b‎ > ‎g‎ > ‎r‎ > ‎

9

(Изображение: Maxiphoto / ISTOCKPHOTO)

(Изображение: Maxiphoto / ISTOCKPHOTO)

Большие данные большая часть многих корпоративных ИТ-операций сегодня. Согласно прогнозу IDC, будет 187 $ млрд большой по 2019 Это важная часть анализа, который образует основу как машины и человеческого бизнес-анализа и принятия решений. Так как это очевидно, что вы не можете иметь любой вид данных - большой, маленький, или совсем правильно - без какой-инфраструктуры, это стоит взглянуть на некоторые из факторов, которые идут в построении успешной большой архитектуры данных.

Я решил взглянуть на семь факторов, которые могут сделать большую разницу в эффективности вашей большой инфраструктуры данных. Кто-то может показаться очевидным, в то время как другие являются немного более тонкими. На практике все будет работать вместе, чтобы иметь огромное влияние на анализ и действия ваши большие системы данных будет поддерживать.

[См 9 Hot Big Data и аналитика Стартапы смотреть.]

Это не значит, что эти семь факторов являются лишь вещи, которые оказывают влияние на то, как ваша большая инфраструктура данных будет работать. Создание большой работы данных для предприятия является сложным.

Есть десятки, если не сотни, биты и куски, которые идут в большую систему данных - любой один из которых может в конечном итоге, большое влияние на рабочих данных ученые могут сделать. Но эти семь заслуживают вашего внимания, потому что они лежат в основе так много других частей и процессов.

На данный момент, это, вероятно, что вы связаны с большими данными, даже если вы работаете в небольшой компании. То, что сейчас часть власти частей инфраструктур доступны - многие из них доступны для даже самых маленьких ИТ-операции.

С этой доступности приходит возможность путаницы и разочарования для тех небольших штатов, которые не могли бы иметь данные научной экспертизы на борту. Если вы находитесь в таком положении, этот список не освобождает все ваше замешательство, но это могло бы обеспечить место, чтобы начать задавать некоторые острые вопросы потенциальных поставщиков услуг и поставщиков.

Если вы вовлечены в крупном проекте данных, я хотел бы услышать от вас относительно выбора инфраструктуры, которые вы сделали. Что вы думаете об этом списке? Есть ли что-то вы бы поменять на, или если весь список будет выброшен и снова начинать с нуля? Я буду тусоваться в комментариях, чтобы увидеть то, что вы должны сказать.

#auto

Comments