¿Cómo puede una empresa lograr agilidad analítica con big data? eval (ez_write_tag ([[320,100], techopedia_com-under_page_title, ezslot_6,242,0,0]));

Autor: Eugene Taylor
Fecha De Creación: 16 Agosto 2021
Fecha De Actualización: 20 Junio 2024
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Contenido

Presentado por: Grupo Bloor



Q:

¿Cómo puede una empresa lograr agilidad analítica con big data?

UNA:

Todo tipo de empresas se está subiendo al tren de Big Data, pero algunas están obteniendo resultados mucho mejores que otras. ¿Dónde van mal algunas empresas y dónde van tan bien otras?

Lograr buenos resultados con Big Data comienza con suficiente capacidad del sistema. Cuando los líderes diseñan el tipo correcto de soluciones para un entorno de big data, el hardware puede procesar fácilmente sus cargas de trabajo, y las personas no tienen que correr tratando de resolver problemas de capacidad de red. Esto significa asignar suficientes núcleos de CPU o poder de procesamiento a los servidores centrales, abordar las necesidades de memoria dinámica y proporcionar soluciones de almacenamiento adecuadas, junto con monitorear cómo fluirán los datos a través del sistema e identificar y eliminar cualquier cuello de botella.


Otra gran parte de los "big data ágiles" tiene que ver con las personas. Una empresa debe tener la capacitación adecuada y los recursos adecuados para la implementación. Es vital contar con el talento adecuado a bordo, y donde hay lagunas, la capacitación y el cultivo rápido y efectivo de las personas internas es clave. Las empresas pueden confiar en los consultores para muchas cosas, pero al final del día, debe haber suficiente conocimiento sobre estos grandes sistemas de datos para que la empresa los maneje con confianza.


Sin embargo, otra área fundamental del uso correcto de big data llega cuando las empresas comienzan a usar los datos que han recopilado. Los sistemas de hardware adecuados pueden realizar bien las operaciones de datos, y las personas con talento pueden mantenerlos y usarlos correctamente, pero todavía hay una gran diferencia en los resultados que obtienen las empresas, según la forma en que el sistema construye informes, elimina datos y presenta la información correcta los resultados analíticos de la manera correcta. Mucho de esto tiene que ver con la clasificación conceptual de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, no entrar en el sistema y contar datos, sino tener una filosofía de datos que se centre en los conjuntos de datos más importantes y descarte irrelevantes e indigeribles. datos.


Todas estas estrategias llevarán a una empresa a un eventual éxito con los sistemas de big data. Las empresas deben analizar críticamente la implementación en términos de practicidad, para no interrumpir las operaciones existentes. Deben analizar cómo las nuevas y modernas herramientas se ubicarán sobre los sistemas heredados o cómo se migrarán los grandes datos a través de una nueva arquitectura de TI. Con una cuidadosa investigación y análisis, los equipos de liderazgo pueden sortear las trampas de los grandes datos y obtener resultados ganadores para una empresa.