విషయము
- అన్ని వ్యాపార విభాగాలను పెద్ద డేటా చొరవలో పాల్గొనండి
- పెద్ద డేటా అమలు కోసం అన్ని మౌలిక సదుపాయాల నమూనాలను అంచనా వేయండి
- పెద్ద డేటా ప్రణాళికలో సాంప్రదాయ డేటా వనరులను పరిగణించండి
- స్థిరమైన డేటా సమితిని పరిగణించండి
- డేటాను పంపిణీ చేయండి
- ఒకే పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ విధానంపై ఎప్పుడూ ఆధారపడవద్దు
- మీరు సిద్ధంగా ఉండటానికి ముందు పెద్ద పెద్ద డేటా చొరవ ప్రారంభించవద్దు
- డేటాను ఒంటరిగా ఉపయోగించవద్దు
- డేటా భద్రతను విస్మరించవద్దు
- పెద్ద డేటా విశ్లేషణల పనితీరు భాగాన్ని విస్మరించవద్దు
మూలం: రాపిక్సెలిమేజెస్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
పెద్ద డేటా చాలా కంపెనీలకు కొత్త మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న డొమైన్. దీన్ని పని చేయడానికి జాగ్రత్తగా చక్కటి ట్యూనింగ్ మరియు ఉత్తమ పద్ధతుల ఉపయోగం అవసరం.
పెద్ద డేటా అన్ని రకాల పరిశ్రమలకు చాలా వాగ్దానం చేస్తుంది. ఈ పెద్ద డేటాను సమర్థవంతంగా మరియు సమర్ధవంతంగా ప్రభావితం చేస్తే, అది నిర్ణయం తీసుకోవడంలో మరియు విశ్లేషణలలో గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. కానీ పెద్ద డేటా యొక్క నిర్మాణాత్మక మార్గంలో నిర్వహించబడితేనే దాని ప్రయోజనం పొందవచ్చు. పెద్ద డేటా యొక్క ఉత్తమ అభ్యాసాలు క్రమంగా స్థాపించబడుతున్నాయి, అయితే ఇది అమలులోకి వచ్చేటప్పుడు ఇప్పటికే కొన్ని స్పష్టమైన డాస్‌లు మరియు చేయకూడనివి ఉన్నాయి.కింది మార్గదర్శకత్వం నిజ జీవిత ప్రాజెక్టుల నుండి సేకరించిన ఆచరణాత్మక అనుభవం మరియు జ్ఞానం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇక్కడ నా అగ్ర పెద్ద డేటా డాస్ మరియు డాంట్లు ఉన్నాయి.
అన్ని వ్యాపార విభాగాలను పెద్ద డేటా చొరవలో పాల్గొనండి
పెద్ద డేటా చొరవ అనేది వివిక్త మరియు స్వతంత్ర కార్యాచరణ కాదు, మరియు నిజమైన విలువ మరియు అంతర్దృష్టిని పొందడానికి అన్ని వ్యాపార విభాగాల ప్రమేయం తప్పనిసరి. పెద్ద డేటా సంస్థలకు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రభావితం చేయడానికి మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తన, సంఘటనలు, పోకడలు, అంచనాలు మొదలైన వాటిపై అంతర్దృష్టిని పొందడానికి సహాయపడుతుంది. ఇది డేటా స్నాప్‌షాట్‌తో సాధ్యం కాదు, ఇది పెద్ద డేటాలో ప్రాసెస్ చేయబడిన మొత్తం డేటా యొక్క కొంత భాగాన్ని మాత్రమే సంగ్రహిస్తుంది. తత్ఫలితంగా, సరైన నమూనాను అర్థం చేసుకోవడానికి కంపెనీలు అన్ని రకాల డేటా / బిజినెస్ యూనిట్ల నుండి వచ్చే అన్ని రకాల డేటాపై ఎక్కువ దృష్టి పెడుతున్నాయి.పెద్ద డేటా అమలు కోసం అన్ని మౌలిక సదుపాయాల నమూనాలను అంచనా వేయండి
డేటా యొక్క పరిమాణం మరియు దాని నిర్వహణ ఏదైనా పెద్ద డేటా చొరవకు ప్రధాన ఆందోళన. పెద్ద డేటా పెటాబైట్ల డేటాతో వ్యవహరిస్తుంది కాబట్టి, దానిని నిర్వహించడానికి ఏకైక పరిష్కారం డేటా సెంటర్లను ఉపయోగించడం. అదే సమయంలో, ఏదైనా నిల్వ సౌకర్యాన్ని ఎంచుకోవడానికి మరియు ఖరారు చేయడానికి ముందు ఖర్చు భాగాన్ని పరిగణించాలి. క్లౌడ్ సేవలు తరచుగా ఉత్తమ ఎంపిక, కానీ తగినదాన్ని నిర్ణయించడానికి వివిధ క్లౌడ్ పరిసరాల సేవలను అంచనా వేయాలి. ఏదైనా పెద్ద డేటా అమలులో నిల్వ చాలా ముఖ్యమైన భాగాలలో ఒకటి కాబట్టి, ఏదైనా పెద్ద డేటా చొరవలో ఇది చాలా జాగ్రత్తగా అంచనా వేయవలసిన అంశం. (నేటి బిగ్ డేటా ఛాలెంజ్ స్టెమ్స్‌లో వెరైటీ, వాల్యూమ్ లేదా వెలాసిటీ నుండి మరొక కోణాన్ని పొందండి.)పెద్ద డేటా ప్రణాళికలో సాంప్రదాయ డేటా వనరులను పరిగణించండి
