A economia da Big Data

A melhor maneira de entender a economia de big data é olhar para os vários métodos para colocar dados grandes para trabalhar para sua organização. Embora os custos específicos podem variar em função do tamanho da sua organização, o seu poder de compra, relações com os fornecedores, e assim por diante, as classes de despesa são bastante consistentes.

tipos de dados grandes e fontes

As decisões mais importantes que você precisa fazer no que diz respeito aos tipos e fontes são

• Que dados serão necessários para resolver o seu problema de negócio?

• Onde você pode adquirir os dados?

• O que você pode fazer com os dados?

• Quantas vezes você precisa interagir com os dados?

• Quem mantém a propriedade dos dados e os produtos de trabalho?

• Quanto tempo você precisa para manter os dados?

• você pode confiar os dados e sua fonte?

Analisando dados grandes para antecipar o que está próximo

Muitas vezes dicas estão disponíveis dentro de dados existentes. No entanto, sem dados suficientes, estas sugestões serão ignorados porque esses dados pode ser parecido com um outlier ou mesmo um erro. Esses tipos de notificações iniciais de uma exigência mudança poderia permitir que as empresas para testar novos serviços e novas embalagens que poderiam se tornar importante.

Encontrar as fontes de dados corretos

Abastecimento dos dados é o próximo passo. Não é apenas sobre onde obter os dados, mas também a forma ou tipo de dados, bem como a qualidade ou a confiabilidade dos dados. Boas fontes de dados de sentimento são encontrados em propriedades da web sociais como o Facebook, Foursquare, Yelp, Pinterest e Twitter.

As fontes selecionadas podem ser determinadas pelos hábitos de seus clientes. A quantidade de dados é muito grande e você pode estar procurando a proverbial agulha no palheiro. Além disso, a estrutura e os tipos de estes dados variam de site para site, acrescentando complexidade e os custos adicionais, bem.

O que você pode fazer com os dados?

A compreensão de como muitas vezes os dados são usados ​​por sistemas internos podem ajudar a controlar os custos. Se os requisitos são analisar o sentimento do cliente em tempo real, através de várias propriedades sociais, os custos serão muito altos. Se a análise pode ser executada mais de lazer ou com menos fontes de dados, os custos podem ser menores e mais controlável.

Alguns fornecedores de fonte de dados grandes vai querer manter a propriedade dos seus dados, licenciá-lo para usos específicos, não destrutivos. Outros serão aberto com custos pouco ou nenhum acesso ou requisitos de uso arrogante. Alguns licenciamento de dados irá limitar o uso para calcular e destruir.

Outros podem permitir que você use os dados, mas exigem que você # 147 devolvê-lo # 148- quando a sua análise ou cálculos estão completos. Cuidados devem ser sempre tomadas para proteger as informações da empresa.

economia de big data deve ser entendida a partir de duas dimensões: como começar e gerir o estado estacionário. custos de arranque pode ser contido por encontrar dados abertos ou fontes de dados de acesso livre. Se mais recursos do centro de dados são necessários, você deve considerar os serviços baseados em nuvem onde você pode # 147-pay pela bebida. # 148- É muito mais fácil de experimentar esta maneira.

O impacto da tecnologia de big data

Em um mundo ideal, será possível usar um monte de tecnologias e aplicações existentes quando big data é aplicada a fluxos de trabalho. No entanto, é muito mais provável que as novas tecnologias terão de ser empregue.

Muitas ferramentas novas e diferentes estão disponíveis para big data. Se um gerente de marca precisa reunir dados de vários sites sociais diferentes, cada um com diferentes tipos de dados, ela vai precisar de trabalhar com as equipes de TI para selecionar o que a tecnologia melhor se ajusta aos requisitos de negócios e de custo.

Você certamente terá implementações de produtos que irão incorporar elementos do Hadoop e Hive. Também, novas tecnologias vontade é necessário. As tecnologias existentes são demasiado frágil ou porque eles são projetados para uma tarefa específica.

Encontrar o talento para apoiar projetos de big data

Os analistas de negócios podem precisar de aumentar as suas fileiras com os cientistas de dados. Isto pode ser conseguido com as relações consultar nas fases de arranque, mas devem fazer a transição para o pessoal permanente como a direcção torna-se clara. Um único cientista de dados não é provável que seja a resposta. A maior parte de alavanca será realizado através da criação de um grupo de cientistas de dados.

Para a equipe de TI, o conhecimento de novas tecnologias de big data terá de ser introduzida para os membros da equipe existentes, através de treinamento e mentoring. É justo supor que novos talentos terão de ser contratado como sua organização se aproxima de estado estacionário.

Muitas universidades e faculdades começaram a oferecer cursos que devem ajudar a preencher a lacuna no curto prazo. No longo prazo, os fornecedores fornecem soluções terão de criar soluções de dados grandes mais utilizáveis ​​que abstrair a complexidade.