T:
Malaking solusyon ba ang malaking data?
A:Sa loob ng ideya ng isang pangkalahatang malaking data ecosystem o industriya, ang mga aplikasyon ng malalaking diskarte ng data ay tiyak sa mga pangangailangan ng isang partikular na negosyo o organisasyon. Ang isa sa mga pinakamalaking pagkakamali na ginawa ng executive at iba pang mga propesyonal ay ang pagkuha ng isang pangkaraniwang diskarte sa malaking data, at sinusubukan upang magkasya ang mga system sa isang template na ginamit dati.
Ang pilosopiya ng malaking data ay may kinalaman sa isang napaka-target at micromanaged na paggamit ng malalaking pool ng impormasyon. Halimbawa, ang isang kumpanya na mayroong libu-libo at libu-libong mga customer ay magsasagawa ng isang malaking proyekto ng data upang magamit ang lahat ng impormasyon na mayroon ito tungkol sa mga customer na iyon - ang kanilang mga pangalan, kung saan sila nakatira, kung ano ang binili nila dati, atbp Gayunpaman, ang mga resulta ay may higit na dapat gawin sa pag-set up ng mga tukoy na istruktura para sa pagmamanipula ng data at pag-uulat kaysa sa ginagawa lamang sa pagkolekta at "pagpapatakbo" ng mga napakalaking set ng data.
Bahagi ng hamon ng malaking data ay nangangailangan ito ng higit pang mga dalubhasang proseso ng hardware. Ang mga kumpanya ay madalas na gumagamit ng mga open-source system tulad ng Apache Hadoop, at mga tukoy na kaugnay na tool tulad ng MapReduce upang makakuha ng malaking solusyon sa data sa paglalaro. Tumatagal ito ng karagdagang kaalaman sa teknikal na lampas sa pag-set up lamang ng isang talahanayan ng Microsoft Access o pagtugis ng ilang iba pang mas simpleng teknolohiya sa database.
Upang gawing epektibo ang malaking data, kailangang tingnan ng mga kumpanya ang pagpapatupad at kung paano maiwasan ang pagkagambala sa kanilang normal na mga aktibidad sa negosyo. Upang gawin itong mas mahusay, kailangan nilang tingnan nang eksakto kung aling mga hanay ng data ang magiging pinaka-kapaki-pakinabang sa kanila. Halimbawa, kung magagawa ng mga tindera o iba pa ang kailangan nilang gawin sa isang simpleng ulat ng mga huling pangalan, estado at numero ng telepono, hindi makatuwiran na subukang patakbuhin ang mas malawak na data sa pamamagitan ng system at subukang mangolekta at ipakita iba pang mga pagkakakilanlan o pangunahing mga piraso ng impormasyon.
Ang pagiging epektibo, madaling pagpapatupad at gastos ay humimok sa paglitaw ng mga tukoy na solusyon sa data na partikular sa kumpanya. Ang mga makabagong-likha na ito ay tiyak na nakasalalay sa isang partikular na modelo ng negosyo, at sa mga problema na kailangang lutasin.