పెద్ద డేటా యొక్క వివిధ వనరులు ఉన్నాయి మరియు మూలాల సంఖ్య కూడా రోజు రోజుకు పెరుగుతోంది. ఈ భారీ డేటా డేటా పెద్ద డేటా ప్రాసెసింగ్‌కు ఇన్‌పుట్‌గా ఉపయోగించబడుతుంది. తత్ఫలితంగా, కొన్ని కంపెనీలు సాంప్రదాయ డేటా వనరులు ఉపయోగం లేదని భావిస్తున్నాయి. ఇది నిజం కాదు, ఎందుకంటే ఈ సాంప్రదాయ డేటా ఏదైనా పెద్ద డేటా కథ యొక్క విజయానికి కీలకమైన అంశం. సాంప్రదాయ డేటా విలువైన సమాచారాన్ని కలిగి ఉంది, కాబట్టి దీనిని ఇతర పెద్ద డేటా వనరులతో కలిపి ఉపయోగించాలి. అన్ని డేటా వనరులను (సాంప్రదాయ మరియు సాంప్రదాయేతర) పరిగణనలోకి తీసుకుంటేనే పెద్ద డేటా యొక్క నిజమైన విలువ పొందవచ్చు. (టేక్ దట్, బిగ్ డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోండి! చిన్న డేటా ఎందుకు పెద్ద పంచ్ ని ప్యాక్ చేయవచ్చు.)స్థిరమైన డేటా సమితిని పరిగణించండి
పెద్ద డేటా వాతావరణంలో, వివిధ వనరుల నుండి డేటా వస్తోంది. డేటా యొక్క ఆకృతి, నిర్మాణం మరియు రకాలు ఒక మూలం నుండి మరొక మూలానికి మారుతూ ఉంటాయి. చాలా ముఖ్యమైన భాగం ఏమిటంటే, మీ పెద్ద డేటా వాతావరణానికి వచ్చినప్పుడు డేటా శుభ్రపరచబడదు. కాబట్టి, మీరు ఇన్‌కమింగ్ డేటాను విశ్వసించే ముందు, మీరు పునరావృత పరిశీలన మరియు విశ్లేషణ ద్వారా స్థిరత్వాన్ని తనిఖీ చేయాలి. డేటా యొక్క స్థిరత్వం నిర్ధారించబడిన తర్వాత, దానిని స్థిరమైన మెటాడేటాగా పరిగణించవచ్చు. నమూనాను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం ద్వారా స్థిరమైన మెటాడేటా సమితిని కనుగొనడం ఏదైనా పెద్ద డేటా ప్రణాళికలో అవసరమైన వ్యాయామం.డేటాను పంపిణీ చేయండి
ప్రాసెసింగ్ వాతావరణాన్ని మేము పరిగణించినప్పుడు డేటా పరిమాణం ప్రధాన ఆందోళన కలిగిస్తుంది. పెద్ద డేటా వ్యవహరించే భారీ డేటా కారణంగా, ఒకే సర్వర్‌లో ప్రాసెసింగ్ సాధ్యం కాదు. పరిష్కారం హడూప్ పర్యావరణం, ఇది వస్తువుల హార్డ్‌వేర్‌పై పనిచేసే పంపిణీ కంప్యూటింగ్ వాతావరణం. ఇది బహుళ నోడ్లలో వేగంగా ప్రాసెసింగ్ యొక్క శక్తిని ఇస్తుంది. (హడూప్ గురించి తెలుసుకోవలసిన 7 విషయాలలో మరింత తెలుసుకోండి.)ఒకే పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ విధానంపై ఎప్పుడూ ఆధారపడవద్దు
పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మార్కెట్లో వివిధ సాంకేతికతలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. అన్ని పెద్ద డేటా టెక్నాలజీలకు పునాది అపాచీ హడూప్ మరియు మ్యాప్‌రెడ్యూస్. అందువల్ల, సరైన ప్రయోజనం కోసం సరైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అంచనా వేయడం చాలా ముఖ్యం. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్, ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్, అనలిటిక్స్, స్ట్రీమ్ డేటా అనలిటిక్స్ మొదలైనవి కొన్ని ముఖ్యమైన విశ్లేషణ విధానాలు. కావలసిన లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి తగిన పద్ధతి / విధానం యొక్క ఎంపిక ముఖ్యం. ఒకే విధానంపై ఆధారపడకుండా ఉండటమే ఉత్తమమైనది, కానీ వివిధ విధానాలను పరిశోధించడం మరియు మీ పరిష్కారం కోసం సరైన సరిపోలికను ఎంచుకోవడం.మీరు సిద్ధంగా ఉండటానికి ముందు పెద్ద పెద్ద డేటా చొరవ ప్రారంభించవద్దు
