후 큰 데이터 나이:에서 사용자 중심 역할 전환

"TechTarget 중국 원래" 큰 데이터 솔루션의 구현 딜레마에 많은 IT 부서를 넣어 했습니다. 큰 데이터 응용 프로그램은 응용 프로그램 지원 팀으로 동일한 인프라를 필요 하지 않습니다. 회사는 큰 데이터를 허용, 관리 그들의 직원의 크기를 줄일 것입니다 가정 합니다. 그리고 중요 하지 않은 기술자 합니까? 1 개의 응답 기술 고문 관으로 그것을 변환 하 고 사업부와 협력 것입니다. 다른 말로 하면, 그것은 고객 역할 그들을 주고 있다.

후의 상태

큰 데이터 혁명은, 정보 기술 (IT) 기업도 변화에 새로운 기술을 채택 하. 완전히 일부 대용량 데이터 저장 및 복잡 한 분석의 개념을 포용 모범 사례를 채택 하 고 입증 된 프로젝트 관리 방법론. 결과: 가장 중요 한 고객, 주문, 판매, 제품 분석의 보고.

다른 사용자는 덜 행운입니다. 아마도 그들은 구입한 특정 공급 업체 솔루션 완벽 한 계획을 포함 하지 않는다 또는 아마도 중간 관리자 성공적인 솔루션에 필요한 성숙 자원을 투자할 준비가 되지 않습니다. 결과 어떤 식으로든에서 언젠가 정보, 분석 솔루션, 그리고 아이디어의 반 구조화 된 컬렉션 또는 다른 가격을 지불 합니다.

동시에, 데이터베이스 관리자, 시스템 프로그래머, 및 기타 기술 전문가 및 주제 전문가 후 큰 데이터 시대에 있습니다. 하드웨어 및 소프트웨어 설치 및 구성 완료,-의 증거-개념 및 시험 절차는 첫 번째 내부 고객에 게 전달 되었습니다. 대부분의 하드웨어 및 소프트웨어 데이터 솔루션을 혼합 하지 않아도 내부 튜닝: 분석 쿼리 실행 매우 빠르게, 그리고 비즈니스 분석가 찾고 탐구 하 고 조사에 유용한 정보.

현재 인프라 팀

먼저, 기간을 생각해 보자. 초보 Dba와 시스템 프로그래머는 전문 기술을 개발 하 고 그들의 경력에 대 한 지식을 심화 하 여 단순히이 카테고리에서 시작. 그들의 가장 좋은 역할은 종종 잘 정의 된 프로세스를 표준화. 이러한 다음과 같습니다.

새로운 환경에서 이러한 프로세스의 많은 중복 또는 불필요 한 있습니다. 대용량 데이터 분석 솔루션의 속도 감안할 때, SQL 쿼리 튜닝 하지 필요할 수 있습니다 대부분의 경우에. 이것은 또한 데이터베이스 성능 튜닝에 대 한 사실, 많은 공급 업체의 소프트웨어 및 하드웨어 하이브리드 솔루션 (장치 라고도 함) 어떤 내부 성능 튜닝 하지 않은 기능 조건 전달 됩니다. 이것은 쉽게 작업을 완료 하려면 지원 담당자에 대 한.

결과: 더 이상 후 빅 데이터 시대에 IT 기업에서 종사자에 대 한 필요가 있다.

다음으로, 전문가 고려 하자. 그들은 복잡 한 작업을 다루는 전문:

그것은 기업의 대용량 데이터 분석, 몇몇 전문가 들은 이렇게 해야 할 것입니다 즉 전문가 대 한 수요가 적은.

-대용량 데이터 시대에 인프라 지원

IT 전문가 및 종사자는 많은 기술적 문제를 직면 하는 내부 사용자에 게 그들의 관심을 변화 해야 합니다. 여기에 그들의 가장 긴급 한 문제 중 일부입니다.

대용량 데이터 성능입니다. 큰 데이터 응용 프로그램의 가치 성장, 비즈니스 분석가 의해 분석의 사용 극적으로 증가 한다. 더 많은 쿼리 작동 결과 생산 하 고 정기적으로 보고서를 생성. 사용자는 더 많은 시간 및 큰 지역 데이터를 요구할 것 이다. 결국, 많은 수의 사용자와 쿼리 큰 데이터 응용 프로그램을 압도 됩니다.

