Helppoja tapoja päästä alkuun big data analytics

On kiistatonta, että harkitessaan big data analytics, olet todennäköisesti saada panicky ja voi jopa palkata pari quants ja tietojen tutkijoita, jotka voivat auttaa sinua ottamaan ensimmäisen askeleen. Kuitenkin, jos sinulla on oikea foorumi kanssasi, käyttävät palveluja näiden ammattilaisten voi enää olla välttämätöntä varsinkin jos foorumi tuo mukanaan joitakin ennalta määriteltyjä moduuleja. Mielenkiintoista, jos alusta on tarpeeksi hyvä, ja on MPP (lue: massiivisesti rinnakkaisen) arkkitehtuuri, saatat jopa pystyä ottamaan monimutkaisuus pois analytiikan. Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä, vaikka asioita, kuten kaavoja ja polku analyysi voidaan käsitellä helposti tuella oikea foorumi.

tunnistaminen alustan

Kun etsit sopivaa alustaa, automaattinen parallelization on Ensimmäinen ja tärkein asia, joka on otettava huomioon, sen jälkeen 100% sulautetun prosessorin. Samaan aikaan on tärkeää, että kaikki laitteet ja verkon resursseja optimaalisesti hyväksi. Kuitenkin tämä on mahdollista vain, jos molemmat tiedot kuormaus- ja kyselyihin on parallelized mukaan alustan että olet valinnut. Itse asiassa jopa varmuuskopiointia ja palautuksia voi olla tärkeä tehtävä määritettäessä oikea foorumi; puhumattakaan, et voi sivuuttaa asennukset ja päivitykset sekä, ja on varmistettava, että jopa ne tehdään parallelization tarvittaessa.

Pohdittavaa

Jos olet käyttänyt joitakin tietovarastoinnin tuotteet, voit integroida ne alustan, että voit valita, ja se on tästä syystä, että sinun on nimenomaan etsiä sopivaa sovitinta. Kuitenkin, kun olet varma, että on olemassa sovitinta paikallaan, voit lakata huolehtimasta siitä, mitä tapahtuu sen jälkeen käyttöönottoa, mutta samalla, sinun täytyy olla huomaavainen analyyttinen rikkaus, jota ei voida sivuuttaa missään olosuhteissa. Tietenkin, jos alusta ei voi auttaa sinua toteuttamisessa tavoitteesi rikkaampi analytiikan, niin et voi olla valita paras käytettävissä oleva vaihtoehto.

Ole varovainen, kun päätetään

löytäminen sopiva foorumi voi tehdä sen sinulle helpoksi päästä alkuun iso data-analyysi, mutta Käytät ll vain voi tehdä tarpeellinen, jos teet oikean valinnan päätettäessä. Esimerkiksi, jos mahdollista, sinun täytyy selvittää, millaisia ​​tuottoja ei muut saavat, kun ne käytetään samaa alustaa toivossa suuremman analyyttinen oivallus. Samoin, jos et näe MapReduce missään kuvassa, niin ehkä päätämme liian pian.
.