LAMBHUJUT-MEDIA.COM - Tips untuk Pengguna Bisnis tentang Manajemen Big Data - Mengelola data besar bisa merepotkan dan melelahkan, terutama bagi organisasi dan perusahaan besar dan terkenal itu. Di era modern ini ada sejumlah organisasi dan perusahaan yang memilih untuk menggunakan big data dalam aktivitasnya sehari-hari, dan jumlahnya semakin banyak setiap harinya. Karena itu, pengembangan aplikasi akan terganggu.
Akan banyak orang yang kurang baik dalam mengelola powering data (yang memiliki aplikasi terkait).
Data besar biasanya terkait dengan manajemen data besar (yah, Anda perlu mengelola data, kan?).
 |
| Tips untuk Pengguna Bisnis tentang Manajemen Big Data |
Sangat jelas bahwa data besar mungkin berdampak pada pembuatan pengelola data baru dan alat pengelolaan data baru.
Berikut adalah beberapa hal yang harus diperhatikan dalam mengelola big data dan memastikan Anda memiliki hasil analitik yang konsisten dan terpercaya.
Anda dapat mengelola Big data sendiri, terutama pengguna bisnis
Agar lebih mudah mengelola data besar, pengguna bisnis harus memiliki ketersediaan yang baik yang memungkinkan pengguna bisnis mengakses banyak kumpulan data dalam format asli data.
Pengguna bisnis di era ini jauh lebih maju dan mahir dibandingkan dengan pendahulunya.
Mereka sering ingin melakukannya secara sederhana, dengan cara yang mereka hanya perlu mengakses dan sedikit mempersiapkan data dalam format paling mentah, yang menurut saya, sering membingungkan.
Ini karena mereka menemukan bahwa mereka perlu memahami data sendiri untuk menghindari salah tafsir.
Para eksekutif ingin mandiri dengan memindai sumber data, menyusun laporan, dan menganalisisnya seputar kebutuhan bisnis independen mereka sendiri (yang serakah, kalau boleh saya katakan).
Ada dua implikasi manajemen big data yang harus diadaptasi menjadi sesuatu yang dapat mendukung layanan mandiri big data:
Kelonggaran bagi pengguna untuk memeriksa dan memeriksa ulang data atas keinginan mereka sendiri untuk memungkinkan penemuan data Alat penyiapan data yang dapat digunakan oleh pengguna untuk melakukan pemeriksaan tertentu.
Ingatlah bahwa ini bukan model data yang bisa Anda mainkan Pendekatan konvensional dalam mengelola big data difokuskan pada pengambilan data dan menempatkannya di pusat analisis data khusus dan kemudian membuatnya menjadi sesuatu yang lebih terstruktur.
Di era modern ini, data yang diperoleh diharapkan dapat digunakan secara instan, baik data tersebut terstruktur maupun tidak.
Ini berarti bahwa kedua tipe data tertentu tersebut dapat digunakan dan disimpan dalam bentuk aslinya. Dengan melakukan ini, pengguna yang berbeda diharapkan untuk beradaptasi dengan set dan membuat cara mereka sendiri untuk memenuhi kebutuhan mereka sendiri.
Praktik yang baik dalam mengelola kumpulan data yang Anda miliki diperlukan untuk mengurangi risiko bisnis, dan tidak ada risiko bisnis berarti bisnis yang baik.
Yang melihatnya akan memiliki kontrol yang sempurna terhadap kualitas Sebelum Anda memasukkan data ke dalam model yang telah ditentukan sebelumnya, Anda perlu melakukan beberapa standarisasi data dan pembersihan menyeluruh. Hal semacam ini digunakan dalam sistem lama dan tidak terpakai.
Di era modern ini, data sering kali tidak terverifikasi dan tidak berubah (yang cukup sederhana), yang berarti belum dibersihkan atau distandarisasi saat kita mendapatkannya.
Karena tidak ada pembersihan dan standarisasi, itu berarti pengelolaan data saat ini sangat 'gratis' (gratis seperti, Anda dapat menggunakan data sesuka Anda).
