큐:
기업은 어떻게 빅 데이터로 분석 민첩성을 달성 할 수 있습니까?
ㅏ:모든 종류의 비즈니스가 빅 데이터 영역을 뛰어 넘고 있지만 일부는 다른 것보다 훨씬 나은 결과를 얻고 있습니다. 일부 기업은 어디에서 잘못되고 다른 기업은 어디에서 올바르게 진행됩니까?
빅 데이터로 좋은 결과를 얻으려면 충분한 시스템 용량으로 시작하십시오. 리더가 빅 데이터 환경에 적합한 솔루션을 설계 할 때 하드웨어는 작업을 쉽게 처리 할 수 있으며 사람들은 네트워크 용량 문제를 해결하려고 애 쓰지 않아도됩니다. 이는 충분한 CPU 코어를 할당하거나 중앙 서버에 처리 능력을 할당하고, 동적 메모리 요구를 해결하고, 적절한 스토리지 솔루션을 제공하며, 데이터가 시스템을 통과하는 방식을 모니터링하고 병목 현상을 식별 및 제거함을 의미합니다.
"민첩한 빅 데이터"의 또 다른 큰 부분은 사람들과 관련이 있습니다. 회사는 올바른 교육과 구현을위한 적절한 리소스를 가져야합니다. 적절한 인재를 확보하는 것이 중요하며, 차이가있는 경우 사내 직원을위한 빠르고 효과적인 교육과 육성이 중요합니다. 회사는 여러 가지 일에 컨설턴트를 의지 할 수 있지만, 결국에는 빅 데이터 시스템에 대해 비즈니스에 대한 자신감을 갖기 위해 충분한 지식이 필요합니다.
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기업이 수집 한 데이터를 실제로 사용하기 시작하면 빅 데이터를 올바르게 사용하는 또 다른 기본 영역이 생깁니다. 적절한 하드웨어 시스템은 데이터 작업을 잘 수행 할 수 있고, 재능있는 사람들은 데이터를 올바르게 유지 관리하고 사용할 수 있지만 시스템이 보고서를 작성하고 데이터를 수집하고 올바른 방법을 제시하는 방식에 따라 회사가 얻는 결과에는 여전히 상당한 차이가 있습니다 올바른 방법으로 분석 결과를 얻습니다. 시스템 및 헤드 카운팅 데이터로 들어 가지 않고 개념적으로 구조화되고 구조화되지 않은 데이터 세트를 정렬하는 것이 아니라, 가장 중요한 데이터 세트에만 초점을 맞추고 관련성이없고 소화 불가능한 데이터를 폐기하는 데이터 철학 데이터.
이러한 모든 전략을 통해 기업은 빅 데이터 시스템을 통해 궁극적으로 성공할 수 있습니다. 기업은 기존 운영을 방해하지 않도록 실용성 측면에서 구현을 비판적으로 검토해야합니다. 새로운 도구와 최신 도구가 레거시 시스템 위에 어떻게 배치되는지 또는 새로운 IT 아키텍처를 통해 빅 데이터가 어떻게 마이그레이션되는지 살펴 봐야합니다. 신중한 연구와 분석을 통해 리더십 팀은 빅 데이터의 함정을 우회하여 기업의 실적을 올릴 수 있습니다.
