अधिक हमेशा बेहतर नहीं होता है। संगठन लक्षित, सटीक विश्लेषण प्राप्त करने के लिए अपने डेटा में शोर को कैसे कम कर सकते हैं?

प्रश्न:

अधिक हमेशा बेहतर नहीं होता है। संगठन लक्षित, सटीक विश्लेषण प्राप्त करने के लिए अपने डेटा में शोर को कैसे कम कर सकते हैं?

बड़े डेटा सिस्टम के साथ, कंपनियों के लिए एक बड़ा सवाल यह है कि इन परियोजनाओं को अच्छी तरह से लक्षित और कुशल कैसे रखा जाए। बड़े डेटा के लिए निर्मित कई उपकरण और संसाधन विस्तृत जाल में बड़ी मात्रा में जानकारी को सक्शन करने के लिए बनाए गए हैं। वे हमेशा उस डेटा को परिष्कृत करने, और इसे सरल रखने की दिशा में चौकस नहीं होते हैं। हालांकि, अधिक लक्षित और उपयोगी बड़े डेटा प्रोजेक्ट बनाने के लिए उद्योग में कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं उभर रही हैं।

एक लक्षित बड़े डेटा दृष्टिकोण का एक स्तंभ सही सॉफ्टवेयर टूल और संसाधनों का उपयोग करना है। सभी विश्लेषिकी और बड़े डेटा सिस्टम समान नहीं हैं। कुछ अधिक प्रभावी ढंग से अत्यधिक या अप्रासंगिक डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं, और व्यवसायों को केवल उन आवश्यक तथ्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं जो उनकी मुख्य प्रक्रियाओं और संचालन को निर्धारित करेंगे।

इसका एक और प्रमुख हिस्सा लोगों को शामिल करता है। एक बड़े डेटा प्रोजेक्ट में शामिल होने से पहले, और विक्रेता सॉफ्टवेयर की सोर्सिंग करते समय, कार्यान्वयन और दूसरों को प्रशिक्षित करने के लिए, लोगों के एक केंद्रीय समूह को प्रक्रिया के प्रभारी होने की आवश्यकता होती है, और साथ ही अनुसंधान और बुद्धिशीलता कार्यों को सौंपना होता है। यह एक बड़े डेटा दृष्टिकोण को सटीक, सर्जिकल पद्धति में बदल सकता है जो बिना टॉप-हेवी और दिन-प्रतिदिन के कार्यों को बाधित किए बिना व्यवसाय को बढ़ाएगा।

उदाहरण के लिए, टास्क फोर्स या अन्य कोर समूह बैठ सकते हैं और उन तरीकों पर विस्तार से देख सकते हैं जिनमें कार्यान्वयन किया जाएगा, डेटा सेट का मूल्यांकन करने के लिए व्यवसाय कैसे शुरू होगा, वे कैसे खातों को पार करेंगे, किस तरह का पेपर या डिजिटल प्रस्तुतियाँ वे उस जानकारी को प्रसारित करने के लिए उपयोग करेंगे, वे उपयोगी रिपोर्ट कैसे बनाएंगे, आदि। ये विवरण व्यापार को बड़े डेटा ब्लोटिंग से बचाएंगे।

इसके अलावा, जैसा कि कंपनियां अधिक विक्रेता सेवाओं का अधिग्रहण करना शुरू करती हैं, अधिक बड़े डेटा क्रंचिंग करते हैं और आईटी आर्किटेक्चर को अधिक जटिल बनाते हैं, उन्होंने बाकी सभी चीजों से सबसे संवेदनशील डेटा को अलग करना सीख लिया है।

इसका एक तरीका यह है कि एक टियर सिस्टम बनाया जाए। उदाहरण के लिए, ग्राहक आईडी और इतिहास का एक मुख्य डेटा सेट एक विशेष रूप से बनाए रखा डेटाबेस में एक विशेष क्लाउड सुरक्षा अनुबंध या साइट पर रखा जा सकता है। डेटा के अन्य सेट कम विशिष्ट डेटा वातावरणों में निवास कर सकते हैं, या तो क्योंकि वे डेटा उल्लंघनों के मामले में कम संवेदनशील हैं, या क्योंकि वे कम एनालिटिक्स के लिए प्रासंगिक हैं जो व्यवसाय कर रहे हैं। Tiered या मल्टी-लेवल सिस्टम लागत प्रभावी बड़े डेटा कार्यान्वयन के लिए अनुमति देते हैं।

ये कुछ तरीके हैं जो बड़े डेटा को सही तरीके से प्राप्त करने के बारे में व्यवसायों को स्मार्ट बना रहे हैं। वे जो भी डेटा हड़प सकते हैं, उसे केवल वैक्यूम करने के बजाय, वे कुछ डेटा सेटों को कम से कम प्रयास के साथ सबसे अधिक व्यापार खुफिया प्राप्त करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण मानते हैं।