ビッグ データのグレー エリア – すべきこととすべきでないこと

ビッグ データに関する以前の投稿で、ビッグ データ アーキテクチャを設計するための基本的な手順と、アーキテクチャの各レイヤーの機能について説明しました。

ビッグデータは、あらゆる種類の業界に大きな可能性をもたらします。このビッグ データが効果的かつ効率的に活用されれば、意思決定と分析に大きな影響を与えることができます。しかし、ビッグデータの利点は、構造化された方法で管理されている場合にのみ達成できます。

ビッグデータの倫理的ジレンマに対する完璧な答えを探しているなら、この記事や他の記事で見つけることはできません.それは、完璧な答えがないからです。完璧な答え、明白な答え、または簡単な答えがあれば、ジレンマに直面することはありません。灰色の領域はありません。

多くの企業や企業がビッグデータへの移行を開始しており、実行の初期段階にあります。これらの「すべきこととすべきでないこと」を考慮してください 戦略の一環として。

すべきこと

1. すべてのビジネス ユニットをビッグデータ戦略に参加させる

ビッグデータ イニシアチブは、単独または独立した活動ではないため、有用な洞察を得るには、すべてのビジネス ユニットが関与する必要があります。ビッグ データを利用して、企業は膨大な量のデータを活用して、顧客、顧客の行動、プロセス、イベントなどについて知ることができます。その結果、組織はあらゆる手段から得られるあらゆる種類のデータに集中しています。

2. ビッグデータ実装のすべてのインフラストラクチャ モデルを評価する

ビッグデータはペタバイトのデータを扱います。このデータの管理は大きな関心事です。保管施設を選択する前に、そのコスト コンポーネントも考慮する必要があります。データセンターとクラウド サービスがソリューションとして登場します。ストレージは、非常に慎重に評価する必要がある最も重要な要素の 1 つです。

3. ビッグデータ戦略の一環として、従来のデータ ソースを検討してください

伝統的なデータは、ビッグデータ ストーリーの成功にとって重要な要素です。ビッグ データ分析の結果をデータ ウェアハウスと組み合わせて使用​​することを計画することが重要です。データ ウェアハウスには、会社の運営方法に関する情報が含まれています。

したがって、ビッグデータの結果をコア データのベンチマークと比較できることは、意思決定にとって重要です。

4. 一貫した大きなメタデータを計画する

ビッグデータの特徴の 1 つは「多様性」です 」。ビッグデータ環境では、データは形式、構造、およびタイプが異なるさまざまなソースから取得されるため、データはクレンジングされません。繰り返し観察と分析を行うことで、着信データの一貫性を確認します。データに一貫性があれば、一貫性のあるビッグ メタデータと見なすことができます。

5. ビッグデータを配布してください

この膨大な量のデータを 1 台のサーバーで管理するのは夢のまた夢です。 Hadoop などのシステムに分散コンピューティングを適用して、データのサイズ、多様性、必要な速度を効果的に管理する手法を見つけてください。

6. 検証する

データと分析に関しては、自分自身で最大の懐疑論者になりましょう。不適切なデータを提示したり、結果として無効な分析を行ったりすることほど、上司の信用と信頼を失う手っ取り早い方法はありません。

禁止事項

1. ビッグデータ分析への単一のアプローチに依存しない

ビッグデータを処理するためのさまざまなテクノロジが市場に出回っており、Hadoop はすべての基盤となっています。したがって、正しい目的のために正しいテクノロジーを評価することが重要です。予測分析、処方分析、テキスト分析、ストリーム データ分析などに関する優れた分析アプローチの例

1 つを選択する最善の方法は、利用可能なすべての方法を調査することです。ビジネスに最適なテクノロジー ソリューションを選択するための実験を行います。

2. 準備が整うまで大規模なビッグデータの取り組みを開始しないでください :

ビッグデータの可能性は非常に印象的ですが、間違いを減らし、より多くの専門知識を得て初めて、真の価値を実現できます。注意してください、一緒に始めないでください。走る前に歩く。競合他社よりも先を行くのは良いことですが、ある程度の頭脳と経験があればより良いでしょう.

完全なスタックをセットアップするには、小さく始める必要があります。ビッグデータのイニシアチブでは、常に小さなステップから始めることをお勧めします。そのため、パイロット プロジェクトから始めて専門知識を得てから、実際の実装に進みます。

3. ビッグデータを統合する必要性を見逃さないでください

データ ソースは私たちの周りに散らばっており、日々増加しています。効果的な分析結果は、すべてのデータ ソースが統合されている場合にのみ得られます。市場にはデータ統合用の優れたテクノロジがありますが、使用前に適切に評価する必要があります。

4. ビッグデータを安全に管理することを忘れないでください

データ セキュリティは、ビッグ データの計画において重要な考慮事項です。企業がビッグデータ分析に着手するとき、多くの場合、従来のデータ管理環境で想定されているのと同じレベルのデータ セキュリティとガバナンスを維持することを忘れています。

ペタバイト規模のデータに対するセキュリティは厳密には実装されていません。しかし、いくつかの処理の後、何らかの洞察を提供するデータのサブセットが得られます。この時点で、データ セキュリティが不可欠になります。データが微調整されればされるほど、その価値は高まります。この微調整データは知的財産となり、保護する必要があります。したがって、データ セキュリティはビッグ データ ライフ サイクルの一部として実装する必要があります。

セキュリティとともに、プライバシーの問題にも注意を払う必要があります。

5. ビッグデータのパフォーマンスを管理する必要性を見落とさないでください

分析ツールの結果は、うまく機能している場合にのみ役立ちます。ビッグデータは、大量のデータをより高速に処理することに基づいて、より多くの洞察を提供します。より多くの洞察を得るこの機能は、大きな利点です。したがって、このデータは効果的かつ効率的に管理する必要があります。したがって、ロード マップに管理機能を組み込み、ビッグ データを計画する必要があります。

6. 問題のあるデータや記録を未解決にしないでください

これは、重複を削除し、null がある理由を理解し、データ形式を標準化し、キー フィールドを維持することを意味します。データを一貫して整理することで、データの有効性と正確性を確保すると同時に、データを最新の状態に保つことができます。

結論

ビッグデータの力を活用するには、テクノロジー以上のものが必要です。ビジネスと IT のコラボレーションが必要です。ビッグデータ分析に関して特効薬はありませんが、成功は確固たる戦略から始まります。これらのヒントを使用して、プロセスの最適化から顧客対応の改善まで、貴重な洞察を収集していただければ幸いです。