Praktische tips voor Big Data-integratie - dummies

Veel bedrijven onderzoeken big data-problemen en bedenken een aantal innovatieve oplossingen. Dit is het moment om aandacht te besteden aan enkele best practices, of basisprincipes, die u goed van pas zullen komen als u aan uw big data-reis begint.

In werkelijkheid past big data-integratie in het algehele proces van integratie van gegevens in uw hele bedrijf. Daarom kun je niet zomaar alles wat je hebt geleerd weggooien van data-integratie van traditionele databronnen. Dezelfde regels zijn van toepassing, ongeacht of u denkt aan traditioneel databeheer of big data management.

Houd deze belangrijke problemen bovenaan uw prioriteitenlijst voor big data-integratie:

• Houd gegevenskwaliteit in het juiste perspectief. Je nadruk op gegevenskwaliteit hangt af van het stadium van je big data-analyse. Verwacht niet dat u de gegevenskwaliteit kunt regelen wanneer u uw eerste analyse uitvoert op enorme hoeveelheden gegevens. Wanneer u echter uw big data beperkt om een ​​subset te identificeren die het meest relevant is voor uw organisatie, dan moet u zich richten op de gegevenskwaliteit.

  Uiteindelijk wordt gegevenskwaliteit belangrijk als u wilt dat uw resultaten worden begrepen n context met uw historische gegevens. Aangezien uw bedrijf steeds meer vertrouwt op analyses als een belangrijke planningstool, kan gegevenskwaliteit het verschil betekenen tussen succes en falen.

• Overweeg realtime gegevensvereisten. Big data brengt streamingdata op de voorgrond. Daarom moet je een duidelijk begrip hebben van hoe je data in beweging in je omgeving integreert voor voorspelbare analyse.

• Maak geen nieuwe silo's met informatie. Hoewel er zoveel nadruk ligt op big data op Hadoop en andere ongestructureerde en semi-gestructureerde bronnen, moet u er rekening mee houden dat u deze gegevens in de context van het bedrijf moet beheren. Daarom moet u deze bronnen integreren met uw bedrijfsgegevens en uw datawarehouse.