큐:
빅 데이터는 모든 규모에 적합한 솔루션입니까?
ㅏ:전체 빅 데이터 생태계 또는 산업의 아이디어 내에서 빅 데이터 전략의 응용 프로그램은 특정 비즈니스 또는 조직의 요구에 따라 다릅니다. 경영진과 다른 전문가들이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 빅 데이터에 대한 일반적인 접근 방식을 취하고 시스템을 이전에 사용 된 템플릿에 맞추려고하는 것입니다.
빅 데이터의 철학은 대규모의 정보 풀을 매우 타깃으로 미세 관리하여 사용하는 것과 관련이 있습니다. 예를 들어, 수천 명의 고객을 보유한 회사는 고객에 대한 모든 정보 (이름, 거주 지역, 이전에 구매 한 품목 등)를 활용하기 위해 빅 데이터 프로젝트를 수행합니다. 그러나 결과는 방대한 데이터 세트를 수집하고 "실행"하는 것보다 데이터 조작 및보고를위한 특정 구조를 설정하는 것과 관련이 있습니다.
빅 데이터의 과제 중 하나는보다 전문화 된 하드웨어 프로세스가 필요하다는 것입니다. 회사는 종종 Apache Hadoop과 같은 오픈 소스 시스템과 MapReduce와 같은 특정 관련 도구를 사용하여 빅 데이터 솔루션을 사용합니다. 이를 위해서는 Microsoft Access 테이블을 설정하거나 다른 간단한 데이터베이스 기술을 추구하는 것 외에도 추가적인 기술 노하우가 필요합니다.
빅 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 기업은 구현과 일반적인 비즈니스 활동을 방해하지 않는 방법을 검토해야합니다. 가장 효율적으로 사용하려면 어떤 데이터 세트가 가장 유용 할 것인지 정확히 파악해야합니다. 예를 들어 영업 사원이나 다른 사람이 성, 주 및 전화 번호에 대한 간단한 보고서만으로 필요한 작업을 수행 할 수있는 경우 시스템을 통해보다 광범위한 데이터를 실행하고 수집 및 제시하려고 시도하는 것은 합리적이지 않습니다. 다른 식별자 또는 주요 정보.
효율성, 손쉬운 구현 및 비용으로 인해 회사 별 빅 데이터 솔루션이 등장합니다. 이러한 혁신은 특정 비즈니스 모델과 해결해야 할 문제에 따라 결정됩니다.
