Q:
ما هي الاعتبارات الأكثر أهمية عند تحديد حلول البيانات الضخمة التي يجب تنفيذها؟
أ:يجب على كل مؤسسة أعمال أن تراعي احتياجاتها ومواردها عند اكتشاف القضايا الأكثر أهمية لتنفيذ البيانات الضخمة. ومع ذلك ، هناك عدد من المبادئ التي تعتبر عموما حاسمة لهذا النوع من اعتماد التكنولوجيا.
| الويبينار: Big Iron ، تعرف على البيانات الكبيرة: تحرير بيانات Mainframe باستخدام Hadoop & Spark سجل هنا |
أحد أكبر الأسئلة هو التنفيذ ومقدار الخلل الذي سيحدثه. يتعين على مستخدمي أنظمة البيانات الكبيرة دائمًا مقارنة ما هم على وشك استخدامه مع ما يستخدمونه حاليًا. في العديد من الحالات ، يكون الانقطاع هو العامل الحاسم في ما إذا كانت موارد البيانات الضخمة ستعزز الإنتاجية والأرباح ، أو ترسل شركة تجارية تتدهور بسبب عقبات مستعصية على التنفيذ. يرتبط دعم البائعين (أو عدم وجوده) بهذا الأمر كثيرًا ، ولكن يتعين على الشركات أيضًا أن تنظر في منحنى التعلم للتقنيات ، وكم ستغير عمليات الأنظمة القديمة ، وبصفة عامة ، ما إذا كانت التغييرات شيء المؤسسة يمكن التعامل معها.
السؤال الرئيسي الآخر هو ما هي البيانات الأكثر قيمة لرجال الأعمال أو المؤسسة. من خلال فحص قيمة مجموعات البيانات المختلفة ، يمكن لأولئك الذين يعتزمون تنفيذ البيانات الكبيرة أن يحددوا نطاق مشروعهم. بدون هذه الأنواع من الإرشادات ، يمكن لمشاريع البيانات الكبيرة أن تتضخم وتغمر في أي مؤسسة. يوصي الخبراء بالتركيز على مجموعات البيانات المحددة التي ستوفر أكبر قيمة ، دون الوقوع في شبكة واسعة.
تتمثل المشكلة الطبيعية هنا في استخدام البيانات المنظمة وغير المنظمة. يمكن لقادة الأعمال النظر في مستويات صعوبة الحصول على وحدات بت مختلفة من البيانات في سياق بيانات كبير مثل مركز البيانات. على سبيل المثال ، يمكن بسهولة هضم مجموعات البيانات المنسقة بالفعل ، ولكن قد تحتاج بعض أجزاء البيانات الأخرى إلى معالجة شاملة لجعلها في تنسيق مفيد ، وقد لا يكون الأمر يستحق ذلك.
سيتعين على المُتبنِين أيضًا النظر في المعالجة المتقدمة للبيانات الضخمة. يتم تعريف أنظمة البيانات الكبيرة على أنها تلك التي يصعب التعامل معها مع البنية الأساسية للأجهزة والبرامج الأساسية والبسيطة. هذا يعني أن الجهات التي تبنتها تحتاج إلى أن تكون لديها موهبة وموارد كافية في متناول اليد لإيجاد طرق لاستخدام مجموعات البيانات الكبيرة التي لن تسبب ازدحامًا بالشبكة أو تؤدي إلى اختناقات في العمليات.
