Büyük verileriniz için bir iş mimarisi nasıl oluşturulur – TechRepublic

Büyük verileriniz için bir iş mimarisi nasıl oluşturulur – TechRepublic

Bugün, çoğu BT departmanı için en büyük kör noktalardan biri, olası davalara hazırlık konusudur. Son mevzuat, şirketlerin mahkemeye çıkarılmaları durumunda korumaları ve üretmeleri gereken bilgi türleri için yeni yasal beklentiler belirlemiştir. Bunun süslü adı E-Keşif.

Ancak, Ağustos 2008 TechRepublic anketinin gösterdiği gibi, BT departmanlarının yarısından azı E-Keşif için yasal beklentileri karşılamaya hazır. Sonuç olarak TechRepublic, veri politikaları oluşturmak ve personelinizi elektronik çağda yasal zorluklara hazırlanmak için eğitmek için pratik tavsiyeler sağlayan bir E-Keşif Özel Raporu sunuyor. Bu oyunda bahisler yüksektir. Şirketiniz ve BT departmanınız uyumlu değilse, genel utanca ek olarak büyük para cezaları ve yaptırımlarla karşı karşıya kalırlar.

E-Discovery tarafından yazılan özel rapor, Tom Olzak ve popüler BT yazarı Deb Littlejohn Shinder’ı bekliyor ve bu önemli konuda hızla ilerlemenize yardımcı olabilir.

Jason Hiner, CNET’in Kıdemli Yazı İşleri Müdürü ve TechRepublic’in eski Genel Yayın Yönetmenidir. Geeks’i Takip Et kitabının ortak yazarıdır.

BT yöneticileri, büyük veri mimarisini, verilerin şirket içinde, veri pazarlarında, genel bulutlarda vb. olup olmadığı, verilerini nerede işledikleri ve yerleştirdikleri açısından tanımlarlar. Ancak büyük veri mimarisinin çok dikkat edilmesi gereken ikinci bir anlamı vardır: Nasıl yapılır? için verilerinizin mimarisini oluşturuyorsunuz işletme?

İş verileri mimarisi, büyük veri işleme ve depolama için teknik mimari ile eş anlamlı değildir. Ancak, sahip olduğu her şey büyük veri ve analitiklerini optimize etmek için şirketiniz için en iyi bilgi varlıklarını oluşturup oluşturmadığınızla ilgili.

Çok az şirket, iş bilgileri için temel parçaları belirlemeden bu büyük veri alaka arayışında başarılı olur. Büyük verileriniz için temel destekler, işletmeye veriler arasında gezinme ve anlam türetme konusunda en iyi yeteneği veren birincil vektörler veya verilere giriş noktalarıdır.

İşte bugün iş dünyasında yaygın olan veriye temel vektörlerin birkaç örneği.

GÖRMEK: BT liderinin büyük veri güvenliği kılavuzu (Tech Pro Research)

coğrafi

Hemen hemen her şirket, lojistikte ise araçların nerede bulunduğunu, sağlık hizmetlerindeyse kalp hastalığı riski altındaki popülasyonların nerede olduğunu veya en olası alıcıların nerede olduğunu değerlendirmek için konum bilgilerini (ve bununla toplanan büyük verileri) kullanır. ürünleri perakende ise. Büyük verilere jeo-uzamsal bir yola sahip olmak çok önemlidir.

Ürün:% s

Ürünlerini geliştirmek isteyen üreticiler, ürünler etrafında organize edilmiş verileri görmek isterler. Bu bilgi, mühendislik özellikleri, üretim sorunları hakkında imalattan yorumlar veya satış veya müşteri hizmetlerinden girdiler şeklinde gelebilir. Ürün, bu bilgi için düzenleyici yapıdır ve ürün şirketleri için temel bir yapı taşıdır.

Araştırma

Ulaşılması zor bölgelerde inme kurbanları için teşhis reçeteleri üretmeye çalışan bir sağlık şirketi, kırsal kesimdeki doktorların felçleri tedavi etmesine ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olabilecek bir tespit ve teşhis motorunu mükemmelleştirmek istiyor. Aracı mükemmelleştirmek için şirket, tanılamayı iyileştirmek ve yeterince geniş bir veri yelpazesinin analiz edilmesini sağlamak için birçok algoritmayı birden çok kez çalıştırır. Bu veriler temel bir yapı haline gelir.

Bu kullanım durumlarının her birinde, bilgi için temel parçalar – verilere nasıl eriştiğiniz ve bunları nasıl topladığınız – acil iş ihtiyaçlarını karşılar. Ayrıca, şirketin daha fazla uygulama için araçlar oluşturabileceği yapı taşları sağlarlar. Örneğin, teşhis motorunuzu felç için mükemmelleştirirseniz, bu konsepti kanser için teşhis koyan ve tedavileri reçete eden yeni bir ürün için geliştirmek isteyebilirsiniz. Bu şekilde, veri yatırımlarınızı daha fazla iş fırsatına dönüştürmeye devam edersiniz.

GÖRÜN: Büyük veri girişimlerinizden en fazla değeri elde etmenin 60 yolu (ücretsiz TechRepublic PDF)

İşte iş bilgisi mimarisine yardımcı olan en iyi üç uygulama:

1. Büyük veri işleme ve depolama altyapınızı tasarlarken aynı zamanda iş bilgi yapınızı da yapılandırın. Bu, ikisinin senkronize olmasını ve çapraz amaçlarla çalışmamalarını sağlar.

2. Bilgi temeli varsayımlarınızı çapraz kontrol edin. Bu, verilere erişim ve toplama yollarının verileri incelemek istedikleri şekilde olduğundan ve bu temel blokların zamanla devam edeceğini hissettiklerinden emin olmak için işletmedeki diğer yöneticilerle ziyaret ederek yapılabilir.

3. İş bilgi yapınızı sürekli olarak değerlendirin.

İşletmeler de teknoloji gibi sürekli değişmektedir. Mümkün olan en iyi senaryoda, işiniz geliştikçe bilgi mimarinizden her zaman haberdar olacaksınız. Diğer durumlarda, büyük verileriniz için daha önce hayal bile edemediğiniz yeni erişim ve bilgi toplama yollarına ihtiyaç duyulabilir. Bunları gerektiği gibi inşa edebilirsiniz.

Mary E. Shacklett, bir teknoloji araştırma ve pazar geliştirme firması olan Transworld Data’nın başkanıdır. Mary, şirketi kurmadan önce bir finansal hizmetler firması olan TCCU, Inc.’de Pazarlama ve Teknolojiden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısıydı; Başkan Yardımcısı o…

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*