대용량 데이터 분석 프로젝트에 대 한 고려 사항

"빅 데이터"는 되었다 가장 인기 있는 buzzwords 중 하나 요즘. 또한 인기 있는 용어 포함: BI (비즈니스 인텔리전스), 분석, 및 데이터 관리 시장. 점점 더 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스 및 분석 업체 큰 데이터 환경에서 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 찾고 있습니다.

그래서 큰 데이터 무엇입니까? 최근에, 그것은 간행물 eweek 다음 보기, 정의의 일부는 가트너의 용어 기반: "큰 데이터 개수, 형식 및 데이터 및 구조화 되지 않은 데이터, 프로세서 및 네트워크를 통해 저장 장치 사이 전송의 속도 포함 하 고 데이터를 제공 합니다 사업을 위한 컨설팅 사업 관련 기업." "

이 설명의 데이터 관리 및 분석, 일부 조회 수 하지만 주위에 큰 데이터 비즈니스 과제의 기본을 무시: 복잡성. 예를 들어 자주 큰 데이터의 설치 정보를 포함 하 여 소셜 미디어 네트워크, 전자 메일, 센서, 네트워크 활동 기록 및 단순히 전통적인 데이터 웨어하우징 시스템에 통합 되지 않은 다른 데이터 원본을 포함 한다.

많은 경우에, 그것은 함께 수 있도록 의미 있는 광범위 한 수준에서 이러한 모든 다른 데이터를 넣어 필요가 있다. 비즈니스 규칙 및 대용량 데이터 분석 시스템의 다른 구성 요소에 큰 영향을 있을 수 있습니다. 그것은 데이터 저장 및 쿼리 관리에 관해서 라면, 대용량 데이터의 복잡 하기가 전통적인 데이터 보다 더 많은 다른 데이터베이스 및 데이터 분석 소프트웨어 공급 업체 큰 데이터에 대처 하는 회사를 그들의 제품을 강화 해야 하는 이유 주된 이유입니다.

이해 큰 데이터 기술 요구를 평가 하 고 큰 데이터 분석 계획을 개발의 첫 번째 단계입니다. 두 번째 시장 현재 동향, 뿐 아니라 비즈니스 가치와 경쟁 우위를 귀하의 비즈니스는 점점 더 크고 다양 한 집합이 데이터 집합에서 파생 하는 희망을 이해 하는 것입니다.

대용량 데이터 분석 프로젝트에 대 한 큰 의제

많은 회사는 큰 데이터 집합. 그러나 지금, 점점 더 많은 기업 테라 바이트, 페타 바이트 하지 데이터를 저장 하는. 또한, 그들은 매일 실시간으로도에 중요 한 데이터를 분석 하 고 전통적인 주간 또는 월간 bi 기록 데이터 검토 과정을 변경 찾고 있습니다. 그들은 서로 다른 데이터 집합의 다양 한 포함 하는 더 복잡 한 쿼리를 처리 해야 합니다. 이 기업 자원 계획 및 고객 관계 관리 시스템, 플러스 소셜 미디어와 지리 공간 데이터, 내부 문서 및 다른 형태의 데이터 트랜잭션 정보를 포함할 수 있습니다. 점점 더 많은 기업 분석 결과 이해 하기 쉽게 하는 기업 사용자의 BI 셀프 서비스 기능 제공 싶어요.

이 모든 큰 데이터 분석 전략으로 재생할 수 있습니다 그리고 다른 방법으로 이러한 요구를 해결 하는 기술 공급자. 많은 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스 공급 업체에 초점을 적시에 많은 양의 복잡 한 데이터를 처리 하는 능력. 일부 빠른 쿼리 성능 달성 또는 기본 제공 쿼리 최적화 프로그램을 제공 하거나 Hadoop MapReduce 등 오픈 소스 기술 지원을 지원 하려고 컬럼 데이터 저장소를 사용 합니다.

메모리 프로 파일링 도구 디스크 드라이브에서 데이터를 전송 하는 필요를 감소 시켜 분석 과정을 가속화할 수 있습니다. 데이터 가상화 소프트웨어 및 기타 실시간 데이터 통합 기술을 다른 데이터 원본에서 정보를 사용할 수 있습니다. 상용 분석 응용 프로그램은 통신, 금융 서비스, 온라인 게임 산업 등 대용량 데이터를 처리 하는 수직 시장에 적합 합니다. 데이터 시각화 도구 쿼리 큰 데이터 분석 결과 제시 하는 과정을 단순화 하 고 비즈니스 관리자 및 엔터프라이즈 관리자를 더 나은 봉사 수 있습니다.

큰 데이터 인프라의 선택 및 구현 계획을 만들기 전에 관련 데이터 및 분석 요구 사항 범주에 맞는 기업 먼저 고려해 다음 문제 및 질문:

-필요한 데이터의 적시성 모든 데이터베이스의 실시간 데이터 가용성을 지원 하기 때문에.

-상호 데이터와 복잡 한 비즈니스 규칙, 다양 한 데이터 원본에 연결 해야 합니다. 엔터프라이즈 성능, 영업 기회, 고객 행동, 위험 요소 및 기타 비즈니스 지표의 광범위 한 이해가입니다.

-분석 되어야 하는 기록 데이터의 양입니다. 데이터 소스 데이터를 하지만 그것은 2 년을 포함 하는 경우 실제로 데이터의 5 년을 필요로?

-어떤 기술 공급 업체 들이 대용량 데이터 분석 경험, 귀하의 산업에 관련 된 추적 레코드 그들은 있습니까?

-기업에서 다양 한 데이터에 대 한 책임이 고 이러한 주체는 어떻게 큰 데이터 분석에 참여할 것입니다?

이러한 요소를 깊이 요구 사항 계획을 구성 하지 않습니다 하지만 그들은 큰 데이터 분석 시스템 및 식별 기술 배포에 일부 지원을 제공 하는 조직 수 있습니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)