अधिक नेहमीच चांगले नाही. लक्ष्यित, अचूक विश्लेषणे मिळविण्यासाठी संस्था त्यांच्या डेटामधील आवाज कसा कमी करू शकतात? इव्हॅल (इझ_राइट_टॅग ([[320,50], टेकोपीडिया_कॉम-अंडर_फर्स्ट_पॅराग्राफ, इझलोट_8,320,0,0])));

सामग्री

• प्रश्नः
• उत्तरः

प्रश्नः

अधिक नेहमीच चांगले नाही. लक्ष्यित, अचूक विश्लेषणे मिळविण्यासाठी संस्था त्यांच्या डेटामधील आवाज कसा कमी करू शकतात?

उत्तरः

मोठ्या डेटा सिस्टमसह, कंपन्यांसमोर एक मोठा प्रश्न म्हणजे या प्रकल्पांना कसे चांगले लक्ष्यित आणि कार्यक्षम ठेवता येईल. मोठ्या डेटासाठी तयार केलेली बर्‍याच साधने आणि संसाधने विस्तृत नेटमध्ये मोठ्या प्रमाणात माहिती शोषण्यासाठी तयार केली जातात. ते नेहमीच त्या डेटाला परिष्कृत करण्यासाठी आणि ते सोपे ठेवण्याकडे लक्ष देणारे नसतात. तथापि, अधिक लक्ष्यित आणि उपयुक्त मोठे डेटा प्रकल्प तयार करण्यासाठी उद्योगात काही चांगल्या पद्धती उदयास येत आहेत.

लक्ष्यित बिग डेटा पध्दतीचा एक आधारस्तंभ म्हणजे योग्य सॉफ्टवेअर साधने आणि संसाधने वापरणे. सर्व विश्लेषणे आणि मोठी डेटा सिस्टम एकसारखी नसतात. काही जास्त प्रमाणात किंवा असंबद्ध डेटा बाहेर प्रभावीपणे फिल्टर करू शकतात आणि व्यवसायांना त्यांच्या आवश्यक प्रक्रिया आणि ऑपरेशन्स निश्चित करण्यासाठी आवश्यक गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करण्यास परवानगी देतात.

याचा आणखी एक प्रमुख भाग म्हणजे लोकांचा समावेश आहे. मोठ्या डेटा प्रकल्पात सामील होण्याआधी आणि विक्रेता सॉफ्टवेअर मिळविण्यापूर्वी, अंमलबजावणीचा पाठपुरावा करून इतरांना प्रशिक्षण देताना, मध्यवर्ती लोकांकडे प्रक्रियेचा प्रभारी असणे आवश्यक आहे, तसेच संशोधन आणि विचारमंथन कार्य देखील सोपविणे आवश्यक आहे. हे अचूक, शल्यक्रिया पद्धतीत एक मोठा डेटा दृष्टीकोन बनवू शकते जी अति-अवजड आणि दिवसा-दररोजच्या ऑपरेशन्समध्ये व्यत्यय न आणता व्यवसाय वाढवते.

उदाहरणार्थ, टास्क फोर्सेस किंवा इतर मुख्य गट खाली बसून अंमलबजावणी कोणत्या मार्गांनी करतात, डेटा सेट्सचे मूल्यांकन करण्यासाठी व्यवसाय कसा सुरू करेल, ते क्रॉस-इंडेक्स खाती कसे, कोणत्या प्रकारचे कागद किंवा त्या माहितीचा प्रसार करण्यासाठी ते उपयुक्त अहवाल, ते उपयुक्त अहवाल कसे तयार करतात इत्यादींचा उपयोग करण्यासाठी डिजिटल सादरीकरणे वापरतील. हे तपशील व्यवसायात मोठ्या डेटा ब्लोटिंगपासून संरक्षण करतील.

तसेच, कंपन्या अधिक विक्रेता सेवा मिळविण्यास सुरूवात करतात, मोठ्या प्रमाणात डेटा क्रंचिंग करतात आणि आयटी आर्किटेक्चर अधिक गुंतागुंतीच्या बनवतात, म्हणून त्यांनी सर्वात संवेदनशील डेटा इतर सर्व गोष्टींपासून विभक्त करण्यास शिकले आहे.

असे करण्याचा एक मार्ग म्हणजे टायर्ड सिस्टम तयार करणे. उदाहरणार्थ, ग्राहक आयडी आणि इतिहासाचा एक कोर डेटा विशिष्ट मेघ सुरक्षा कराराच्या अंतर्गत किंवा साइटवर खास देखभाल केलेल्या डेटाबेसमध्ये ठेवला जाऊ शकतो. डेटाचे इतर संच कमी विशिष्ट डेटा वातावरणात राहू शकतात, एकतर ते डेटा उल्लंघनाच्या बाबतीत कमी संवेदनशील असतात किंवा ते व्यवसाय करीत असलेल्या विश्लेषणाशी कमी संबंधित असतात. टायर्ड किंवा मल्टि-लेव्हल सिस्टम खर्च-प्रभावी मोठ्या डेटा अंमलबजावणीस परवानगी देतात.

बिग डेटा योग्य मार्गाने मिळवण्याबद्दल व्यवसाय स्मार्ट होत आहेत हे काही मार्ग आहेत. त्यांनी हस्तगत करू शकलेला कोणताही डेटा रिक्त करण्याऐवजी कमीतकमी प्रयत्नांद्वारे सर्वात व्यवसायिक बुद्धिमत्ता मिळविण्याकरिता ते विशिष्ट डेटा सेटला सर्वात गंभीर मानतात.