Approches pour embrasser les Big Data

Toutes les organisations ne commencent pas leur voyage Big Data à partir du même endroit. Certains disposent de fonctions et de fonctionnalités de Business Intelligence robustes, tandis que d’autres fonctionnent très bien avec Excel. Cependant, afin de gagner en efficacité, de soutenir la croissance future attendue et de poursuivre son évolution vers une entreprise axée sur les données, la plupart des entreprises examinent leur suite actuelle de solutions logicielles, plates-formes et documentent les processus et les domaines d'amélioration. déployer des capacités de business intelligence modernes. Voici trois façons différentes pour les entreprises de tirer parti d’une plate-forme de données volumineuses pour évoluer et devenir une société davantage axée sur les données, permettant à leurs utilisateurs de prendre des décisions fondées sur des faits.

1. Un entrepôt de données d'entreprise (EDW) conçu pour fournir des informations sur leurs données structurées étend cette plate-forme pour intégrer des données non structurées, stockées à l'aide de logiciels open source. Il est tout à fait possible d’utiliser un logiciel open source pour configurer une plate-forme Big Data. Il existe également des fournisseurs tels qu'Oracle et IBM qui proposent à la fois du matériel et des logiciels pour mettre en place une plate-forme de données volumineuses.
   2. EDW sur le Big Data

   La plate-forme d'intelligence envisage une plate-forme Big Data pour réduire les coûts logiciels et réduire le coût total de possession pour construire une plateforme EDW.

   Dans un entrepôt de données traditionnel, toutes les données requises doivent être structurées base de données relationnelle; cela s'appelle également «schéma sur écriture». Cette approche augmente considérablement les coûts de stockage et augmente également les coûts de conception des modèles de données pour stocker les informations. Les outils ETL nécessaires pour déplacer et stocker de telles données augmentent les coûts de licence. Comme une plateforme Big Data stocke des données dans un lac de données et crée des schémas sur lecture en utilisant des algorithmes ML plutôt que des efforts manuels, cela réduit considérablement le coût de stockage et de structuration des données, réduisant ainsi le coût total de possession. ] Big Data Cloud Platforms

Les projets Big Data basés sur le cloud offrent la possibilité de lancer une initiative Big Data, sans les investissements de capital initiaux et avec le support d'un partenaire Cloud. Google, Amazon, Oracle et Microsoft proposent divers services de cloud computing aux entreprises pour valider leurs idées de validation de valeur en exploitant une infrastructure de cloud de données volumineuses.

Quelle que soit l'approche adoptée, une chose est claire: n'importe où, et AI et ML ne feront qu'accroître le besoin d'une solution Big Data. Chaque entreprise, et en particulier la suite logicielle, doit comprendre les données volumineuses et la manière dont elle peut apporter une valeur ajoutée à l’organisation afin de générer des changements et de mener des projets de haut en bas. Chacune des approches décrites ci-dessus peut être intégrée à la feuille de route Big Data de votre organisation, dont le développement devrait constituer la première étape de chaque organisation.