A Economia de Dados Grandes - manequins

A melhor maneira de entender a economia dos grandes dados é olhar para os vários métodos para colocar dados importantes para sua organização. Embora os custos específicos possam variar de acordo com o tamanho da sua organização, seu poder de compra, relacionamento com fornecedores, e assim por diante, as classes de despesa são razoavelmente consistentes.

Grandes tipos de dados e fontes

As decisões mais importantes que você precisa fazer em relação a tipos e fontes são

• Que dados serão necessários para resolver o problema da sua empresa?

• Onde você pode fornecer os dados?

• O que você pode fazer com os dados?

• Com que frequência você precisa interagir com os dados?

• Quem mantém a propriedade dos dados e dos produtos de trabalho?

• Quanto tempo você precisa manter os dados?

• Você pode confiar nos dados e sua fonte?

Analisando dados importantes para antecipar o próximo

Muitas sugestões estão disponíveis nos dados existentes. No entanto, sem dados suficientes, essas dicas serão ignoradas porque esses dados podem parecer um erro ou mesmo um erro. Esses tipos de notificações iniciais de um requisito em mudança podem permitir que as empresas testem novos serviços e novas embalagens que possam se tornar importantes.

Encontrando as origens de dados corretas

Sourcing de dados é o próximo passo. Não é apenas sobre onde obter os dados, mas também a forma ou tipo de dados, bem como a qualidade ou confiabilidade dos dados. As boas fontes de dados de sentimento são encontradas em propriedades de web social como Facebook, foursquare, Yelp, Pinterest e Twitter.

As fontes selecionadas podem ser determinadas pelos hábitos de seus clientes. A quantidade de dados é vasta e você pode estar procurando a agulha proverbial no palheiro. Além disso, a estrutura e os tipos desses dados variam de um site para outro, adicionando complexidade e custos adicionais também.

O que você pode fazer com os dados?

Compreender a frequência com que os dados são utilizados pelos sistemas internos pode ajudar a controlar os custos. Se os requisitos são para analisar o sentimento do cliente em tempo real em várias propriedades sociais, os custos serão muito altos. Se a análise pode ser realizada com mais tranquilidade ou com menos fontes de dados, os custos podem ser menores e mais controláveis.

Alguns grandes fornecedores de fontes de dados quererão manter a propriedade de seus dados, licenciando-o para usos específicos e não destrutivos. Outros serão abertos com pouco ou nenhum custo de acesso ou requisitos de uso excessivo. Alguns licenciamentos de dados limitarão o uso para calcular e destruir.

Outros podem permitir que você use os dados, mas exige que você "devolva" quando sua análise ou computação estiver completa.Deve sempre ser tomado cuidado para proteger as informações da empresa.

A grande economia de dados deve ser entendida a partir de duas dimensões: começar e gerenciar o estado estacionário. Os custos de inicialização podem ser contidos ao encontrar dados abertos ou fontes de dados de acesso livre. Se for necessário mais recursos do centro de dados, você deve considerar os serviços baseados na nuvem onde você pode "pagar pela bebida". "É muito mais fácil experimentar dessa maneira.

O impacto tecnológico de grandes dados

Em um mundo ideal, será possível usar muitas tecnologias e aplicativos existentes quando os dados grandes forem aplicados aos fluxos de trabalho. No entanto, é muito mais provável que as novas tecnologias necessitem ser empregadas.

Muitas ferramentas novas e diferentes estão disponíveis para grandes dados. Se um gerente de marca precisa coletar dados de vários sites sociais diferentes, cada um com diferentes tipos de dados, ela precisará trabalhar com as equipes de TI para selecionar qual a tecnologia que melhor se adapta ao negócio e aos requisitos de custo.

Você certamente terá implementações de produtos que incorporarão elementos do Hadoop e da Colméia. Além disso, serão necessárias novas tecnologias . As tecnologias existentes são muito frágeis ou porque elas são projetadas para uma tarefa específica.

Encontre o talento para apoiar grandes projetos de dados

Os analistas de negócios podem precisar aumentar suas classificações com cientistas de dados. Isso pode ser feito com relações de consultoria nas fases de inicialização, mas deve transição para pessoal permanente como a direção fica clara. Um único cientista de dados não é provável que seja a resposta. A maior alavancagem será realizada através da criação de uma equipe de cientistas de dados.

Para a equipe de TI, o conhecimento de novas tecnologias de dados grandes precisará ser introduzido aos membros da equipe existentes através de treinamento e tutoria. É justo supor que o novo talento precisará ser contratado à medida que sua organização se aproxima do estado estacionário.

Muitas universidades e faculdades começaram a oferecer cursos que deveriam ajudar a preencher a lacuna no curto prazo. A longo prazo, os fornecedores que fornecem soluções terão de criar mais grandes soluções de dados úteis que abstraem a complexidade.