ในโพสต์ก่อนหน้าของฉันเกี่ยวกับ Big Data ฉันได้บอกคุณเกี่ยวกับขั้นตอนพื้นฐานสำหรับการออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่และฟังก์ชันการทำงานของแต่ละเลเยอร์ในสถาปัตยกรรม
ข้อมูลขนาดใหญ่มีประโยชน์มากมายสำหรับอุตสาหกรรมทุกประเภท หากใช้ข้อมูลขนาดใหญ่นี้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ข้อมูลดังกล่าวอาจมีผลกระทบอย่างมากในการตัดสินใจและการวิเคราะห์ แต่ประโยชน์ของข้อมูลขนาดใหญ่จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อได้รับการจัดการอย่างมีโครงสร้าง
หากคุณกำลังมองหาคำตอบที่สมบูรณ์แบบสำหรับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกด้านจริยธรรมของข้อมูลขนาดใหญ่ คุณจะไม่พบคำตอบนี้ในบทความนี้หรือบทความอื่นใดสำหรับเรื่องนี้ นั่นเป็นเพราะไม่มีคำตอบที่สมบูรณ์แบบ หากมีคำตอบที่สมบูรณ์แบบ คำตอบที่ชัดเจน หรือคำตอบที่ง่าย เราจะไม่ต้องเผชิญกับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก – จะไม่มีพื้นที่สีเทา
บริษัทและบริษัทหลายแห่งกำลังเริ่มต้นการเดินทางสู่ Big Data และอยู่ในขั้นเริ่มต้นของการดำเนินการ พิจารณา“สิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำ”เหล่านี้ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ของคุณ
ควรทำ
- เกี่ยวข้องกับหน่วยธุรกิจทั้งหมดในกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ
การริเริ่มข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่กิจกรรมที่แยกจากกันหรือเป็นอิสระ ดังนั้น เพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ หน่วยธุรกิจทั้งหมดควรมีส่วนร่วม ด้วยความช่วยเหลือของ Big Data ธุรกิจใช้ประโยชน์จากข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อทราบเกี่ยวกับลูกค้า พฤติกรรม กระบวนการ เหตุการณ์ ฯลฯ ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลทุกประเภทที่มาจากช่องทางที่เป็นไปได้ทั้งหมด
- ประเมินโมเดลโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดสำหรับการใช้งาน Big Data
ข้อตกลงบิ๊กดาต้าด้วยดาต้าขนาดเพตะไบต์ การจัดการข้อมูลนี้เป็นข้อกังวลหลัก ด้วยองค์ประกอบต้นทุนนั้นจะต้องพิจารณาด้วยก่อนที่จะเลือกสถานที่จัดเก็บใดๆ ศูนย์ข้อมูลและบริการคลาวด์กลายเป็นโซลูชัน การจัดเก็บเป็นหนึ่งในปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่ควรได้รับการประเมินอย่างรอบคอบ
- คิดว่าแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิมของคุณเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ
ข้อมูลแบบดั้งเดิมเป็นองค์ประกอบที่สำคัญสำหรับความสำเร็จของเรื่องราวข้อมูลขนาดใหญ่ จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณวางแผนที่จะใช้ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ร่วมกับคลังข้อมูลของคุณ คลังข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการของบริษัทของคุณ
ดังนั้น ความสามารถในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของข้อมูลขนาดใหญ่กับเกณฑ์มาตรฐานของข้อมูลหลักของคุณจึงมีความสำคัญต่อการตัดสินใจ
- วางแผนสำหรับข้อมูลเมตาขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกัน
ลักษณะหนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่คือ “ความหลากหลาย ". ในสภาพแวดล้อมของบิ๊กดาต้า ข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ ที่หลากหลายในรูปแบบ โครงสร้าง และประเภท ดังนั้นข้อมูลจะไม่ถูกล้าง ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลที่เข้ามาโดยการสังเกตและวิเคราะห์ซ้ำๆ เมื่อข้อมูลมีความสอดคล้องกัน ก็จะถือเป็นข้อมูลเมตาขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกัน
- เผยแพร่ข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ
การจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลบนเซิร์ฟเวอร์เดียวคือความฝันอันไกลโพ้น ค้นหาเทคนิคในการใช้การประมวลผลแบบกระจายในระบบของคุณ เช่น Hadoop เพื่อจัดการขนาด ความหลากหลาย และความเร็วที่จำเป็นในการจัดการข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
- ตรวจสอบความถูกต้อง
จงเป็นคนขี้ระแวงที่สุดเมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลและการวิเคราะห์ ไม่มีวิธีที่เร็วไปกว่าการสูญเสียความน่าเชื่อถือและความเชื่อมั่นของผู้จัดการของคุณไปกว่าการนำเสนอข้อมูลที่ไม่ดีหรือผลการวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้อง
