Q:
పెద్ద డేటా ఒక-పరిమాణానికి సరిపోయే-అన్ని పరిష్కారమా?
A:మొత్తం పెద్ద డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థ లేదా పరిశ్రమ ఆలోచనలో, పెద్ద డేటా వ్యూహాల యొక్క అనువర్తనాలు ఒక నిర్దిష్ట వ్యాపారం లేదా సంస్థ యొక్క అవసరాలకు ప్రత్యేకమైనవి. ఎగ్జిక్యూటివ్లు మరియు ఇతర నిపుణులు చేసే అతి పెద్ద తప్పు ఏమిటంటే, పెద్ద డేటాకు సాధారణ విధానాన్ని తీసుకోవడం మరియు వ్యవస్థలను ఇంతకు ముందు ఉపయోగించిన మూసలో అమర్చడానికి ప్రయత్నించడం.
పెద్ద డేటా యొక్క తత్వశాస్త్రం సమాచారం యొక్క పెద్ద కొలనుల యొక్క చాలా లక్ష్యంగా మరియు సూక్ష్మ నిర్వహణతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, వేలాది మరియు వేలాది మంది కస్టమర్లను కలిగి ఉన్న సంస్థ, ఆ కస్టమర్ల గురించి తమ వద్ద ఉన్న మొత్తం సమాచారాన్ని - వారి పేర్లు, వారు ఎక్కడ నివసిస్తున్నారు, వారు ఇంతకు ముందు కొన్నవి మొదలైనవాటిని ఉపయోగించుకోవడానికి ఒక పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్ను చేపట్టారు. అయితే, ఫలితాలు ఉన్నాయి డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు రిపోర్టింగ్ కోసం నిర్దిష్ట నిర్మాణాలను ఏర్పాటు చేయడం మరియు ఈ భారీ డేటా సెట్లను సేకరించడం మరియు "అమలు చేయడం" కంటే ఎక్కువ.
పెద్ద డేటా యొక్క సవాలులో భాగం దీనికి మరింత ప్రత్యేకమైన హార్డ్వేర్ ప్రాసెస్లు అవసరం. కంపెనీలు తరచూ అపాచీ హడూప్ వంటి ఓపెన్-సోర్స్ సిస్టమ్స్ను మరియు మ్యాప్ రిడ్యూస్ వంటి నిర్దిష్ట సంబంధిత సాధనాలను పెద్ద డేటా పరిష్కారాలను ఉపయోగించుకుంటాయి. ఇది మైక్రోసాఫ్ట్ యాక్సెస్ పట్టికను సెటప్ చేయడం లేదా మరికొన్ని సరళమైన డేటాబేస్ టెక్నాలజీని అనుసరించడం కంటే అదనపు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని తీసుకుంటుంది.
పెద్ద డేటాను సమర్థవంతంగా చేయడానికి, కంపెనీలు అమలు మరియు వారి సాధారణ వ్యాపార కార్యకలాపాలకు అంతరాయం కలిగించకుండా ఎలా చూడాలి. ఇది చాలా సమర్థవంతంగా చేయడానికి, వారు ఏ డేటా సమితి వారికి బాగా ఉపయోగపడుతుందో చూడాలి. ఉదాహరణకు, అమ్మకందారులు లేదా ఇతరులు చివరి పేర్లు, రాష్ట్రాలు మరియు టెలిఫోన్ నంబర్ల యొక్క సాధారణ నివేదికతో వారు చేయవలసినది చేయగలిగితే, సిస్టమ్ ద్వారా మరింత విస్తృతమైన డేటాను అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించడం మరియు సేకరించి ప్రదర్శించడానికి ప్రయత్నించడం అర్ధమే కాదు ఇతర ఐడెంటిఫైయర్లు లేదా సమాచారం యొక్క ముఖ్య భాగాలు.
కంపెనీ-నిర్దిష్ట పెద్ద డేటా పరిష్కారాల యొక్క ఆవిర్భావం, సులభంగా అమలు చేయడం మరియు వ్యయం. ఈ ఆవిష్కరణలు ఖచ్చితంగా ఒక నిర్దిష్ట వ్యాపార నమూనాపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు పరిష్కరించాల్సిన సమస్యలపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
