सामग्री
- मोठ्या डेटा उपक्रमात सर्व व्यवसाय विभाग सामील व्हा
- मोठ्या डेटा अंमलबजावणीसाठी सर्व इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉडेल्सचे मूल्यांकन करा
- मोठ्या डेटा नियोजनात पारंपारिक डेटा स्रोतांचा विचार करा
- डेटाच्या सातत्यपूर्ण संचाचा विचार करा
- डेटा वितरित करा
- कधीही एका मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्सच्या दृष्टिकोनावर अवलंबून राहू नका
- आपण तयार होण्यापूर्वी मोठा मोठा डेटा उपक्रम प्रारंभ करू नका
- वेगळ्या डेटा वापरु नका
- डेटा सुरक्षेकडे दुर्लक्ष करू नका
- मोठ्या डेटा analyनालिटिक्सच्या कार्यक्षमतेच्या भागाकडे दुर्लक्ष करू नका
स्रोत: रॉपिक्सलिमॅजेस / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
टेकवे:
मोठा डेटा बहुतेक कंपन्यांसाठी एक नवीन आणि उदयोन्मुख डोमेन आहे. हे कार्य केल्याने सावधगिरी बाळगणे आणि उत्तम पद्धतींचा वापर करणे आवश्यक आहे.
बिग डेटा सर्व प्रकारच्या उद्योगांसाठी बरेच वचन देते. जर या मोठ्या डेटाचा प्रभावी आणि कार्यक्षमतेने उपयोग केला गेला तर त्याचा निर्णय घेण्यात आणि विश्लेषणामध्ये महत्त्वपूर्ण परिणाम होऊ शकतो. परंतु मोठ्या डेटाचा फायदा केवळ संरचित मार्गाने व्यवस्थापित केल्यासच मिळवता येतो. मोठ्या डेटाची उत्तम पद्धत हळूहळू स्थापित केली जात आहे, परंतु अंमलबजावणीचा प्रश्न येतो तेव्हा काही स्पष्ट डॉस आणि डॉनट्स आधीच उपलब्ध नसतात.पुढील मार्गदर्शन वास्तविक जीवनातील प्रकल्पांमधून प्राप्त झालेल्या व्यावहारिक अनुभवावर आणि ज्ञानावर आधारित आहे. येथे माझे शीर्ष मोठे डेटा डॉस आणि डोनेट्स आहेत.
मोठ्या डेटा उपक्रमात सर्व व्यवसाय विभाग सामील व्हा
एक मोठा डेटा उपक्रम एक स्वतंत्र आणि स्वतंत्र क्रियाकलाप नसतो आणि वास्तविक मूल्य आणि अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी सर्व व्यावसायिक घटकांचा सहभाग असणे आवश्यक आहे. मोठा डेटा संस्थांना मोठ्या प्रमाणात डेटा मिळवून देण्यासाठी आणि ग्राहकांच्या वागणुकी, घटना, ट्रेंड, भविष्यवाणी इ. मध्ये अंतर्दृष्टी मिळविण्यात मदत करू शकतो. डेटा स्नॅपशॉटद्वारे हे शक्य नाही, जे केवळ मोठ्या डेटामध्ये प्रक्रिया केलेल्या डेटाच्या संपूर्ण भागाचा काही भाग घेते. याचा परिणाम म्हणून, कंपन्या योग्य पॅटर्न समजण्यासाठी सर्व संभाव्य संधी / व्यवसाय युनिटमधून येणार्‍या सर्व प्रकारच्या डेटावर अधिक लक्ष केंद्रित करीत आहेत.मोठ्या डेटा अंमलबजावणीसाठी सर्व इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉडेल्सचे मूल्यांकन करा
कोणत्याही मोठ्या डेटा उपक्रमासाठी डेटाची मात्रा आणि त्याचे व्यवस्थापन ही मुख्य चिंता असते. कारण मोठा डेटा डेटाच्या पेटाबाइट्सचा सौदा करतो, डेटा सेंटर वापरुन हे व्यवस्थापित करण्याचा एकमेव उपाय. त्याच वेळी, कोणतीही स्टोरेज सुविधा निवडण्यापूर्वी आणि त्यास अंतिम रूप देण्यापूर्वी किंमतीच्या घटकाचा विचार केला पाहिजे. क्लाऊड सर्व्हिसेस बहुतेकदा सर्वात चांगली निवड असतात, परंतु योग्य क्लाऊड वातावरणाच्या सेवा योग्य ठरवण्यासाठी मूल्यमापन करणे आवश्यक आहे. कोणत्याही मोठ्या डेटा अंमलबजावणीमध्ये स्टोरेज हा सर्वात महत्वाचा घटक असल्याने, कोणत्याही मोठ्या डेटा उपक्रमात अत्यंत काळजीपूर्वक मूल्यांकन केले जाणारे हे घटक आहे. (व्हॉल्यूम किंवा वेग नाही, टुडेज बिग डेटा चॅलेंज स्टेम्स ऑफ व्हरायटीमधून, आणखी एक दृष्टीकोन मिळवा.)मोठ्या डेटा नियोजनात पारंपारिक डेटा स्रोतांचा विचार करा
