एक उद्यम बड़े डेटा के साथ विश्लेषणात्मक चपलता कैसे प्राप्त कर सकता है? eval (ez_write_tag ([[320,100], techopedia_com-under_page_title, ezslot_6,242,0,0]));

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द्वारा प्रस्तुत: ब्लोर ग्रुप

प्रश्न:

एक उद्यम बड़े डेटा के साथ विश्लेषणात्मक चपलता कैसे प्राप्त कर सकता है?

ए:

सभी प्रकार के व्यवसाय बड़े डेटा बैंडवागन पर कूद रहे हैं, लेकिन कुछ दूसरों की तुलना में बहुत बेहतर परिणाम दे रहे हैं। कुछ उद्यम इतने गलत कहां जाते हैं, और अन्य कहां सही होते हैं?

बड़े डेटा के साथ अच्छे परिणाम प्राप्त करना पर्याप्त सिस्टम क्षमता के साथ शुरू होता है। जब नेता बड़े डेटा वातावरण के लिए सही प्रकार के समाधान इंजीनियर करते हैं, तो हार्डवेयर आसानी से अपने कार्यभार को संसाधित कर सकता है, और लोगों को नेटवर्क क्षमता की समस्याओं को हल करने की कोशिश करने के लिए चारों ओर नहीं चलना पड़ता है। इसका मतलब है कि केंद्रीय सर्वरों को पर्याप्त सीपीयू कोर या प्रोसेसिंग पावर आवंटित करना, गतिशील मेमोरी के लिए जरूरतों को संबोधित करना और पर्याप्त संग्रहण समाधान प्रदान करना, साथ ही निगरानी करना कि डेटा सिस्टम के माध्यम से कैसे बहेगा और किसी भी अड़चन को पहचानने और समाप्त कर देगा।

"फुर्तीले बड़े डेटा" का एक और बड़ा हिस्सा लोगों के साथ करना है। एक कंपनी के पास सही प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के लिए सही संसाधन होना आवश्यक है। बोर्ड पर पर्याप्त प्रतिभा होना महत्वपूर्ण है, और जहां कोई अंतराल है, त्वरित और प्रभावी प्रशिक्षण और इन-हाउस लोगों की खेती प्रमुख है। कंपनियां कई बातों के लिए सलाहकारों पर भरोसा कर सकती हैं, लेकिन दिन के अंत में, व्यापार के लिए इन बड़े डेटा सिस्टम के बारे में पर्याप्त समझ रखने की आवश्यकता होती है ताकि वे आत्मविश्वास से संभाल सकें।

फिर भी बड़े डेटा का उपयोग करने का एक और मौलिक क्षेत्र तब आता है जब व्यवसाय वास्तव में एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करना शुरू करते हैं। पर्याप्त हार्डवेयर सिस्टम डेटा संचालन को अच्छी तरह से कर सकते हैं, और प्रतिभाशाली लोग उन्हें सही ढंग से बनाए रख सकते हैं और उनका उपयोग कर सकते हैं, लेकिन फिर भी कंपनियों को मिलने वाले परिणामों के अंतर का एक अच्छा सौदा है, इस आधार पर कि सिस्टम रिपोर्ट कैसे बनाता है, डेटा को खींचता है, और सिर्फ सही प्रस्तुत करता है एनालिटिक्स का परिणाम सिर्फ सही तरीके से होता है। इसके बारे में बहुत कुछ संरचित और असंरचित डेटा सेटों के माध्यम से छंटनी के साथ करना है, सिस्टम और हेड-काउंटिंग डेटा में नहीं जा रहा है, बल्कि इसके बजाय, डेटा का एक दर्शन है जो सिर्फ सबसे महत्वपूर्ण डेटा सेट पर ध्यान केंद्रित करता है और अप्रासंगिक और अपचनीय है। डेटा।

इन सभी रणनीतियों से बड़े डेटा सिस्टम के साथ एक उद्यम सफल हो जाएगा। कंपनियों को व्यावहारिकता के संदर्भ में कार्यान्वयन पर गंभीर रूप से देखने की जरूरत है, ताकि मौजूदा परिचालन को बाधित न किया जा सके। उन्हें यह देखने की जरूरत है कि विरासत प्रणाली के शीर्ष पर नए और आधुनिक उपकरण कैसे बैठेंगे या नए आईटी आर्किटेक्चर के माध्यम से कितना बड़ा डेटा माइग्रेट किया जाएगा। सावधानीपूर्वक अनुसंधान और विश्लेषण के साथ, नेतृत्व दल बड़े डेटा के नुकसान को प्रसारित कर सकते हैं और एक उद्यम के लिए जीत परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।