Tio stora dataskydds- och döda-dummies

Många företag som börjar undersöka stora data ligger i de tidiga stadierna av genomförandet. Tänk på vad du gör och inte som en del av din strategi. De flesta företag experimenterar med piloter för att se om de kan utnyttja stora datakällor för att omvandla beslutsfattande. Det är lätt att göra misstag som kan orsaka störningar i din affärsstrategi.

Ta med alla affärsenheter i din stora datastrategi

Stora data är inte en isolerad aktivitet. Det är snarare sättet att verksamheten kan utnyttja stora datamängder för att lära sig mer om kunder, processer och händelser än vad som skulle vara möjligt med snapshots av data. Om den exekveras korrekt kan en stor datastrategi ha en stor inverkan på effektiviteten i en affärsstrategi.

Företag som antar att data som inte är normala är fel kan plötsligt upptäcka några nya framväxande mönster av kundens krav. Affärsenheterna kan få betydande värde när de tas in i processen tidigt.

Utvärdera alla leveransmodeller för stora data

Det är naturligt att anta att om du arbetar med dataöverföringar, är det enda sättet att lagra och hantera den data i datacentret. Tekniken utvecklas så att det är möjligt och nödvändigt att använda cloud computing-lagring och beräkna resurser för att hantera stora data. Utvärdera vilken typ av tjänster som är molnbaserade och bestämma vilka som har den prestanda som du behöver.

Tänk på dina traditionella datakällor som en del av din stora datastrategi

Många företag som har funnit värde i stor dataanalys antar att de inte längre behöver tänka på det traditionella datalageret. Det är inte sant. Det är faktiskt viktigt att du planerar att använda resultaten av din stora dataanalys i samband med ditt datalager. Datalagret innehåller information om hur ditt företag fungerar.

Därför är det viktigt att kunna jämföra de stora dataresultaten mot referensvärdena för dina kärndata.

Planera för konsekventa stora metadata

När du slutför analysen av en massiv dataset är det mycket möjligt att du kommer att komma med data som alla matchar ett mönster. Denna uppsättning data kan nu leda din organisation att börja analysera en ny fråga i djupet.

Tänk på att dessa data kan komma från kundservicesidor eller sociala medier som inte har rengjorts. Innan du litar på uppgifterna måste du därför se till att du hanterar en konsekvent uppsättning metadata så att du kan ta med den här informationen till din organisation och analysera den i samförstånd med data från dina system.

Distribuera dina stora data

När du hanterar stora data, anta inte att du kommer att kunna hantera all denna information inom en enda server. Ta reda på hur du använder distribuerade datortekniker som Hadoop för att effektivt hantera storleken, sorten och den önskade hastigheten för att hantera dina data.

Lita inte på en enda metod för stor dataanalys

Så mycket hype finns på marknaden kring teknologier som Hadoop och MapReduce att du kanske kommer att förlora vad du faktiskt försöker åstadkomma. Många viktiga teknologier finns tillgängliga, såsom textanalyser, prediktiv analys, strömmande datormiljöer och geografisk dataanalys som kan vara viktiga för det jobb du försöker åstadkomma.

Tillbringa tiden för att undersöka de olika tekniker som kan stödja dig. Experimentera och undersöka de teknologilösningar som kan göra dig framgångsrik.

Var inte stor med dina data innan du är redo

Du har rätt att vara upphetsad över den potential som stora data erbjuder ditt företag. Stora data kan betyda skillnaden mellan att hoppa in i en spännande ny marknad innan dina konkurrenter eller blir kvar. Gå innan du kör. Du måste börja med pilotprojekt som kan ge dig erfarenhet. Du måste arbeta med experter som kan hålla dig från att göra misstag på grund av oerfarenhet.

Utse inte behovet av att integrera stora data

Dina stora datakällor kommer inte att fungera om de lever isolerat från varandra. God teknik på marknaden fokuserar på att göra det enklare att integrera resultaten av stor dataanalys med andra datakällor. Var därför förberedd inte bara för att analysera men också att integrera.

Glöm inte att hantera stora data säkert

När företag går in på stor dataanalys glömmer de ofta att upprätthålla samma nivå av datasäkerhet och styrning som antas i traditionella datahanteringsmiljöer. När du börjar analysera flera petabytes eller mer data, kommer du vanligtvis inte att maskera ut privat information från början.

När du har en delmängd av den första datasatsen som nu är kritisk för att bestämma din nästa bästa åtgärd eller ditt tillvägagångssätt på en ny marknad, måste du först säkra den data så att den inte sätter din verksamhet på risk. Några av dessa uppgifter kommer nu att bli företagets immateriella äganderätt som måste säkras.

Du kan också behöva hantera sekretesskrav. Denna säkerhet måste bli en del av din stora livscykel. Dessutom kan några av de datakällor du använder komma från datakällor från tredje part som kräver licenser. Se till att du får använda dessa uppgifter och att du inte har brytt mot reglerna för styrning.

Överträffa inte behovet av att hantera prestanda för dina stora data

Stora data visar att människor kan använda mer data än någonsin tidigare i en högre hastighet än vad som tidigare var möjligt. Denna förmåga att få mer insikter är en stor fördel.Om den data inte hanteras på ett effektivt sätt kommer det att orsaka stora problem för företaget. Därför behöver du bygga hanterbarhet i din färdplan och planera för stora data.