Welche Überlegungen sind für die Entscheidung, welche Big-Data-Lösungen implementiert werden sollen, am wichtigsten?

Q:

Welche Überlegungen sind für die Entscheidung, welche Big-Data-Lösungen implementiert werden sollen, am wichtigsten?

Jedes Unternehmen und jede Organisation muss ihre eigenen Bedürfnisse und Ressourcen berücksichtigen, um herauszufinden, welche Probleme für die Implementierung von Big Data am wichtigsten sind. Es gibt jedoch eine Reihe von Grundsätzen, die allgemein als kritisch für diese Art der Übernahme von Technologie angesehen werden.

Eine der größten Fragen ist die Implementierung und das Ausmaß der Störungen, die dadurch verursacht werden. Benutzer von Big-Data-Systemen müssen immer vergleichen, was sie gerade verwenden, mit dem, was sie gerade verwenden. In vielen Fällen entscheidet eine Unterbrechung darüber, ob Big Data-Ressourcen die Produktivität und den Gewinn steigern oder ein Unternehmen aufgrund unüberwindbarer Hürden bei der Implementierung zum Absturz bringen. Herstellerunterstützung (oder das Fehlen von Unterstützung) hat viel damit zu tun, aber Unternehmen müssen sich auch die Lernkurve für Technologien ansehen, wie stark sie die Abläufe von Altsystemen verändern würden und im Allgemeinen, ob die Änderungen tatsächlich eintreten das Unternehmen kann damit umgehen.

Eine weitere wichtige Frage ist, welche Daten für ein Unternehmen oder eine Organisation am wertvollsten sind. Indem Sie den Wert verschiedener Datensätze untersuchen, können diejenigen, die Big Data implementieren möchten, den Umfang ihres Projekts festlegen. Ohne diese Richtlinien können Big-Data-Projekte in einem Unternehmen überlastet und überlastet werden. Experten empfehlen, sich auf die spezifischen Datensätze zu konzentrieren, die den größten Nutzen bringen, ohne sich beim Werfen eines breiteren Netzes zu verzetteln.

Ein weiteres Problem ist die Verwendung strukturierter und unstrukturierter Daten. Führungskräfte können sich die Schwierigkeitsgrade ansehen, mit denen unterschiedliche Daten in einen Big-Data-Kontext wie ein Rechenzentrum gebracht werden können. Zum Beispiel können bereits formatierte Datensätze leicht verdaut werden, aber einige andere Daten müssen möglicherweise umfangreich bearbeitet werden, um sie in ein nützliches Format zu bringen, und es lohnt sich möglicherweise nicht.

Anwender müssen sich auch mit dem erweiterten Umgang mit Big Data befassen. Big-Data-Systeme sind solche, die mit einfachen Hardware- und Software-Infrastrukturen nur schwer zu handhaben sind. Das bedeutet, dass die Anwender über ausreichende Talente und Ressourcen verfügen müssen, um die großen Datenmengen nutzen zu können, die nicht zu einer Überlastung des Netzwerks oder anderen Engpässen im Betrieb führen.