữ liệu lớn duy nhất
Có nhiều công nghệ khác nhau có sẵn trên thị trường để xử lý dữ liệu lớn. Nền tảng của tất cả các công nghệ dữ liệu lớn là Apache Hadoop và MapReduce. Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá công nghệ chính xác cho mục đích chính xác. Một số phương pháp phân tích quan trọng là phân tích dự đoán, phân tích theo quy định, phân tích, phân tích dữ liệu luồng, v.v. Lựa chọn phương pháp / phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được mục tiêu mong muốn. Tốt nhất là tránh dựa vào một cách tiếp cận duy nhất, nhưng để điều tra các cách tiếp cận khác nhau và chọn kết hợp hoàn hảo cho giải pháp của bạn.Đừng bắt đầu sáng kiến dữ liệu lớn trước khi bạn sẵn sàng
Luôn luôn được khuyến nghị bắt đầu với các bước nhỏ cho bất kỳ sáng kiến dữ liệu lớn nào. Vì vậy, hãy bắt đầu với các dự án thí điểm để có được chuyên môn và sau đó đi thực hiện thực tế. Tiềm năng của dữ liệu lớn là rất ấn tượng, nhưng giá trị thực chỉ có thể đạt được một khi chúng ta giảm sai lầm và có thêm chuyên môn.Không sử dụng dữ liệu trong sự cô lập
Các nguồn dữ liệu lớn nằm rải rác xung quanh chúng ta và chúng đang tăng lên từng ngày. Điều quan trọng là tích hợp tất cả các dữ liệu này để có được đầu ra phân tích chính xác. Các công cụ khác nhau có sẵn trên thị trường để tích hợp dữ liệu, nhưng chúng nên được đánh giá đúng trước khi sử dụng. Tích hợp dữ liệu lớn là một nhiệm vụ phức tạp vì dữ liệu từ các nguồn khác nhau có định dạng khác nhau, nhưng rất cần có kết quả phân tích tốt.Đừng bỏ qua bảo mật dữ liệu
Bảo mật dữ liệu là một cân nhắc chính trong kế hoạch dữ liệu lớn. Ban đầu, (trước khi thực hiện bất kỳ xử lý nào), dữ liệu được tính bằng petabyte, do đó bảo mật không được thực hiện nghiêm ngặt. Nhưng sau khi xử lý, bạn sẽ nhận được một tập hợp con dữ liệu cung cấp một số thông tin chi tiết. Tại thời điểm này, bảo mật dữ liệu trở nên thiết yếu. Dữ liệu càng được xử lý và tinh chỉnh, nó càng trở nên có giá trị đối với một tổ chức. Dữ liệu đầu ra tinh chỉnh này là tài sản trí tuệ và phải được bảo mật. Bảo mật dữ liệu phải được thực hiện như một phần của vòng đời dữ liệu lớn.Đừng bỏ qua phần hiệu suất của phân tích dữ liệu lớn
Đầu ra của phân tích dữ liệu lớn chỉ hữu ích khi nó mang lại hiệu suất tốt. Dữ liệu lớn cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn dựa trên việc xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ nhanh hơn. Do đó, điều cần thiết là phải quản lý nó một cách hiệu quả và hiệu quả. Nếu hiệu suất của dữ liệu lớn không được quản lý cẩn thận, nó sẽ gây ra vấn đề và làm cho toàn bộ nỗ lực trở nên vô nghĩa.Trong cuộc thảo luận của chúng tôi, chúng tôi đã tập trung vào liều lượng và không có các sáng kiến dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn là một lĩnh vực mới nổi và khi bắt đầu triển khai, nhiều công ty vẫn đang trong giai đoạn lập kế hoạch. Điều cần thiết là phải hiểu các thực tiễn tốt nhất về dữ liệu lớn để giảm thiểu rủi ro và sai lầm. Các điểm thảo luận đã được bắt nguồn từ kinh nghiệm dự án trực tiếp, vì vậy nó sẽ đưa ra một số hướng dẫn để làm cho một chiến lược dữ liệu lớn thành công.