बिग डेटा के बारे में मेरी पिछली पोस्ट में, मैंने आपको बिग डेटा आर्किटेक्चर डिजाइन करने के बुनियादी चरण और आर्किटेक्चर में प्रत्येक परत की कार्यक्षमता बताई थी।
बिग डेटा सभी प्रकार के उद्योगों के लिए बहुत वादा रखता है। अगर इस बिग डेटा को प्रभावी और कुशलतापूर्वक 활용 किया जाए, तो यह निर्णय लेने और विश्लेषण में महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। लेकिन बिग डेटा का लाभ तभी प्राप्त किया जा सकता है अगर इसे संरचित तरीके से प्रबंधित किया जाए।
अगर आप बिग डेटा नैतिकता की दुविधा का सही उत्तर ढूंढ रहे हैं, तो आप इसे इस लेख में - या किसी अन्य लेख में, उस मामले के लिए - नहीं ढूंढ पाएंगे। ऐसा इसलिए है क्योंकि कोई सही उत्तर नहीं है। अगर कोई सही उत्तर, एक स्पष्ट उत्तर, या एक आसान उत्तर होता, तो हम एक दुविधा का सामना नहीं कर रहे होते - कोई ग्रे एरिया नहीं होता।
कई फर्म और कंपनियां बिग डेटा की ओर अपनी यात्रा शुरू कर रही हैं और क्रियान्वयन के शुरुआती चरण में हैं। इन "क्या करें और क्या न करें" को अपनी रणनीति के हिस्से के रूप में मानें।
क्या करें
- अपनी बिग डेटा रणनीति में सभी व्यावसायिक इकाइयों को शामिल करें
बिग डेटा पहल एक अलग या स्वतंत्र गतिविधि नहीं है, और इसलिए उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सभी व्यावसायिक इकाइयों को शामिल किया जाना चाहिए। बिग डेटा की मदद से, व्यवसाय ग्राहकों, उनके व्यवहार, प्रक्रियाओं, घटनाओं आदि के बारे में जानने के लिए भारी मात्रा में डेटा का लाभ उठाते हैं। परिणामस्वरूप, संगठन सभी संभावित स्रोतों से आने वाले सभी प्रकार के डेटा पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
- बिग डेटा कार्यान्वयन के लिए सभी इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉडल का मूल्यांकन करें
बिग डेटा पेटाबाइट्स डेटा से संबंधित है। इस डेटा का प्रबंधन एक प्रमुख चिंता का विषय है। इसके साथ लागत घटक पर भी किसी भी स्टोरेज सुविधा का चयन करने से पहले विचार किया जाना चाहिए। डेटा सेंटर और क्लाउड सेवाएं समाधान के रूप में उभरती हैं। स्टोरेज सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है जिसका बहुत सावधानी से मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
- अपनी बिग डेटा रणनीति के हिस्से के रूप में अपने पारंपरिक डेटा स्रोतों के बारे में सोचें
पारंपरिक डेटा किसी भी बिग डेटा कहानी की सफलता के लिए महत्वपूर्ण घटक है। यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने डेटा वेयरहाउस के साथ अपने बिग डेटा एनालिटिक्स के परिणामों का उपयोग करने की योजना बनाएं। डेटा वेयरहाउस में आपकी कंपनी के संचालन के तरीके के बारे में जानकारी शामिल है।
इसलिए, अपने मुख्य डेटा के बेंचमार्क के खिलाफ बिग डेटा परिणामों की तुलना करने में सक्षम होना निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण है।
- सुसंगत बिग मेटाडेटा के लिए योजना बनाएं
बिग डेटा की विशेषताओं में से एक है "विविधता"। बिग डेटा वातावरण में डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है जो फॉर्मेट, संरचना और प्रकारों में भिन्न होते हैं, इसलिए डेटा साफ नहीं होता है। दोहराव अवलोकन और विश्लेषण द्वारा आने वाले डेटा की स्थिरता की जांच करें। एक बार डेटा सुसंगत हो जाने पर, इसे सुसंगत बिग मेटाडेटा माना जा सकता है।
- अपने बिग डेटा को वितरित करें
इस भारी मात्रा में डेटा को एक सर्वर पर प्रबंधित करना एक दूर का सपना है। अपने सिस्टम में डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग लागू करने की तकनीकों का पता लगाएं जैसे Hadoop ताकि आपके डेटा के आकार, विविधता, और आवश्यक गति को प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया जा सके।
- मान्य करें
जब डेटा और विश्लेषण की बात आती है तो अपने सबसे बड़े संशयवादी बनें। खराब डेटा या परिणामी अमान्य विश्लेषण प्रस्तुत करने से अपने प्रबंधकों की विश्वसनीयता और आत्मविश्वास खोने का इससे तेज़ कोई तरीका नहीं है।
क्या न करें
- बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए एकल दृष्टिकोण पर भरोसा न करें