ఏదైనా పెద్ద డేటా చొరవ కోసం చిన్న దశలతో ప్రారంభించమని ఎల్లప్పుడూ సిఫార్సు చేయబడింది. కాబట్టి, నైపుణ్యాన్ని పొందడానికి పైలట్ ప్రాజెక్టులతో ప్రారంభించి, ఆపై వాస్తవ అమలు కోసం వెళ్ళండి. పెద్ద డేటా యొక్క సంభావ్యత చాలా ఆకట్టుకుంటుంది, కాని మన తప్పులను తగ్గించి, మరింత నైపుణ్యాన్ని పొందిన తర్వాత మాత్రమే నిజమైన విలువను సాధించవచ్చు.డేటాను ఒంటరిగా ఉపయోగించవద్దు
పెద్ద డేటా వనరులు మన చుట్టూ చెల్లాచెదురుగా ఉన్నాయి మరియు అవి రోజురోజుకు పెరుగుతున్నాయి. సరైన విశ్లేషణల అవుట్పుట్ పొందడానికి ఈ డేటా మొత్తాన్ని సమగ్రపరచడం చాలా ముఖ్యం. డేటా ఇంటిగ్రేషన్ కోసం మార్కెట్లో వేర్వేరు సాధనాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, అయితే వాటిని వాడకముందు సరిగ్గా అంచనా వేయాలి. వేర్వేరు వనరుల నుండి వచ్చిన డేటా వేర్వేరు ఆకృతిలో ఉన్నందున పెద్ద డేటా యొక్క ఏకీకరణ ఒక క్లిష్టమైన పని, కానీ మంచి విశ్లేషణ ఫలితాలను పొందడానికి ఇది చాలా అవసరం.డేటా భద్రతను విస్మరించవద్దు
పెద్ద డేటా ప్రణాళికలో డేటా భద్రత ప్రధానమైనది. ప్రారంభంలో, (ఏదైనా ప్రాసెసింగ్ చేసే ముందు), డేటా పెటాబైట్లలో ఉంటుంది, కాబట్టి భద్రత ఖచ్చితంగా అమలు చేయబడదు. కొన్ని ప్రాసెసింగ్ తర్వాత, మీరు కొంత అంతర్దృష్టిని అందించే డేటా యొక్క ఉపసమితిని పొందుతారు. ఈ సమయంలో, డేటా భద్రత అవసరం అవుతుంది. ఎంత ఎక్కువ డేటా ప్రాసెస్ చేయబడి, చక్కగా ట్యూన్ చేయబడితే, అది సంస్థకు మరింత విలువైనదిగా మారుతుంది. ఈ చక్కటి ట్యూన్ అవుట్పుట్ డేటా మేధో సంపత్తి మరియు భద్రంగా ఉండాలి. డేటా భద్రత పెద్ద డేటా జీవిత చక్రంలో భాగంగా అమలు చేయాలి.పెద్ద డేటా విశ్లేషణల పనితీరు భాగాన్ని విస్మరించవద్దు
పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క అవుట్పుట్ మంచి పనితీరును ఇచ్చినప్పుడు మాత్రమే ఉపయోగపడుతుంది. పెద్ద మొత్తంలో డేటాను వేగవంతమైన వేగంతో ప్రాసెస్ చేయడం ఆధారంగా పెద్ద డేటా మరింత అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. అందువల్ల, దీన్ని సమర్థవంతంగా మరియు సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడం చాలా అవసరం. పెద్ద డేటా యొక్క పనితీరు జాగ్రత్తగా నిర్వహించకపోతే, అది సమస్యలను కలిగిస్తుంది మరియు మొత్తం ప్రయత్నాన్ని అర్థరహితం చేస్తుంది.మా చర్చలో, మేము పెద్ద డేటా చొరవ యొక్క డాస్ మరియు డాంట్లపై దృష్టి పెట్టాము. పెద్ద డేటా అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రాంతం మరియు అమలు విషయానికి వస్తే, చాలా కంపెనీలు ఇంకా ప్రణాళిక దశలోనే ఉన్నాయి. ప్రమాదం మరియు తప్పులను తగ్గించడానికి పెద్ద డేటా ఉత్తమ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. చర్చా అంశాలు ప్రత్యక్ష ప్రాజెక్ట్ అనుభవాల నుండి తీసుకోబడ్డాయి, కాబట్టి ఇది పెద్ద డేటా వ్యూహాన్ని విజయవంతం చేయడానికి కొన్ని మార్గదర్శకాలను ఇస్తుంది.