![Bir işletme büyük verilerle analitik çevikliği nasıl elde edebilir? Eval (ez_write_tag ([[320.100] techopedia_com-under_page_title, ezslot_6,242,0,0])); - Teknoloji](https://a.continuousdev.com/technology/how-can-an-enterprise-achieve-analytic-agility-with-big-data-evalez_write_tag320100techopedia_com-under_page_titleezslot_624200.jpg "Bir işletme büyük verilerle analitik çevikliği nasıl elde edebilir? Eval (ez_write_tag ([[320.100] techopedia_com-under_page_title, ezslot_6,242,0,0])); - Teknoloji")
İçerik
Sunan: Bloor Grubu
S:
Bir işletme büyük verilerle analitik çevikliği nasıl elde edebilir?
A:
Her tür işletme büyük veri grubu vagonuna atlıyor, ancak bazıları diğerlerinden daha iyi sonuçlar veriyor. Bazı işletmeler nerede bu kadar yanlış gidiyor, diğerleri nerede bu kadar doğru gidiyor?
Büyük verilerle iyi sonuçlar elde etmek, yeterli sistem kapasitesiyle başlar. Liderler, büyük bir veri ortamı için doğru çözüm türlerini tasarladığında, donanım iş yüklerini kolayca işleyebilir ve insanlar ağ kapasitesi sorunlarını çözmek için uğraşmak zorunda kalmazlar. Bu, merkezi sunuculara yeterli CPU çekirdeği tahsis etmek veya işlem yapmak, dinamik bellek gereksinimlerini ele almak ve yeterli depolama çözümleri sağlamak ve verilerin sistemde nasıl akacağını izlemek ve herhangi bir tıkanıklığı belirlemek ve ortadan kaldırmak anlamına gelir.
"Çevik büyük veri" nin bir diğer büyük kısmı insanlarla ilgili. Bir şirketin uygulama için doğru eğitime ve doğru kaynaklara sahip olması gerekir. Gemide yeterli yeteneğe sahip olmak hayati önem taşır ve boşlukların olduğu yerlerde, kurum içi kişilerin hızlı ve etkili bir şekilde eğitilmesi ve yetiştirilmesi çok önemlidir. Şirketler birçok şey için danışmanlara güvenebilir, ancak günün sonunda, bu büyük veri sistemleri konusunda işletmenin kendilerini güvenle ele alması için yeterince anlayışlı olması gerekir.
İşletmeler, topladıkları verileri gerçekten kullanmaya başladığında, büyük verilerin doğru kullanılmasının bir diğer temel alanı da gelir. Yeterli donanım sistemleri veri işlemlerini iyi bir şekilde yapabilir ve yetenekli insanlar bunları doğru şekilde koruyabilir ve kullanabilir, ancak sistemin raporları nasıl oluşturduğuna, verileri topladığına ve tam olarak sağladığına bağlı olarak şirketlerin elde ettiği sonuçlarda hala büyük bir fark vardır. analytics, sadece doğru şekilde sonuçlanır. Bunun birçoğunun, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümeleri üzerinden kavramsal olarak, sisteme girerek ve kafa sayma verilerine değil, yalnızca en hayati veri kümelerine odaklanan ve alakasız ve sindirilemez olan veri felsefesine sahip olmasıyla ilgili olması gerekir. veri.
Bu stratejilerin tümü bir işletmeyi büyük veri sistemleriyle nihai başarıya götürecektir. Şirketler mevcut operasyonları aksatmamak için pratiklik açısından eleştirel gözle bakmalılar. Yeni ve modern araçların eski sistemlerin üstüne nasıl oturacaklarına ya da yeni bir BT mimarisi ile ne kadar büyük veri aktarılacağına bakmaları gerekir. Dikkatli araştırma ve analizlerle liderlik ekipleri, büyük verilerin tuzaklarını dolaştırabilir ve bir işletme için kazanma sonuçları elde edebilir.