전문가 들은 증가 하는 내부 사용자 응용 프로그램의 지식을 알고 있어야 합니다. 어떤 데이터를 필요로 그들은 때 그들은 그것 필요, 그리고 누가 결과 사용 합니다? 일부 응용 프로그램 분야에서 주제 전문가 됨으로써 그들의 값을 변경 하는 전문가, 내부 컨설턴트로 봉사 하 고와 같은 고급 분석 방법으로 컨설팅 효율성과 유사한 데이터 집합 쿼리.

일반 성능 데이터를 수집 하 고 통계 정보를 사용 하 여 그들의 환경에서 유용한 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 쿼리 범주 우선 순위를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 우선 순위가 낮은 쿼리 리소스 사용률이 낮을 때 처리를 지연 합니다.

엔터프라이즈 데이터 모델입니다. 점점 더 많은 데이터를 저장, 구성 된 데이터 사전 및 데이터 모델 특히 중요 한 된다. 어떤 종류의 정보를 당신이 모른다면 어떻게 우리가 효과적으로 수행할 수 문의?

전문가, 특히 데이터베이스 관리자, 데이터 모델링의 개념을 알고 있어야 하 고 여러 응용 프로그램 및 시스템의 지식을 해야 합니다. 이 지식은 이제 초기 분석 정의 비즈니스 분석가 돕기 위해 활용할 수 있는 하 고 쿼리 작성.

종사자 수 응용 프로그램 수 사관 역할 데이터 요소 목록을 제공 분류 그리고 데이터 특성 및 소스 확인.

대용량 데이터 기술입니다. 큰 데이터 아니다 단지에 대 한 사용자 이름, 계정, 및 예금. 이러한 일반적인 비즈니스 데이터 큰 데이터 솔루션에 포함 될 수 있습니다, 하는 동안 더 재미 있는 데이터 요소 및 데이터 형식의 탐구에 있다:

또한 새로운 유형의 복잡 한 데이터를 큰 개체 (lob) 등이 있다.

이름은 데이터 확장 태그 언어 (XML) 같은 내부 응용 프로그램 데이터 전송 위한 사실상 표준 되고있다. 여러 크로스-플랫폼 응용 프로그램을 통해 읽을 수 있기 때문에 많은 문서와 데이터 레코드는 XML 형식으로 저장 됩니다.

다중 구조 데이터 사용자 사이트 동작을 캡처할 때 일반적입니다. 소위 클릭 스트림 사이트 방문자가 무엇을 할 및 방문, 데이터 그리고 그들의 기본 설정 데이터를 추적 하는 방법을 제공 합니다.

이러한 새 데이터 형식의 일부 비즈니스 분석가를 혼동 될 수 있습니다. 전문가 및 종사자 프레 젠 테이 션의 새로운 데이터 형식에 대 한로 잘 하 고 그들을 사용 하는 최선의 방법으로 참조 및 답변 질문에 대 한 서비스를 제공할 수 있습니다.

전환 관리

지원 관리자 그들의 전환으로 자신의 직원 있도록 비교적 쉬운 방법을 찾아야한다.

일부 전문가가 처음 데이터 요구 사항 정의에 그들을 제공 하기 위해 특정 내부 사용자를 될 것입니다. 이 다음 분석 실행 또는 결과 분석을 포함 한 더 많은 기술적인 역할을 확장할 수 있습니다. 도 비즈니스의 라인에 처음 전송 하는 것은 고려 가치가 있다입니다.

많은 전문가 들은 계속 성능 및 튜닝 등 기술 관련 문제를 해결 합니다. 일부 고급 분석 옵션, 방법, 및 새로운 데이터 형식의 분석에 사내 조언을 제공합니다. 관리는이 전문가 또는 다른 유사한 기업에 그들을 잃을 위험이 다른 일에서 활성 유지 해야 합니다.

인프라 지원 팀은 성공적으로 큰 데이터 침례를 받았다 하 고 가장 가능성이 많은 응용 프로그램의 성공적인 구현에 대 한 책임. 그러나,이 결과 지원 담당자에 대 한 수요 감소는 피할 수 없는 지도. IT 전문가 및 종사자 비즈니스의 내부 라인을 학습 하 고 현재 비즈니스 데이터 요구 사항 자체에 익숙해지도록 내버려 하 여 자신의 능력을 확장 해야 합니다. 가정 사용자 중심 인물 들만 장기 경력 선택 될 수 있습니다.

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