मोठ्या डेटाचे विविध स्रोत आहेत आणि स्त्रोतांची संख्याही दिवसेंदिवस वाढत आहे. डेटाची ही प्रचंड मात्रा मोठ्या डेटा प्रक्रियेसाठी इनपुट म्हणून वापरली जाते. परिणामी, काही कंपन्यांचा असा विचार आहे की पारंपारिक डेटा स्त्रोतांचा काही उपयोग होत नाही. हे खरे नाही, कारण कोणत्याही मोठ्या डेटा कथेच्या यशासाठी हा पारंपारिक डेटा एक गंभीर घटक आहे. पारंपारिक डेटामध्ये मौल्यवान माहिती असते, म्हणून ती इतर मोठ्या डेटा स्रोतांच्या संयोगाने वापरली जावी. सर्व डेटा स्त्रोत (पारंपारिक आणि अपारंपरिक) विचारात घेतल्यासच मोठ्या डेटाचे वास्तविक मूल्य काढले जाऊ शकते. (ते घ्या, बिग डेटा मध्ये अधिक जाणून घ्या! लहान डेटा मोठा पंच का पॅक करु शकतो.)डेटाच्या सातत्यपूर्ण संचाचा विचार करा
मोठ्या डेटा वातावरणात, डेटा विविध स्त्रोतांकडून येत आहे. डेटाचे स्वरूप, रचना आणि प्रकार वेगवेगळ्या स्त्रोतांमध्ये भिन्न असतात. सर्वात महत्त्वाचा भाग असा आहे की जेव्हा आपल्या मोठ्या डेटा वातावरणात येतो तेव्हा डेटा साफ केला जात नाही. म्हणून, आपण येणार्‍या डेटावर विश्वास ठेवण्यापूर्वी, आपल्याला पुनरावृत्ती निरीक्षणाद्वारे आणि विश्लेषणाद्वारे सुसंगतता तपासण्याची आवश्यकता आहे. एकदा डेटाची सुसंगतता पुष्टी झाल्यानंतर, त्याला मेटाडेटाचा एक स्थिर सेट मानले जाऊ शकते. नमुन्याच्या काळजीपूर्वक निरीक्षणाद्वारे मेटाडेटाचा सातत्यपूर्ण सेट शोधणे कोणत्याही मोठ्या डेटा नियोजनात आवश्यक व्यायाम आहे.डेटा वितरित करा
जेव्हा आम्ही प्रक्रियेच्या वातावरणाचा विचार करतो तेव्हा डेटाची मात्रा ही एक मोठी चिंता असते. मोठा डेटा ज्या डेटाशी संबंधित आहे त्या प्रचंड प्रमाणात असल्यामुळे एकाच सर्व्हरवर प्रक्रिया करणे शक्य नाही. सोल्यूशन हाडूप पर्यावरण आहे, जे वितरित संगणकीय वातावरण आहे जे कमोडिटी हार्डवेअरवर चालते. हे एकाधिक नोड्सवर जलद प्रक्रियेची शक्ती देते. (हडूपबद्दल जाणून घेण्यासाठी 7 गोष्टींमध्ये अधिक जाणून घ्या.)कधीही एका मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्सच्या दृष्टिकोनावर अवलंबून राहू नका
मोठ्या डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी बाजारात विविध तंत्रज्ञान उपलब्ध आहेत. सर्व मोठ्या डेटा तंत्रज्ञानाचा पाया अपाचे हॅडूप आणि मॅपरेड्यूस आहे. म्हणूनच, योग्य हेतूसाठी योग्य तंत्रज्ञानाचे मूल्यांकन करणे महत्वाचे आहे. विश्लेषणात्मक विश्लेषणे, प्रिस्क्रिप्टिव्ह analyनालिटिक्स, ticsनालिटिक्स, स्ट्रीम डेटा ,नालिटिक्स इत्यादी काही महत्त्वपूर्ण विश्लेषणे म्हणजे इच्छित ध्येय साध्य करण्यासाठी योग्य पध्दतीची / दृष्टिकोनाची निवड करणे महत्वाचे आहे. एकाच पध्दतीवर अवलंबून राहणे टाळण्यासाठी सर्वोत्तम आहे, परंतु विविध पद्धतींचा शोध घेणे आणि आपल्या निराकरणासाठी योग्य सामना निवडणे.आपण तयार होण्यापूर्वी मोठा मोठा डेटा उपक्रम प्रारंभ करू नका