อย่าทำ
- อย่าพึ่งพาแนวทางเดียวในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ในตลาดมีเทคโนโลยีมากมายสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop เป็นรากฐานสำหรับทั้งหมด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญในการประเมินเทคโนโลยีที่ถูกต้องสำหรับวัตถุประสงค์ที่ถูกต้อง ตัวอย่างของแนวทางการวิเคราะห์ที่ดี ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ข้อมูลสตรีม ฯลฯ
วิธีที่ดีที่สุดในการเลือกวิธีหนึ่งคือการตรวจสอบเกี่ยวกับวิธีที่มีอยู่ทั้งหมด ทดลองเพื่อเลือกโซลูชันเทคโนโลยีที่สมบูรณ์แบบสำหรับธุรกิจของคุณ
- อย่าเริ่มโครงการ Big Data ขนาดใหญ่ก่อนที่คุณจะพร้อม :
ศักยภาพของข้อมูลขนาดใหญ่นั้นน่าประทับใจมาก แต่คุณค่าที่แท้จริงจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเราลดความผิดพลาดและเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญมากขึ้นเท่านั้น ระวังอย่าเริ่มต้นพร้อมกัน เดินก่อนที่จะวิ่ง การนำหน้าคู่แข่งของคุณเป็นเรื่องดี แต่จะดีกว่าถ้าคุณทำด้วยความฉลาดและประสบการณ์
ในการตั้งค่าสแต็กทั้งหมด คุณจะต้องเริ่มทีละน้อย ขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยขั้นตอนเล็กๆ เสมอสำหรับการริเริ่มข้อมูลขนาดใหญ่ใดๆ ดังนั้น ให้เริ่มด้วยโครงการนำร่องเพื่อเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญ แล้วจึงดำเนินการจริง
- อย่ามองข้ามความจำเป็นในการรวมข้อมูลขนาดใหญ่
แหล่งข้อมูลกระจายอยู่รอบๆ ตัวเรา และเพิ่มมากขึ้นทุกวัน ผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อแหล่งข้อมูลทั้งหมดถูกรวมเข้าด้วยกัน เทคโนโลยีที่ดีมีอยู่ในตลาดสำหรับการรวมข้อมูล แต่ควรได้รับการประเมินอย่างเหมาะสมก่อนใช้งาน
- อย่าลืมจัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างปลอดภัย
ความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการวางแผนข้อมูลขนาดใหญ่ เมื่อบริษัทต่างๆ เริ่มดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขามักลืมที่จะรักษาระดับความปลอดภัยข้อมูลและการกำกับดูแลในระดับเดียวกับที่ใช้ในสภาพแวดล้อมการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิม
ความปลอดภัยต่อข้อมูลขนาดเพตะไบต์ไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างเคร่งครัด แต่หลังจากการประมวลผลบางอย่าง คุณจะได้รับข้อมูลส่วนย่อยที่ให้ข้อมูลเชิงลึกบางอย่าง ณ จุดนี้ความปลอดภัยของข้อมูลกลายเป็นสิ่งจำเป็น ยิ่งมีการปรับแต่งข้อมูลมากเท่าไหร่ ข้อมูลก็ยิ่งมีค่ามากขึ้นเท่านั้น ข้อมูลการปรับแต่งนี้จะกลายเป็นทรัพย์สินทางปัญญาและต้องได้รับการรักษาความปลอดภัย ดังนั้น ความปลอดภัยของข้อมูลจึงต้องถูกนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของวงจรชีวิตของข้อมูลขนาดใหญ่
ด้วยการรักษาความปลอดภัย ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวควรได้รับการดูแลด้วย
- อย่ามองข้ามความจำเป็นในการจัดการประสิทธิภาพของข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ
ผลลัพธ์ของเครื่องมือวิเคราะห์จะมีประโยชน์ต่อเมื่อทำงานได้ดีเท่านั้น ข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นจากการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น ความสามารถในการได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมนี้เป็นประโยชน์อย่างมาก ดังนั้นควรมีการจัดการข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ดังนั้น คุณต้องสร้างความสามารถในการจัดการลงในแผนงานและวางแผนสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
- อย่าปล่อยให้ข้อมูลหรือบันทึกที่ไม่ดีไม่ได้รับการแก้ไข
ซึ่งหมายถึงการลบรายการที่ซ้ำกัน ทำความเข้าใจว่าทำไมคุณถึงมีค่า Null ทำให้รูปแบบข้อมูลเป็นมาตรฐาน และดูแลรักษาช่องคีย์ของคุณ การตัดข้อมูลของคุณอย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความถูกต้อง ในขณะเดียวกันก็รักษาข้อมูลให้ทันสมัยอยู่เสมอ
บทสรุป
ความสามารถในการควบคุมพลังของข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการมากกว่าเทคโนโลยี มันต้องมีการทำงานร่วมกันทางธุรกิจและไอที ไม่มีกระสุนเงินเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ความสำเร็จเริ่มต้นด้วยกลยุทธ์ที่มั่นคง ฉันหวังว่าคุณจะใช้เคล็ดลับเหล่านี้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการไปจนถึงการปรับปรุงที่ลูกค้าต้องเผชิญ
