10 البيانات الكبيرة تفعل وما يترك

البيانات الكبيرة تحمل الكثير من الوعد لجميع أنواع الصناعات. إذا تم الاستفادة من هذه البيانات الكبيرة بفعالية وكفاءة ، فقد يكون لها تأثير كبير في صنع القرار والتحليلات. لكن يمكن الاستفادة من البيانات الكبيرة فقط إذا تم إدارتها بطريقة منظمة. يتم وضع أفضل الممارسات للبيانات الضخمة تدريجياً ، ولكن هناك بالفعل بعض المهام والواجب الواضحة عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ.

يعتمد التوجيه التالي على الخبرة العملية والمعارف التي تم جمعها من مشاريع الحياة الحقيقية. فيما يلي أهم بياناتي الكبيرة التي يجب عليك القيام بها وما لا يجب فعله

قم بإشراك جميع أقسام الأعمال في مبادرة بيانات كبيرة

إن مبادرة البيانات الضخمة ليست نشاطًا معزولًا ومستقلًا ، ومشاركة جميع وحدات الأعمال أمر لا بد منه للحصول على قيمة ورؤية حقيقية. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة المؤسسات على الاستفادة من كميات كبيرة من البيانات واكتساب نظرة ثاقبة لسلوك العملاء ، والأحداث ، والاتجاهات ، والتنبؤات ، وما إلى ذلك. لا يمكن تحقيق ذلك من خلال لقطة بيانات ، والتي تلتقط جزءًا فقط من حجم البيانات بالكامل الذي تتم معالجته في البيانات الضخمة. نتيجة لذلك ، تركز الشركات بشكل متزايد على جميع أنواع البيانات الواردة من جميع السبل / وحدات الأعمال الممكنة لفهم النمط الصحيح.

هل تقييم جميع نماذج البنية التحتية لتنفيذ البيانات الكبيرة

يمثل حجم البيانات وإدارتها مصدر قلق كبير لأي مبادرة بيانات كبيرة. نظرًا لأن البيانات الضخمة تتعامل مع بايتات من البيانات ، فإن الحل الوحيد لإدارتها هو استخدام مراكز البيانات. في الوقت نفسه ، يجب أخذ عنصر التكلفة في الاعتبار قبل اختيار أي منشأة تخزين ووضع اللمسات الأخيرة عليها. غالبًا ما تكون الخدمات السحابية هي الخيار الأفضل ، ولكن يجب تقييم خدمات البيئات السحابية المختلفة لتحديد الخدمة المناسبة. نظرًا لأن التخزين هو أحد أهم المكونات في أي تطبيق للبيانات الكبيرة ، فهو عامل يجب تقييمه بعناية فائقة في أي مبادرة بيانات كبيرة. (احصل على منظور آخر في تحدي البيانات الكبيرة اليوم ينبع من التنوع ، وليس الحجم أو السرعة.)

هل تنظر في مصادر البيانات التقليدية في تخطيط البيانات الكبيرة

هناك العديد من مصادر البيانات الضخمة وعدد المصادر يتزايد أيضًا يومًا بعد يوم. يستخدم هذا الحجم الهائل من البيانات كمدخلات لمعالجة البيانات الكبيرة. نتيجة لذلك ، تعتقد بعض الشركات أن مصادر البيانات التقليدية لا فائدة منها. هذا غير صحيح ، لأن هذه البيانات التقليدية هي عنصر حاسم لنجاح أي قصة بيانات كبيرة. تحتوي البيانات التقليدية على معلومات قيمة ، لذلك يجب استخدامها بالاقتران مع مصادر البيانات الكبيرة الأخرى. لا يمكن اشتقاق القيمة الحقيقية للبيانات الكبيرة إلا إذا تم أخذ جميع مصادر البيانات (التقليدية وغير التقليدية) في الاعتبار. (تعرف على المزيد في خذ هذا ، البيانات الكبيرة! لماذا البيانات الصغيرة قد حزمة أكبر لكمة.)

هل تفكر في مجموعة متسقة من البيانات

في بيئة البيانات الكبيرة ، تأتي البيانات من مصادر مختلفة. يختلف تنسيق البيانات وهيكلها وأنواعها من مصدر إلى آخر. الجزء الأكثر أهمية هو أنه لا يتم تنظيف البيانات عندما يتعلق الأمر ببيئة البيانات الكبيرة. لذلك ، قبل أن تثق في البيانات الواردة ، تحتاج إلى التحقق من التناسق من خلال الملاحظة والتحليل المتكرر. بمجرد تأكيد تناسق البيانات ، يمكن معالجتها كمجموعة متسقة من البيانات التعريفية. يعد العثور على مجموعة متسقة من البيانات التعريفية عن طريق الملاحظة الدقيقة للنمط تمرينًا أساسيًا في أي تخطيط كبير للبيانات.

