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구현할 빅 데이터 솔루션을 결정할 때 가장 중요한 고려 사항은 무엇입니까?
ㅏ:빅 데이터 구현에 어떤 문제가 가장 중요한지 파악할 때 모든 비즈니스와 조직은 고유 한 요구와 리소스를 고려해야합니다. 그러나 이러한 종류의 기술 채택에 일반적으로 중요하게 여겨지는 여러 가지 원칙이 있습니다.
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가장 큰 문제 중 하나는 구현과 중단의 양입니다. 빅 데이터 시스템 사용자는 항상 사용하려는 것과 현재 사용중인 것을 비교해야합니다. 대부분의 경우 중단은 빅 데이터 리소스가 생산성과 수익을 향상 시킬지 또는 구현에있어 극복 할 수없는 장애물로 인해 비즈니스가 중단 될지 여부를 결정하는 요소입니다. 공급 업체 지원 (또는 부족)은 이와 관련이 있지만 기업은 기술 학습 곡선, 레거시 시스템의 운영 변경 정도, 일반적으로 변경 사항이 기업이 처리 할 수 있습니다.
또 다른 주요 질문은 비즈니스 또는 조직에 어떤 데이터가 가장 유용한 지입니다. 다른 데이터 세트의 가치를 조사함으로써 빅 데이터를 구현하려는 사람들은 프로젝트의 범위를 설정할 수 있습니다. 이러한 종류의 지침이 없으면 기업에서 빅 데이터 프로젝트가 부풀려지고 압도 당할 수 있습니다. 전문가들은 더 넓은 그물을 던지는 데 어려움을 겪지 않으면 서 가장 가치있는 특정 데이터 세트에 집중할 것을 권장합니다.
여기서 중요한 문제는 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 사용입니다. 비즈니스 리더는 다른 비트의 데이터를 데이터 센터와 같은 빅 데이터 컨텍스트로 가져 오는 데 어려움이있는 수준을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 이미 서식이 지정된 데이터 세트를 쉽게 요약 할 수 있지만 일부 다른 데이터 조각을 유용한 형식으로 만들기 위해 광범위한 조작이 필요할 수 있으며 그만한 가치가 없을 수 있습니다.
또한 채택자는 빅 데이터에 대한 고급 처리 방법을 검토해야합니다. 빅 데이터 시스템은 기본적이고 간단한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라로는 처리하기 어려운 시스템으로 정의됩니다. 즉, 채택자는 네트워크 정체를 유발하지 않거나 운영에 병목 현상을 유발하지 않는 빅 데이터 세트를 사용하는 방법을 찾기 위해 적절한 인재와 자원을 확보해야합니다.
