Q:
Quais considerações são mais importantes ao decidir quais soluções de big data implementar?
UMA:Toda empresa e organização deve considerar suas próprias necessidades e recursos ao descobrir quais problemas são mais importantes para a implementação de big data. No entanto, existem vários princípios geralmente considerados críticos para esse tipo de adoção da tecnologia.
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Uma das maiores questões é a implementação e a quantidade de interrupções que ela causará. Os usuários de sistemas de big data sempre precisam comparar o que estão prestes a usar com o que estão usando atualmente. Em muitos casos, a interrupção é o fator decisivo para saber se os recursos de big data aumentarão a produtividade e os lucros ou enviarão um negócio à falência devido a obstáculos intransponíveis com a implementação. O suporte ao fornecedor (ou a falta dele) tem muito a ver com isso, mas as empresas também precisam observar a curva de aprendizado das tecnologias, o quanto elas mudariam as operações dos sistemas legados e, em geral, se as mudanças são algo que a empresa pode lidar.
Outra questão importante é quais dados são mais valiosos para uma empresa ou organização. Examinando o valor de diferentes conjuntos de dados, aqueles que pretendem implementar big data podem definir o escopo de seu projeto. Sem esse tipo de orientação, os projetos de big data podem ficar inchados e sobrecarregados em uma empresa. Os especialistas recomendam focar nos conjuntos de dados específicos que darão mais valor, sem ficarem atolados ao lançar uma rede mais ampla.
Uma questão corolária aqui é o uso de dados estruturados e não estruturados. Os líderes empresariais podem observar os níveis de dificuldade de obter diferentes bits de dados em um contexto de big data, como um data center. Por exemplo, conjuntos de dados já formatados podem ser facilmente digeridos, mas alguns outros dados podem precisar de manipulação extensiva para colocá-los em um formato útil, e pode não valer a pena.
Os adotantes também terão que procurar manipulação avançada para big data. Os sistemas de big data são definidos como aqueles de difícil manuseio com infraestruturas básicas e simples de hardware e software. Isso significa que os adotantes precisam ter talento e recursos adequados à mão para encontrar maneiras de usar os grandes conjuntos de dados que não causarão congestionamento na rede ou criarão gargalos nas operações.
