Wiele firm na całym świecie decyduje się na przyjęcie zaawansowanych rozwiązań biznesowych opartych na IT w celu poprawy swojej wydajności. Big Data Analytics może znacząco zwiększyć sprzedaż, pozytywnie wpłynąć na wrażenia użytkownika, a nawet obniżyć koszty prowadzenia firmy (dzięki automatyzacji procesów). Dowiedz się, co musisz wiedzieć, zanim zaczniesz budować własną architekturę Big Data. Tworzenie architektury Big Data dla biznesu nigdy nie jest proste. Jednak Big Data Analytics może zdziałać cuda dla Twojej firmy - nie ma co do tego wątpliwości. Ale jak zacząć ją budować? Jakie są najważniejsze elementy tej architektury? Jakich narzędzi będziesz potrzebować i jak zapewnić, że architektura Big Data będzie wystarczająco dobra, aby pomóc Ci rozwiązać problemy biznesowe?
Dlaczego warto rozważyć budowę architektury Big Data dla swojej organizacji?
Potrzebujesz architektury Big Data, jeśli chcesz korzystać z Big Data Analytics. Teraz możesz zainstalować systemy i narzędzia Big Data w lokalnych centrach danych - takie jest tradycyjne podejście - lub zdecydować się na wykorzystanie Big Data jako usługi i polegać na dostawcy rozwiązań chmurowych, który zapewni Ci dostęp do platform danych i narzędzi przechowywanych w chmurze. Jeśli chcesz skorzystać z Big Data, prawdopodobnie prędzej czy później będziesz musiał zainwestować w infrastrukturę Big Data, ponieważ architektura stworzona do radzenia sobie z Big Data jest dość złożona. Rzecz w tym, że bez niego nie będziesz tak elastyczny jak inne firmy, które już zrobiły ten krok. Kilkakrotnie wspominaliśmy już w naszych artykułach, w jaki sposób Big Data Analytics można zastosować w marketingu i innych dziedzinach biznesu. Rozwój własnej architektury Big Data to ogromna zmiana dla Twojej firmy, ale sprawi, że będzie bardziej dojrzała i zwinna.
Architektura analityki Big Data - komponenty
Jeśli zrobisz trochę badań, wkrótce zdasz sobie sprawę, że opis komponentów architektury Big Data różni się w zależności od autora. Po jej przeanalizowaniu wszyscy powinniśmy się jednak zgodzić, że taka architektura składa się zarówno z warstw, jak i procesów. Powinniśmy zadać sobie pytanie, dlaczego w ogóle go budujemy? Odpowiedź prawdopodobnie brzmiałaby: „Aby wykorzystać analizę dużych zbiorów danych”. Architektura Big Data powinna wspierać Twój postęp od otrzymywania danych z wielu źródeł, do zdobywania informacji biznesowych z tych danych, aż do ostatecznego tworzenia rzeczywistych raportów dla użytkowników, którzy nie znają technologii.
Warstwy architektury Big Data
Istnieją cztery główne warstwy architektury dużych zbiorów danych, które istnieją we wszystkich architekturach dużych zbiorów danych, o których musisz wiedzieć:
- Warstwa źródeł - nie może być żadnych raportów bez danych - dlatego dobre źródła danych są tak ważne dla każdej firmy. Informacje w czasie rzeczywistym lub wsadowe w różnych formatach przychodzą cały czas z wielu źródeł (CRM, urządzenia IoT, aplikacje, strony internetowe i inne) w organizacjach na całym świecie. Ta warstwa architektury Big Data jest w stanie obsłużyć tak duże ilości zróżnicowanych danych.
- Warstwa magazynowania - odbieranie danych to jedno, ale przechowywanie danych to inna sprawa. Dane o różnych formatach powinny być odpowiednio przechowywane lub modyfikowane, jeśli wymaga tego wybrane oprogramowanie analityczne.
- Warstwa analityczna - specjalna warstwa współdziała z warstwą pamięci masowej, aby uzyskać dokładne dane i uzyskać informacje biznesowe. Istnieje wiele narzędzi Big Data niezbędnych do przeprowadzenia analizy dużych zbiorów danych. Potrzebne są bardziej zaawansowane narzędzia, zwłaszcza do analizy danych nieustrukturyzowanych.
- Warstwa transformacji - na tej warstwie odbywa się aktywne przetwarzanie analityczne Big Data. Dane są przetwarzane i czyszczone (co obejmuje naprawianie błędów w danych, konwersję, zmianę formatu itp.).
- Warstwa wizualizacji danych - wreszcie, po przeprowadzeniu analizy, tworzone są spostrzeżenia. Warstwa ta jest również nazywana warstwą raportu lub BI (Business Intelligence). Istnieją różne rodzaje wyjść, które można wygenerować. Do automatyzacji procesów potrzebna jest specjalna forma wyjścia, a dla użytkowników ludzkich wymagane są zupełnie inne rodzaje wyjść. Narzędzia Business Intelligence można wykorzystać do prawidłowej wizualizacji danych.
