Hur man skapar en stor dataimplementeringskarta - dummies

Stora implementeringsplaner eller vägkartor kommer att vara olika beroende på dina affärsmål, löptiden för din datahanteringsmiljö och hur stor risk din organisation kan absorbera. Så börja din planering genom att ta hänsyn till alla problem som gör att du kan bestämma en genomförandekarta.

Företagets brådskande och stora data

Många ambitiösa organisationer verkar alltid behöva ha den senaste och bästa tekniken omedelbart. I vissa situationer kan en organisation visa att tillgången på viktiga stora datakällor kan leda till nya strategier. I dessa fall är det meningsfullt att skapa en strategi och plan. Det är ett misstag att anta att stor data adoption och implementering är ett definierat projekt.

Antagandet av stora data har stora konsekvenser för företagets övergripande datahanteringsstrategi. Så, oberoende av några av de andra faktorerna, bör den tid som krävs för att designa dina stora datalösningar tydligt noteras på någon vägkarta. Dessutom bör designuppgifterna aldrig glättas över eller elimineras.

Välj rätt utvecklingsmetod för stor data

De flesta företag och organisationer har IT-team som följer föreskrivna utvecklingsprocesser och metoder. Några av dessa utvecklingsmetoder är väl lämpade för stora dataimplementeringar, medan andra tyvärr inte är.

Stora dataprojekt passar bäst för en smidig och interaktiv utvecklingsprocess. Iterativa metoder använder korta tidscykler med snabba resultat och konstant användarengagemang för att stegvis leverera en affärslösning. Därför är det inte förvånande att en iterativ process är den mest effektiva utvecklingsmetoden för stora dataimplementeringar.

Balansera stora datamängder och färdighetssätt

Det är alltid svårt att förutse budgetbehoven för en ny typ av projekt som stor data. Den bästa praxisen är att tydligt förstå de förväntade kostnaderna och nedströmsfördelarna med din stora dataimplementering och sedan säkra en lämplig budget.

Att få rätt färdighetssätt för något projekt är en annan utmaning. Ofta är de mest eftertraktade individerna tunna över flera initiativ. Så personalförstoring är ofta svaret, om än inte en lätt.

Med tiden kommer du att hitta mer träning och mer kvalificerad personal. Under tiden är den bästa praxis att identifiera och förvärva vissa datavetenskapliga färdigheter för design och planering, Hadoop och NoSQL färdigheter för implementering och parallell / kluster databehandling färdigheter för operationer.

Bestäm din aptit för risk med stora data

Varje organisation har en kultur som bestämmer hur mycket riskhantering det är villigt att anta. Om du befinner dig på en konkurrensutsatt marknad kan du behöva ta fler risker på potentiell marknadsinvestering. Men även företag på högt konkurrensutsatta marknader kan vara försiktiga. Du måste förstå din organisations dynamik innan du startar ett stort dataprojekt.

Alla organisationer, även de som har höga risker, måste vara försiktiga när de antar stora data. Utvecklingen och ackulturationen av ny teknik eller lösning kan vara full av misslyckanden. Att använda smidiga metoder för att hjälpa till att utarbeta snabba framgångar och snabba misslyckanden är den bästa praxisen för att ställa rätt förväntningar i en spännande organisation.

Din stora data vägkarta

Du bör tänka på dessa som utgångspunkter för hur du kan få bollen att rulla med stora data och göra ändringar som är nödvändiga för din verksamhet.

Om din organisation har erfarenhet av affärsintelligensprogram och -analyser, har relativt mogna datahanteringsmetoder, och har etablerat en högkapacitetsinfrastruktur och -operationer är uppgiften att anta stora data lättare. Detta innebär inte garanterad framgång eller minskad risk.

Komma igång är alltid lättare om några av de berörda personerna har gjort det förut. Här är några tips att tänka på eftersom du överväger att föra stora data till ditt företag eller organisation:

• Få lite hjälp. Var inte negativ att anställa en expert eller två som konsulter. Var säker på att de känner till sina "saker" och ser till att de kan hjälpa människor i din organisation.

• Få träning. Ta klasser, köp och läs böcker, forskar på Internet, ställer frågor och deltar på en konferens eller två.

• Experiment. Planera att misslyckas. Snabb misslyckande blir de rigueur för samtida teknikdrivna organisationer. De bästa lärdomarna kommer ofta från misslyckanden.

• Ange rätt förväntningar. I företagsvärlden kan rätt inställda förväntningar betyda skillnaden mellan framgång och misslyckande. Stora data erbjuder stor potential för ditt företag endast om du representerar värdet, kostnaderna och tiden som ska genomföras.

• Var holistisk. Försök att titta på alla dimensioner. Om projektet levereras i tid och på budget, men slutanvändarna inte är utbildade eller redo att använda den, kan projektet misslyckas.