Q:
మరిన్ని ఎల్లప్పుడూ మంచిది కాదు. లక్ష్య, ఖచ్చితమైన విశ్లేషణలను సాధించడానికి సంస్థలు తమ డేటాలోని శబ్దాన్ని ఎలా తగ్గించగలవు?
A:పెద్ద డేటా వ్యవస్థలతో, కంపెనీలకు పెద్ద ప్రశ్నలలో ఒకటి ఈ ప్రాజెక్టులను ఎలా బాగా లక్ష్యంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంచాలి. పెద్ద డేటా కోసం నిర్మించిన అనేక సాధనాలు మరియు వనరులు విస్తృత నెట్‌లో అధిక మొత్తంలో సమాచారాన్ని పీల్చుకోవడానికి నిర్మించబడ్డాయి. వారు ఎల్లప్పుడూ ఆ డేటాను మెరుగుపరచడం మరియు సరళంగా ఉంచడం పట్ల శ్రద్ధ చూపరు. అయినప్పటికీ, మరింత లక్ష్యంగా మరియు ఉపయోగకరమైన పెద్ద డేటా ప్రాజెక్టులను రూపొందించడానికి పరిశ్రమలో కొన్ని ఉత్తమ పద్ధతులు ఉన్నాయి.
లక్ష్యంగా ఉన్న పెద్ద డేటా విధానం యొక్క ఒక స్తంభం సరైన సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాలు మరియు వనరులను ఉపయోగించడం. అన్ని విశ్లేషణలు మరియు పెద్ద డేటా వ్యవస్థలు ఒకేలా ఉండవు. కొన్ని అధిక లేదా అసంబద్ధమైన డేటాను మరింత సమర్థవంతంగా ఫిల్టర్ చేయగలవు మరియు వ్యాపారాలు వాటి ప్రధాన ప్రక్రియలు మరియు కార్యకలాపాలను నిర్ణయించే ముఖ్యమైన వాస్తవాలపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తాయి.
ఇందులో మరొక ప్రధాన భాగం ప్రజలను కలిగి ఉంటుంది. ఒక పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్‌లో పాల్గొనడానికి ముందు, మరియు విక్రేత సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సోర్సింగ్ చేసేటప్పుడు, అమలు మరియు ఇతరులకు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, ఒక కేంద్ర సమూహం ఈ ప్రక్రియకు బాధ్యత వహించాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు పరిశోధన మరియు మెదడును కదిలించే పనులను కూడా అప్పగించాలి. ఇది ఒక పెద్ద డేటా విధానాన్ని ఖచ్చితమైన, శస్త్రచికిత్సా పద్దతిగా మార్చగలదు, ఇది వ్యాపారాన్ని అధిక-భారీగా మార్చకుండా మరియు రోజువారీ కార్యకలాపాలకు అంతరాయం కలిగించకుండా చేస్తుంది.
ఉదాహరణకు, టాస్క్ ఫోర్స్ లేదా ఇతర కోర్ గ్రూపులు కూర్చుని, అమలు చేయబడే మార్గాలు, డేటా సెట్లను అంచనా వేయడానికి వ్యాపారం ఎలా ప్రారంభమవుతుంది, అవి ఎలా ఇండెక్స్ ఖాతాలను క్రాస్ చేస్తాయి, ఎలాంటి కాగితం లేదా డిజిటల్ ప్రెజెంటేషన్లు వారు ఆ సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, అవి ఉపయోగకరమైన నివేదికలను ఎలా నిర్మిస్తాయి మొదలైనవి. ఈ వివరాలు వ్యాపారాన్ని పెద్ద డేటా ఉబ్బరం నుండి రక్షిస్తాయి.
అలాగే, కంపెనీలు ఎక్కువ అమ్మకందారుల సేవలను పొందడం, ఎక్కువ పెద్ద డేటా క్రంచింగ్ మరియు ఐటి ఆర్కిటెక్చర్‌లను మరింత క్లిష్టంగా మార్చడం ప్రారంభించినప్పుడు, వారు మిగతా వాటి నుండి చాలా సున్నితమైన డేటాను వేరు చేయడం నేర్చుకున్నారు.
దీనికి ఒక మార్గం టైర్డ్ సిస్టమ్‌ను సృష్టించడం. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ ఐడిలు మరియు చరిత్రల యొక్క కోర్ డేటా సెట్‌ను ప్రత్యేకంగా క్లౌడ్ సెక్యూరిటీ కాంట్రాక్ట్ లేదా ఆన్-సైట్ కింద ప్రత్యేకంగా నిర్వహించబడే డేటాబేస్లో ఉంచవచ్చు. డేటా ఉల్లంఘనల పరంగా తక్కువ సున్నితంగా ఉండటం వల్ల లేదా వ్యాపారం చేస్తున్న విశ్లేషణలకు అవి ప్రత్యక్షంగా తక్కువ సంబంధం ఉన్నందున ఇతర డేటా సమితులు తక్కువ ప్రత్యేకమైన డేటా పరిసరాలలో నివసించగలవు. టైర్డ్ లేదా బహుళ-స్థాయి వ్యవస్థలు ఖర్చుతో కూడుకున్న పెద్ద డేటా అమలుకు అనుమతిస్తాయి.
పెద్ద డేటాను సరైన మార్గంలో పొందడం గురించి వ్యాపారాలు తెలిపే కొన్ని మార్గాలు ఇవి. వారు పట్టుకోగలిగే ఏ డేటాను అయినా శూన్యం చేయకుండా, తక్కువ ప్రయత్నంతో ఎక్కువ వ్యాపార మేధస్సును పొందడానికి వారు కొన్ని డేటా సెట్లను అత్యంత క్లిష్టమైనదిగా భావిస్తారు.
