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大規模なデータを実験し、大きなデータの使用を拡大する準備が整うように、適切な環境を作るための旅を始めるにはどうすればよいでしょうかあなたが準備できたとき？データセンターに新しいテクノロジを投入する必要がありますか？クラウドコンピューティングサービスを活用できますか？これらの質問に対する答えは「はい」です。
大きなデータをサポートするためには変更を加える必要があります。まず、組織にとって重要なさまざまな種類のデータを理解する必要があります。また、利用可能な新しいタイプのデータ管理環境も理解する必要があります。これらの新しいオプションは、さまざまな種類の状況に役立ちます。
<！ - 1 - >たとえば、データをすばやく処理する必要がある場合は、メモリ内のデータベースを評価することができます。リアルタイムで処理する必要のあるデータがたくさんある場合、ストリーミングデータの提供は評価する価値があります。多くの異なる製品が空間データを扱うことができます。
さらに、大量の情報を安価に保存できるクラウドベースの製品を評価したいと考えています。いくつかのクラウドベースの分析サービスは、企業が過去に手ごろな価格の複雑なツールにアクセスして使用する方法を変えています。
<！ - 2 - >大規模なデータ戦略を構築するには膨大な技術が必要ですが、技術知識とビジネス知識の両方を備えた適切な人材チームを構築する必要があります。次世代戦略の立案に携わるビジネスリーダーが必要です。あなたが探している回答の種類と、彼らが求めている質問の種類を理解する必要があります。
<！ - 3 - >したがって、チームを作ることが最善の方法です。ビッグデータの実装経験があり、ベストプラクティスをお手伝いできるコンサルタントを含めることができます。業界のこの段階では、通常は多くのプログラミングが必要な低レベルのツールで作業することになります。
新しいツールが登場すると、革新を活用するために実験を続けなければなりません。場合によっては、ベンダーやコンサルタントがベストプラクティスをパッケージ化して、お客様の市場やビジネスモデルに合わせてカスタマイズできる製品を提供する場合があります。
しかし、新興テクノロジーを利用するには、基本に重点を置くことが重要です。分析のために適切なデータ要素を選択した後は、すべて意味があることを確認する必要があります。リスクを最小限に抑えるためには、データを信頼できる必要があります。
新しいデータソースはそれぞれ独自の構造を持ちます。これらの情報源は十分に吟味されていないかもしれません。したがって、これらのソースが分析フレームワークに組み込まれる前に、メタデータが一貫していることを確認する必要があります。
始めることは物事をゆっくりと行うことを意味します。大部分の組織は、本格的な全社規模の大規模なデータ分析に参入し始めません。むしろ、大部分の企業は常にこれまでに行ってきた分析を進めています。しかし、パイロットプロジェクトを追加したり、新しいタイプのデータをこれまで以上に高速に活用する必要がある分野に基づいてパイロットを追加する計画を立てています。