बिग डेटा के प्रसंस्करण के लिए बाजार में विभिन्न तकनीकें उपलब्ध हैं, Hadoop सभी के लिए आधार है। इसलिए, सही उद्देश्य के लिए सही तकनीक का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। अच्छे विश्लेषणात्मक दृष्टिकोणों के उदाहरण हैं प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स, टेक्स्ट एनालिटिक्स, स्ट्रीम डेटा एनालिटिक्स, आदि।
एक को चुनने का सबसे अच्छा दृष्टिकोण सभी उपलब्ध दृष्टिकोणों की जांच करना है। अपने व्यवसाय के लिए सही तकनीक समाधान का चयन करने के लिए प्रयोग करें।
- तैयार होने से पहले बड़े बिग डेटा पहल शुरू न करें:
बिग डेटा की क्षमता बहुत प्रभावशाली है, लेकिन वास्तविक मूल्य तभी प्राप्त किया जा सकता है जब हम अपनी गलतियों को कम करें और अधिक विशेषज्ञता प्राप्त करें। सावधान रहें, इसे एक साथ शुरू न करें। चलने से पहले दौड़ें। अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहना अच्छा है, लेकिन यह बेहतर होगा यदि आप इसे कुछ चतुराई और अनुभव के साथ करें।
एक फुल स्टैक सेट अप करने के लिए, आपको छोटे से शुरू करना होगा। किसी भी बिग डेटा पहल के लिए छोटे कदमों से शुरू करने की हमेशा सिफारिश की जाती है। इसलिए, विशेषज्ञता हासिल करने के लिए पायलट प्रोजेक्ट्स से शुरू करें और फिर वास्तविक कार्यान्वयन के लिए जाएं।
- बिग डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता को नजरअंदाज न करें
डेटा के स्रोत हमारे चारों ओर बिखरे हुए हैं और वे दिन-ब-दिन बढ़ रहे हैं। प्रभावी विश्लेषणात्मक आउटपुट केवल तभी प्राप्त किया जा सकता है जब सभी डेटा स्रोत एक साथ एकीकृत हों। बाजार में डेटा एकीकरण के लिए अच्छी तकनीकें उपलब्ध हैं, लेकिन उपयोग से पहले उनका ठीक से मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
- बिग डेटा को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करना न भूलें
डेटा सुरक्षा बिग डेटा योजना में एक प्रमुख विचार है। जब कंपनियां बिग डेटा विश्लेषण पर काम शुरू करती हैं, तो वे अक्सर पारंपरिक डेटा प्रबंधन वातावरण में मान लिए गए डेटा सुरक्षा और गवर्नेंस के समान स्तर को बनाए रखना भूल जाती हैं।
पेटाबाइट्स डेटा के लिए सुरक्षा सख्ती से लागू नहीं की जाती। लेकिन कुछ प्रसंस्करण के बाद, आपको डेटा का एक सबसेट मिलेगा जो कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। इस बिंदु पर डेटा सुरक्षा आवश्यक हो जाती है। जितना अधिक डेटा फाइन-ट्यून होता है, उतना ही मूल्यवान यह बन जाता है। यह फाइन-ट्यून डेटा एक बौद्धिक संपदा बन जाता है और इसे सुरक्षित किया जाना चाहिए। इसलिए, डेटा सुरक्षा को बिग डेटा जीवन चक्र के हिस्से के रूप में लागू किया जाना चाहिए।
सुरक्षा के साथ गोपनीयता चिंताओं का भी ध्यान रखा जाना चाहिए।
- अपने बिग डेटा के प्रदर्शन को प्रबंधित करने की आवश्यकता को नजरअंदाज न करें
विश्लेषणात्मक टूल के परिणाम केवल तभी उपयोगी होते हैं जब वे अच्छा प्रदर्शन कर रहे हों। बिग डेटा भारी मात्रा में डेटा को तेज गति से संसाधित करके अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की यह क्षमता एक बड़ा लाभ है। इसलिए, इस डेटा को प्रभावी और कुशलतापूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए। इसलिए, आपको अपने रोड मैप और बिग डेटा की योजना में प्रबंधन क्षमता का निर्माण करने की आवश्यकता है।
- खराब डेटा या रिकॉर्ड को अनसुलझा न छोड़ें
इसका मतलब है डुप्लिकेट हटाना, यह समझना कि आपके पास नल क्यों हैं, अपने डेटा फॉर्मेट को मानकीकृत करना, और अपने प्रमुख क्षेत्रों को बनाए रखना। अपने डेटा की सुसंगत छंटाई इसकी प्रभावशीलता और सटीकता सुनिश्चित करेगी जबकि साथ ही इसे अद्यतित रखेगी।
निष्कर्ष
बिग डेटा की शक्ति का दोहन करने की क्षमता के लिए प्रौद्योगिकी से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए व्यवसाय और IT सहयोग की आवश्यकता होती है। जब बिग डेटा एनालिटिक्स की बात आती है तो कोई चांदी की गोली नहीं होती, लेकिन सफलता एक ठोस रणनीति से शुरू होती है। मुझे आशा है कि आप इन युक्तियों का उपयोग प्रक्रिया अनुकूलन से लेकर ग्राहक-सामना सुधार तक मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
