Q：
企業はビッグデータを使用して分析の俊敏性をどのように実現できますか？
A：あらゆる種類の企業がビッグデータの時流に乗っていますが、一部の企業は他の企業よりもはるかに優れた結果をもたらしています。 一部の企業はどこでそんなにうまくいかず、他の企業はどこでそんなにうまくいくのでしょうか？
ビッグデータで良い結果を達成するには、十分なシステム容量が必要です。 リーダーがビッグデータ環境向けに適切な種類のソリューションを設計すれば、ハードウェアはワークロードを簡単に処理でき、ネットワーク容量の問題を解決しようとする必要はありません。 これは、十分なCPUコアまたは処理能力を中央サーバーに割り当て、動的メモリのニーズに対応し、適切なストレージソリューションを提供し、データがシステムをどのように流れるかを監視し、ボトルネックを特定して排除することを意味します。
「アジャイルビッグデータ」のもう1つの大きな部分は、人に関係しています。 企業には、適切なトレーニングと実装のための適切なリソースが必要です。 十分な人材を確保することが不可欠であり、ギャップがある場合は、迅速かつ効果的なトレーニングと社内人材の養成が重要です。 企業は多くのことをコンサルタントに頼ることができますが、最終的には、ビジネスが自信を持って処理できるように、これらのビッグデータシステムについて十分な知識が必要です。
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ビジネスが収集したデータを実際に使用し始めると、ビッグデータを正しく使用する別の基本的な領域が生まれます。 適切なハードウェアシステムはデータ操作を適切に実行でき、才能のある人々はそれらを正しく維持して使用できますが、企業が得る結果には、システムがレポートを作成し、データを収集し、適切に提示する方法に基づいて、まだかなりの違いがあります分析結果は正しい方法で得られます。 これの多くは、構造化データセットと非構造化データセットを概念的に並べ替えることに関係しており、システムやヘッドカウントデータには入らず、代わりに、最も重要なデータセットのみに焦点を当て、無関係で消化できないデータを破棄するという哲学を持っていますデータ。
これらの戦略はすべて、企業をビッグデータシステムで最終的に成功に導きます。 企業は、既存の運用を中断しないように、実用性の観点から実装を批判的に検討する必要があります。 彼らは、最新のツールがレガシーシステムの上にどのように配置されるか、またはビッグデータが新しいITアーキテクチャを通じてどのように移行されるかを検討する必要があります。 慎重な調査と分析を行うことで、リーダーシップチームはビッグデータの落とし穴を回避し、企業の成果を上げることができます。