Ini juga membuat pengguna bertanggung jawab dalam menerapkan transformasi yang diperlukan pada data. Anda dapat menggunakannya dengan mudah, semua dengan tujuan yang berbeda oleh orang yang berbeda.
Itu tentu saja, hanya berlaku jika transformasi pengguna tidak bertentangan dengan transformasi lainnya.
Oleh karena itu, diperlukan suatu metode khusus agar dapat melakukan beberapa pengelolaan terhadap transformasi data dan memastikan bahwa transformasi tersebut tidak saling bertentangan.
Jenis manajemen data khusus ini harus memiliki beberapa cara untuk membantu menangkap transformasi dari pengguna dan untuk membantu memastikan bahwa transformasi tidak masuk akal dengan cara apa pun.
Cobalah untuk memahami arsitektur untuk memiliki kondisi kerja yang lebih baik Platform untuk data besar harus memiliki hal yang baik untuk mereka, karena Anda tidak pernah tahu kapan data besar dapat bertindak tidak koheren.
Anda mungkin terkejut dengan betapa lambatnya respons program jika Anda memutuskan untuk tetap tidak mengetahui detail program manajemen data apa pun.
Misalnya, satu program mungkin menginginkan sejumlah besar data terdistribusi untuk disiarkan ke semua komputer yang bekerja, menghasilkan sejumlah besar injeksi data ke jaringan dan itu akan menghambat kinerja.
Dengan mengetahui semua hal tentang arsitektur big data, Anda akan dapat membuat aplikasi data yang kurang lebih dapat diterima oleh massa.
Sekarang saatnya dunia streaming Mengelola Big Data
Sebelumnya, repositori data statis digunakan untuk menyimpan data yang tidak terlalu populer di kalangan massa (yang saya bicarakan adalah data analitik, yang cukup membosankan untuk dilihat).
Data streaming saat ini penuh dengan sumber daya, sehingga memudahkan Anda untuk mengumpulkan data.
Aliran data dari apa yang Anda sebut media sosial, saluran televisi, artikel online, atau teks apa pun di internet adalah contoh konten buatan manusia.
Sedangkan contoh konten yang dihasilkan mesin berasal dari banyak sensor, alat, perangkat, dan banyak mesin yang terhubung ke internet.
Log peristiwa web adalah contoh konten streaming yang dibuat secara otomatis. Semua konten streaming yang dihasilkan secara otomatis ini tentu saja, akan memberi Anda banyak dan banyak data, atau haruskah saya katakan terlalu banyak data yang dialirkan dalam manajemen data saat ini.
Jumlah data yang melimpah ini adalah hidangan utama bagi pikiran analitis.
Ini adalah pokok pembicaraan utama dan merupakan masalah terbesar di zaman modern ini.
Semua pengelola big data (maksud saya SEMUA, tidak hanya beberapa) harus menyertakan teknologi yang dapat mendukung pemblokir aliran (atau mungkin sistem penyaringan) karena ada banyak data yang dialirkan di internet.
Memindai, memfilter, dan memilih data yang tepat dan berguna untuk 'menangkap', aliran data penting harus menjadi norma di setiap program yang dibuat untuk mengelola data seperti ini.
Merawat data besar bukanlah tugas yang mudah bagi setiap orang di dunia ini karena tidak hanya tentang pemodelan dan arsitektur data, tetapi juga perlu melibatkan penemuan dan pemrosesan teknologi jenis baru untuk memudahkan pengguna mengakses data dan untuk menggunakannya.
Program yang Anda gunakan untuk melakukan ini harus memiliki alat yang dapat menemukan data, yang dapat menyiapkan data untuk 'memasak', data yang dapat diakses yang cukup mandiri, proses standarisasi data sendiri (dan pembersihan data sendiri) , dan semacam filter aliran yang dapat memfilter data.
Dengan adanya ini, waktu yang dibutuhkan untuk memproses data besar seharusnya bisa lebih cepat.