빅 데이터에 대한 이전 게시물에서 빅 데이터 아키텍처를 설계하기 위한 기본 단계와 아키텍처의 각 계층의 기능에 대해 말씀드렸습니다.
빅 데이터는 모든 유형의 산업에 많은 가능성을 제공합니다. 이 빅 데이터를 효과적이고 효율적으로 활용하면 의사 결정 및 분석에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 빅 데이터의 이점은 구조화된 방식으로 관리되는 경우에만 달성할 수 있습니다.
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많은 회사와 기업들이 빅 데이터를 향한 여정을 시작하고 있으며 실행 초기 단계에 있습니다. 다음 '해야 할 일과 하지 말아야 할 일'을 고려하세요. 전략의 일부로.
해야 할 일
- 빅 데이터 전략에 모든 사업부를 참여시키십시오
빅 데이터 이니셔티브는 고립되거나 독립적인 활동이 아니므로 유용한 통찰력을 얻으려면 모든 사업부가 참여해야 합니다. 기업은 빅 데이터의 도움으로 막대한 양의 데이터를 활용하여 고객, 행동, 프로세스, 이벤트 등에 대해 알 수 있습니다. 그 결과 조직은 가능한 모든 경로에서 들어오는 모든 유형의 데이터에 집중하고 있습니다.
- 빅 데이터 구현을 위한 모든 인프라 모델 평가
빅 데이터는 페타바이트 데이터를 처리합니다. 이 데이터의 관리는 주요 관심사입니다. 저장 시설을 선택하기 전에 비용 요소도 고려해야 합니다. 데이터 센터 및 클라우드 서비스가 솔루션으로 등장합니다. 보관은 매우 신중하게 평가해야 하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다.
- 빅 데이터 전략의 일부로 기존 데이터 소스를 고려하세요
기존 데이터는 모든 빅 데이터 스토리의 성공을 위한 중요한 구성 요소입니다. 데이터 웨어하우스와 함께 빅 데이터 분석 결과를 사용하도록 계획하는 것이 중요합니다. 데이터 웨어하우스에는 회사 운영 방식에 대한 정보가 포함됩니다.
따라서 빅 데이터 결과를 핵심 데이터의 벤치마크와 비교할 수 있는 능력은 의사 결정에 매우 중요합니다.
- 일관된 빅 메타데이터 계획 수립
빅데이터의 특징 중 하나는 “VARIETY ". 빅 데이터 환경에서 데이터는 형식, 구조 및 유형이 다양한 다양한 소스에서 나오므로 데이터가 정리되지 않습니다. 반복적인 관찰과 분석을 통해 들어오는 데이터의 일관성을 확인합니다. 데이터가 일관되면 일관된 빅 메타데이터로 간주할 수 있습니다.
- 빅 데이터 배포
이 방대한 양의 데이터를 하나의 서버에서 관리하는 것은 먼 꿈입니다. Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅을 시스템에 적용하여 크기, 다양성 및 데이터 관리에 필요한 속도를 효과적으로 관리하는 기술을 알아보십시오.
- 확인
데이터 및 분석과 관련하여 가장 회의적인 사람이 되십시오. 잘못된 데이터를 제시하거나 결과적으로 유효하지 않은 분석을 하는 것보다 관리자의 신뢰도와 신뢰를 잃는 더 빠른 방법은 없습니다.
하지 마세요
- 빅 데이터 분석에 대한 단일 접근 방식에 의존하지 마십시오.
하둡은 모든 기술의 기반이 되는 빅 데이터 처리 시장에서 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 따라서 올바른 목적을 위해 올바른 기술을 평가하는 것이 중요합니다. 예측 분석, 규범적 분석, 텍스트 분석, 스트림 데이터 분석 등의 우수한 분석 접근 방식의 예
하나를 선택하는 가장 좋은 방법은 사용 가능한 모든 방법을 조사하는 것입니다. 귀하의 비즈니스에 완벽한 기술 솔루션을 선택하기 위해 실험하십시오.
- 준비되기 전에 대규모 빅 데이터 이니셔티브를 시작하지 마십시오 :
빅 데이터의 잠재력은 매우 인상적이지만 실제 가치는 실수를 줄이고 더 많은 전문성을 확보해야만 달성할 수 있습니다. 함께 시작하지 마십시오. 뛰기 전에 걸어라. 경쟁사보다 앞서가는 것도 좋지만 약간의 영리함과 경험이 있다면 더 좋을 것입니다.
전체 스택을 설정하려면 작게 시작해야 합니다. 모든 빅 데이터 이니셔티브는 항상 작은 단계부터 시작하는 것이 좋습니다. 따라서 파일럿 프로젝트부터 시작하여 전문 지식을 얻은 다음 실제 구현을 시작하십시오.
- 빅 데이터 통합의 필요성을 간과하지 마십시오
데이터 소스는 우리 주변에 흩어져 있으며 날마다 증가하고 있습니다. 모든 데이터 소스가 함께 통합된 경우에만 효과적인 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 시장에는 데이터 통합을 위한 좋은 기술이 있지만 사용하기 전에 제대로 평가해야 합니다.
- 빅 데이터를 안전하게 관리하는 것을 잊지 마세요
데이터 보안은 빅 데이터 계획에서 주요 고려 사항입니다. 기업이 빅 데이터 분석에 착수할 때 기존 데이터 관리 환경에서 가정하는 것과 동일한 수준의 데이터 보안 및 거버넌스를 유지하는 것을 잊는 경우가 많습니다.
페타바이트 데이터에 대한 보안이 엄격하게 구현되지 않았습니다. 그러나 약간의 처리 후에 통찰력을 제공하는 데이터 하위 집합을 얻게 됩니다. 이 시점에서 데이터 보안은 필수가 됩니다. 데이터가 미세 조정될수록 가치가 높아집니다. 이 미세 조정 데이터는 지적 재산이 되며 보호되어야 합니다. 따라서 데이터 보안은 빅 데이터 수명 주기의 일부로 구현되어야 합니다.
보안과 함께 개인 정보 보호 문제도 처리해야 합니다.
- 빅 데이터 성능 관리의 필요성을 간과하지 마십시오.
분석 도구의 결과는 성능이 좋을 때만 유용합니다. 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 더 빠른 속도로 처리하여 더 많은 인사이트를 제공합니다. 더 많은 통찰력을 얻을 수 있는 이 기능은 큰 이점입니다. 따라서 이 데이터는 효과적이고 효율적으로 관리되어야 합니다. 따라서 로드맵에 관리성을 구축하고 빅 데이터에 대한 계획을 세워야 합니다.
- 잘못된 데이터 또는 기록이 해결되지 않도록 하십시오
이는 중복 제거, null이 있는 이유 이해, 데이터 형식 표준화 및 키 필드 유지를 의미합니다. 데이터를 일관되게 정리하면 효율성과 정확성을 보장하는 동시에 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
결론
빅 데이터의 힘을 활용하려면 기술 이상의 것이 필요합니다. 비즈니스와 IT의 협업이 필요합니다. 빅데이터 분석에 만병통치약은 없지만 성공은 탄탄한 전략에서 시작됩니다. 이 팁을 사용하여 프로세스 최적화에서 고객 대면 개선에 이르기까지 귀중한 통찰력을 얻을 수 있기를 바랍니다.