ఏ పెద్ద డేటా పరిష్కారాలను అమలు చేయాలో నిర్ణయించేటప్పుడు ఏవి ముఖ్యమైనవి?

Q:

ఏ పెద్ద డేటా పరిష్కారాలను అమలు చేయాలో నిర్ణయించేటప్పుడు ఏవి ముఖ్యమైనవి?

పెద్ద డేటా అమలుకు ఏ సమస్యలు చాలా ముఖ్యమైనవో గుర్తించేటప్పుడు ప్రతి వ్యాపారం మరియు సంస్థ దాని స్వంత అవసరాలు మరియు వనరులను పరిగణించాలి. ఏదేమైనా, ఈ రకమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అవలంబించడానికి సాధారణంగా చాలా సూత్రాలు కీలకం.

అతిపెద్ద ప్రశ్నలలో ఒకటి అమలు మరియు అంతరాయం కలిగించే మొత్తం. పెద్ద డేటా సిస్టమ్స్ యొక్క వినియోగదారులు వారు ఉపయోగించబోయే వాటిని ప్రస్తుతం వాడుతున్న వాటితో పోల్చాలి. అనేక సందర్భాల్లో, పెద్ద డేటా వనరులు ఉత్పాదకత మరియు లాభాలను పెంచబోతున్నాయా లేదా అమలులో అధిగమించలేని అడ్డంకుల కారణంగా వ్యాపారాన్ని క్రాష్ చేయాలా వద్దా అనేదానిని నిర్ణయించే అంశం అంతరాయం. విక్రేత మద్దతు (లేదా దాని లేకపోవడం) దీనికి చాలా సంబంధం ఉంది, అయితే వ్యాపారాలు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కోసం నేర్చుకునే వక్రతను కూడా చూడాలి, అవి లెగసీ వ్యవస్థల కార్యకలాపాలను ఎంతగా మారుస్తాయి మరియు సాధారణంగా, మార్పులు ఏదో ఉన్నాయా? ఎంటర్ప్రైజ్ నిర్వహించగలదు.

మరొక ప్రధాన ప్రశ్న ఏమిటంటే వ్యాపారం లేదా సంస్థకు ఏ డేటా అత్యంత విలువైనది. వేర్వేరు డేటా సెట్ల విలువను పరిశీలించడం ద్వారా, పెద్ద డేటాను అమలు చేయాలనుకునే వారు తమ ప్రాజెక్ట్ యొక్క పరిధిని సెట్ చేయవచ్చు. ఈ రకమైన మార్గదర్శకాలు లేకుండా, పెద్ద డేటా ప్రాజెక్టులు ఒక సంస్థలో ఉబ్బిపోతాయి మరియు మునిగిపోతాయి. విస్తృత నెట్‌ను ప్రసారం చేయడంలో చిక్కుకోకుండా, ఎక్కువ విలువను ఇచ్చే నిర్దిష్ట డేటా సెట్‌లపై దృష్టి పెట్టాలని నిపుణులు సిఫార్సు చేస్తున్నారు.

నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను ఉపయోగించడం ఇక్కడ ఒక పరస్పర సమస్య. డేటా సెంటర్ వంటి పెద్ద డేటా సందర్భంలో విభిన్న బిట్స్ డేటాను పొందడంలో ఇబ్బంది స్థాయిలను వ్యాపార నాయకులు చూడవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఇప్పటికే ఆకృతీకరించిన డేటా సెట్‌లను సులభంగా జీర్ణించుకోవచ్చు, కాని కొన్ని ఇతర డేటా ముక్కలు వాటిని ఉపయోగకరమైన ఆకృతిలోకి తీసుకురావడానికి విస్తృతమైన తారుమారు అవసరం కావచ్చు మరియు అది విలువైనది కాకపోవచ్చు.

పెద్ద డేటా కోసం దత్తత తీసుకునేవారు అధునాతన నిర్వహణను కూడా చూడాలి. పెద్ద డేటా వ్యవస్థలు ప్రాథమిక మరియు సరళమైన హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌లతో నిర్వహించడం కష్టం. అంటే నెట్‌వర్క్ రద్దీకి కారణం కాని లేదా ఆపరేషన్లలో అడ్డంకులను సృష్టించని పెద్ద డేటా సెట్‌లను ఉపయోగించుకునే మార్గాలను కనుగొనటానికి దత్తత తీసుకునేవారికి తగిన ప్రతిభ మరియు వనరులు ఉండాలి.