هل توزيع البيانات

حجم البيانات هو مصدر قلق كبير عندما ننظر في بيئة المعالجة. نظرًا للكم الهائل من البيانات التي تتعامل معها البيانات الضخمة ، فإن المعالجة على خادم واحد غير ممكنة. الحل هو بيئة Hadoop ، وهي بيئة حوسبة موزعة تعمل على أجهزة سلعية. يعطي قوة معالجة أسرع على عقد متعددة. (تعرف على المزيد في 7 أشياء يجب معرفتها عن Hadoop.)

لا تعتمد أبدًا على نهج تحليل البيانات الكبيرة

هناك العديد من التقنيات المتاحة في السوق لمعالجة البيانات الكبيرة. أساس كل تقنيات البيانات الكبيرة هو Apache Hadoop و MapReduce. لذلك ، من المهم تقييم التكنولوجيا الصحيحة للغرض الصحيح. بعض طرق التحليل المهمة هي التحليلات التنبؤية ، التحليلات الإرشادية ، تحليلات النص ، تحليلات بيانات الدفق ، إلخ. اختيار الطريقة / المنهج المناسب مهم لتحقيق الهدف المنشود. من الأفضل تجنب الاعتماد على طريقة واحدة ، ولكن البحث عن طرق مختلفة وتحديد المطابقة المثالية لحلك.

لا تبدأ مبادرة كبيرة للبيانات قبل أن تكون جاهزًا

يوصى دائمًا بالبدء بخطوات صغيرة لأي مبادرة بيانات كبيرة. لذا ، ابدأ بمشاريع رائدة لاكتساب الخبرة ثم انتقل إلى التنفيذ الفعلي. إن إمكانات البيانات الضخمة رائعة للغاية ، ولكن لا يمكن تحقيق القيمة الحقيقية إلا بعد تقليل أخطائنا واكتساب المزيد من الخبرة.

لا تستخدم البيانات بمعزل عن غيرها

تنتشر مصادر البيانات الضخمة حولنا وتتزايد يومًا بعد يوم. من المهم دمج كل هذه البيانات للحصول على مخرجات التحليلات الصحيحة. تتوفر أدوات مختلفة في السوق لتكامل البيانات ، ولكن يجب تقييمها بشكل صحيح قبل الاستخدام. يعد تكامل البيانات الضخمة مهمة معقدة حيث أن البيانات من مصادر مختلفة ذات تنسيق مختلف ، ولكنها مطلوبة جدًا للحصول على نتيجة تحليلية جيدة.

لا تتجاهل أمن البيانات

يعد أمان البيانات أحد الاعتبارات الرئيسية في تخطيط البيانات الضخمة. في البداية ، (قبل القيام بأي معالجة) ، تكون البيانات بالبايت بايت ، لذلك لم يتم تطبيق الأمان بشكل صارم. ولكن بعد بعض المعالجة ، ستحصل على مجموعة فرعية من البيانات التي توفر بعض البصيرة. في هذه المرحلة ، يصبح أمان البيانات ضروريًا. كلما تمت معالجة البيانات وضبطها بشكل أفضل ، كلما أصبحت ذات قيمة للمؤسسة. تعد بيانات المخرجات الدقيقة هذه ملكية فكرية ويجب تأمينها. يجب تنفيذ أمان البيانات كجزء من دورة حياة البيانات الكبيرة.

لا تتجاهل جزء الأداء في تحليلات البيانات الكبيرة

يكون ناتج تحليلات البيانات الكبيرة مفيدًا فقط عندما يعطي أداءً جيدًا. توفر البيانات الضخمة مزيدًا من الأفكار المستندة إلى معالجة كمية كبيرة من البيانات بسرعة أكبر. لذلك ، من الضروري إدارتها بفعالية وكفاءة. إذا لم تتم إدارة أداء البيانات الكبيرة بعناية ، فسيؤدي ذلك إلى حدوث مشاكل وجعل الجهد بأكمله بلا معنى.

في مناقشتنا ، ركزنا على ما يجب عمله وما لا يجب القيام به من مبادرات البيانات الضخمة. البيانات الضخمة هي مجال ناشئ وعندما يتعلق الأمر بالتنفيذ ، لا تزال العديد من الشركات في مرحلة التخطيط. من الضروري فهم أفضل ممارسات البيانات الضخمة لتقليل المخاطر والأخطاء. لقد تم استخلاص نقاط المناقشة من تجارب المشروعات المباشرة ، لذلك سوف تقدم بعض الإرشادات لإنجاح استراتيجية البيانات الكبيرة.