कोणत्याही मोठ्या डेटा उपक्रमासाठी छोट्या चरणांपासून प्रारंभ करण्याची शिफारस केली जाते. तर, कौशल्य मिळविण्यासाठी पायलट प्रकल्पांसह प्रारंभ करा आणि नंतर प्रत्यक्ष अंमलबजावणीकडे जा. मोठ्या डेटाची क्षमता खूप प्रभावी आहे, परंतु आम्ही आपल्या चुका कमी केल्या आणि अधिक कौशल्य प्राप्त केल्यावरच वास्तविक मूल्य प्राप्त केले जाऊ शकते.वेगळ्या डेटा वापरु नका
मोठे डेटा स्रोत आपल्या आजूबाजूला विखुरलेले आहेत आणि ते दिवसेंदिवस वाढत आहे. अचूक outputनालिटिक्स आउटपुट मिळविण्यासाठी हे सर्व डेटा समाकलित करणे महत्वाचे आहे. डेटा एकत्रिकरणासाठी भिन्न साधने बाजारात उपलब्ध आहेत, परंतु वापरण्यापूर्वी त्यांचे योग्य मूल्यांकन केले पाहिजे. मोठ्या डेटाचे एकत्रिकरण हे एक जटिल कार्य आहे कारण भिन्न स्त्रोतांकडील डेटा भिन्न स्वरुपाचा असतो, परंतु चांगले resultनालिटिक्स निकाल मिळवणे खूप आवश्यक आहे.डेटा सुरक्षेकडे दुर्लक्ष करू नका
मोठ्या डेटा नियोजनात डेटा सुरक्षा हा एक मुख्य विचार आहे. सुरुवातीला (कोणतीही प्रक्रिया करण्यापूर्वी) डेटा पेटाबाइट्समध्ये असतो, म्हणून सुरक्षेची काटेकोरपणे अंमलबजावणी केली जात नाही. परंतु काही प्रक्रिया केल्यावर आपल्याला डेटाचा एक सबसेट मिळेल जो थोडी अंतर्दृष्टी प्रदान करतो. या क्षणी, डेटा सुरक्षा आवश्यक आहे. जितक्या डेटावर प्रक्रिया केली जाते आणि बारीक ट्यून केली जाते तितक्या वेळा ती संस्थेला तितकीच मोलाची ठरते. हा उत्तम ट्यून केलेला आउटपुट डेटा बौद्धिक संपत्ती आहे आणि तो सुरक्षित असणे आवश्यक आहे. मोठ्या डेटा लाइफ सायकलचा एक भाग म्हणून डेटा सुरक्षा लागू केली जाणे आवश्यक आहे.मोठ्या डेटा analyनालिटिक्सच्या कार्यक्षमतेच्या भागाकडे दुर्लक्ष करू नका
मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्सचे आउटपुट केवळ तेव्हाच उपयुक्त असते जेव्हा ते चांगली कार्यक्षमता देते. वेगवान वेगाने मोठ्या प्रमाणात डेटाच्या प्रक्रियेवर आधारित मोठा डेटा अधिक अंतर्दृष्टी ऑफर करतो. म्हणून, प्रभावी आणि कार्यक्षमतेने त्याचे व्यवस्थापन करणे आवश्यक आहे. जर मोठ्या डेटाची कामगिरी काळजीपूर्वक व्यवस्थापित केली गेली नाही तर यामुळे समस्या उद्भवतील आणि संपूर्ण प्रयत्न निरर्थक होईल.आमच्या चर्चेत आम्ही मोठ्या डेटा उपक्रमांच्या डोस आणि डोन्ट्सवर लक्ष केंद्रित केले आहे. मोठा डेटा एक उदयोन्मुख क्षेत्र आहे आणि जेव्हा ती अंमलबजावणीची येते तेव्हा बर्‍याच कंपन्या अद्याप नियोजनाच्या टप्प्यात असतात. जोखीम आणि चुका कमी करण्यासाठी मोठ्या डेटा सर्वोत्तम पद्धती समजून घेणे आवश्यक आहे. चर्चेचे मुद्दे थेट प्रोजेक्टच्या अनुभवांमधून प्राप्त केले गेले आहेत, जेणेकरून ते मोठ्या डेटाची रणनीती यशस्वी करण्यासाठी काही मार्गदर्शक तत्त्वे देईल.