Video: 3 nycklar för att öka din försäljning som entreprenör 2024
I ett allvarligt Hadoop-projekt bör du börja med att samarbeta med företagsledare från VP: ns sida för att hjälpa till lösa företagets smärtpunkter - dessa problem (verkliga eller uppfattade) som väcker stort i alles hjärta.
Företagen vill se värdet från sina IT-investeringar, och med Hadoop kan det komma på olika sätt. Till exempel kan du driva ett projekt vars mål är att skapa lägre licens- och lagerkostnader för lagerdata eller för att få insikt från storskalig dataanalys. Det bästa sättet att begära resurser för att finansiera intressanta Hadoopprojekt är att arbeta med företagets ledare.
Undersök också perspektivet på människor och processer som adopterar Hadoop i din organisation. Hadoop-implementeringar tenderar att vara mest framgångsrika när adoptera anstränger sig för att skapa en kultur som stöder datavetenskap genom att främja experiment och datautforskning. Helt enkelt, efter att du har skapat ett Hadoop-kluster, har du fortfarande jobb att göra - du måste fortfarande aktivera människor att experimentera på ett praktiskt sätt.
Praktiskt sett bör du hålla koll på dessa tre viktiga mål:
-
Se till att dina företagsanvändare och analytiker har tillgång till så mycket data som möjligt. Naturligtvis måste du fortfarande respektera lagkrav för kriterier som datainnehåll.
-
Mandat att dina Hadoop-utvecklare avslöjar sin logik så att resultaten är tillgängliga via standardverktyg i din organisation. Logiken och eventuella resultat måste förbli lätt konsumerade och återanvändbara.
-
Erkänna styrningskraven för de uppgifter du planerar att lagra i Hadoop. Alla data under styrningskontroll i ett relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) måste också vara under samma kontroller i Hadoop. Personligen identifierbar information har samma krav på privatliv oavsett var den är lagrad. Helt enkelt bör du se till att du kan skicka en data-granskning för både RDBMS och Hadoop!
När du kombinerar Hadoop med den bredare verksamheten och dess repositorier som databaser och dokumentbutiker, kan du bygga en mer fullständig bild av vad som händer i din verksamhet. Till exempel kan sociala känslighetsanalyser som utförts i Hadoop varna dig för vad människor säger, men vet du varför de säger det?
Det här konceptet kräver att man tänker bortom Hadoop och kopplar samman företagets system för rekord (försäljning till exempel) med sina anknytningssystem (som call center-poster - de data där du kan dra in känslan).
