Большие данные — это мода, и она останется таковой в ближайшие годы, и, надеюсь, по правильным причинам. По мере того, как я все больше погружаюсь в мир больших данных, растет моя любознательность и, естественно, растет жажда знаний. В этой статье я поделюсь некоторыми предметами, которые показались мне интересными во время путешествия, и я считаю, что это стоит вашего времени.

1) Большие данные — это больше, чем 3V

Большие данные обычно определяются через 3V, а именно: объем, скорость и разнообразие. Эти термины, хотя и важны, не воздают должное. Есть четвертая V, которая стимулирует спрос на большие данные, это ценность, все важные показатели, к которым стремятся компании и руководители. У вас может быть самый большой, самый быстрый и самый изменчивый набор данных, но если вы не можете извлечь из него какую-либо ценность, это бесполезно и в конечном итоге приведет к пустой трате вашего времени и денег.

2) Большие данные не требуют массивных данных

Вам не нужны огромные наборы данных, чтобы начать свою инициативу по работе с большими данными. Пока у вас достаточно разнообразных данных и вы можете своевременно их обрабатывать и получать ценную информацию, ваши инициативы в области данных будут успешными.

3) Большие данные старше, чем вы думаете

Итак, вы считаете, что большие данные — это недавняя и перспективная тенденция? Ну, угадай, что ты не единственный, кто в это верит. Однако оказывается, что Big Data переживает второе десятилетие своего существования. Столь желанный термин был впервые придуман еще в 2005 году Роджером Мугаласом из O’Reilly Media.

4) ИТ не могут сделать большие данные успешными

Как и цифровая трансформация, инициативы по работе с большими данными не означают, что вы получаете ИТ-систему Hadoop и другие технологии больших данных и все готово. Вы пойдете по этому пути, и все, что у вас будет, это готовая техническая часть, но четвертый V и ROI будут отсутствовать. Программа больших данных обязывает организацию адаптироваться и меняться посредством культурных сдвигов, пересмотра бизнес-процессов, преобразования организационной структуры, обучения персонала и так далее.

Спасибо, что ознакомились с некоторыми выводами Big Data 101. Есть вопросы, предложения или идеи для следующих статей? Дай мне крик.

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.