Q:
Какие соображения наиболее важны при принятии решения о том, какие решения для больших данных следует реализовать?
A:Каждый бизнес и организация должны учитывать свои собственные потребности и ресурсы при определении того, какие проблемы наиболее важны для реализации больших данных. Тем не менее, существует ряд принципов, которые обычно считаются критически важными для такого внедрения технологий.
| Вебинар: Big Iron, Meet Big Data: освобождение данных мэйнфреймов с помощью Hadoop & Spark Зарегистрируйтесь здесь |
Один из самых больших вопросов - это внедрение и количество сбоев, которые оно вызовет. Пользователи больших систем данных всегда должны сравнивать то, что они собираются использовать, с тем, что они используют в настоящее время. Во многих случаях сбои являются решающим фактором того, будут ли большие объемы данных повышать производительность и прибыль, или привести к краху бизнеса из-за непреодолимых препятствий при внедрении. Поддержка поставщиков (или ее отсутствие) во многом связана с этим, но предприятия также должны смотреть на кривую обучения технологиям, насколько они изменят работу унаследованных систем и в целом, являются ли изменения чем-то, что предприятие может справиться.
Другой важный вопрос - какие данные наиболее ценны для бизнеса или организации. Изучая ценность различных наборов данных, те, кто намеревается реализовать большие данные, могут установить объем своего проекта. Без такого рода руководств проекты с большими данными могут быть раздутыми и перегруженными на предприятии. Эксперты рекомендуют сосредоточиться на конкретных наборах данных, которые дадут наибольшую отдачу, не увязая в создании более широкой сети.
Следующей проблемой здесь является использование структурированных и неструктурированных данных. Бизнес-лидеры могут взглянуть на уровни сложности переноса разных битов данных в большой контекст данных, такой как центр обработки данных. Например, уже отформатированные наборы данных могут быть легко переварены, но некоторые другие части данных могут нуждаться в обширных манипуляциях, чтобы привести их в полезный формат, и это может не стоить этого.
Усыновителям также придется взглянуть на расширенную обработку больших данных. Системы больших данных определяются как системы, которые трудно обрабатывать с помощью базовой и простой аппаратной и программной инфраструктур. Это означает, что пользователи должны иметь достаточный талант и ресурсы под рукой, чтобы найти способы использовать большие наборы данных, которые не вызовут перегрузку сети или иным образом создадут узкие места в операциях.