Oprócz tych warstw istnieje również kilka ważnych procesów, które powinny być wykonywane w dobrze zaprojektowanej architekturze dużych zbiorów danych. Dowiedzmy się, co to jest.
Warstwy architektury Big Data - główne procesy
Aby wykorzystać Big Data Analytics, musisz nabyć pewne narzędzia, które pomogą Ci starannie zaplanować i wykonywać wiele procesów. Oto najważniejsze procesy, o których musisz pamiętać:
- Pochłanianie danych - jest to pierwszy proces w cyklu życia danych firmy. Dane pochodzą z wielu źródeł, takich jak urządzenia IoT, aplikacje, chatboty i wiele innych. Na tym etapie dane są kategoryzowane - co zapewnia płynny i wydajny przepływ danych do innych warstw architektury w późniejszych etapach.
- Przetwarzanie danych - przetwarzanie danych (poprzedzone krokami takimi jak czyszczenie danych) jest procesem złożonym. Można przeprowadzić dwa rodzaje przetwarzania danych: przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Pierwszy polega na pobieraniu danych zebranych w określonym czasie z warstwy magazynowej, ich przetwarzaniu i wytwarzaniu wyników. Czas rzeczywisty stał się bardzo popularną techniką w ostatnich latach. Oprogramowanie do przetwarzania w czasie rzeczywistym działa bardzo szybko i może przynieść wyniki w krótkim czasie od otrzymania danych.
- Zarządzanie systemami - budowanie dobrej architektury dużych zbiorów danych wymaga zaawansowanego oprogramowania i narzędzi. Mają kluczowe znaczenie dla przeprowadzania analizy dużych zbiorów danych. Tak złożony system stworzony przy użyciu wielu różnych narzędzi i programów musi być stale monitorowany, aby zespół danych naukowy był w stanie zapewnić dokładne wyniki w postaci wiarygodnych informacji biznesowych.
- Zarządzanie Big Data - w przypadku organizacji zajmujących się dużą ilością wrażliwych danych zgodność jest priorytetem. Każdy przypadek architektury dużych zbiorów danych powinien zawierać przepisy dotyczące zarządzania prywatnością i bezpieczeństwem danych. Istnieje wiele narzędzi, które można wykorzystać w tym celu. Specjalistyczne oprogramowanie jest produkowane na przykład dla środowiska Hadoop, ponieważ jest to często wybierany framework open source dla wielu organizacji. Oczywiście zgodność i bezpieczeństwo danych może być również zapewnione przez zewnętrznego usługodawcę. Polityka zgodności musi działać na każdym etapie cyklu życia informacji w firmie.
Są to najbardziej podstawowe i najważniejsze rzeczy, które musisz wiedzieć o tym, jak powinna wyglądać architektura dużych zbiorów danych, ale jak ją zbudować dla swojej firmy?
Jak zbudować wydajną architekturę Big Data dla swojej firmy?
Tworząc wydajną architekturę dużych zbiorów danych dla Twojej firmy, powinieneś stosować takie samo podejście, jak w przypadku każdego innego projektu IT. Budowanie architektury Big Data stanowi wiele wyzwań dla organizacji, ale staranne zaplanowanie całego procesu może pomóc Ci płynnie przejść przez niego. Wraz z zespołem ds. analizy danych, eksperci zatrudnieni specjalnie do tego projektu i zewnętrzni doradcy mogą zaoszczędzić cały czas potrzebny na zdefiniowanie strategii i zaplanowanie niezbędnych przygotowań.
Zdefiniuj problem
Zanim jeszcze zaczniesz od projektu, pomyśl o problemie, który ma rozwiązać analiza dużych zbiorów danych i architektura dużych zbiorów danych. Czy są jakieś alternatywne rozwiązania? Upewnij się, że zalety wdrożenia rozwiązania przyniosą większą wartość niż koszty i praca wymagana do ukończenia projektu. Jeśli masz pewność, że architektura dużych zbiorów danych rozwiąże pewien problem i sprawi, że Twoja firma stanie się bardziej dojrzała, zaplanuj całą operację.
Wybierz dostawców oprogramowania i dostawców usług
Jak wspomnieliśmy na samym początku tego artykułu, nie musisz robić tego wszystkiego sam. Pozwól swoim naukowcom danych wybrać preferowane narzędzia i programy. Zaufaj im, jeśli poinformują Cię, że potrzebują dodatkowych zasobów lub wsparcia ze strony bardziej doświadczonych specjalistów ds. Data Science - zawsze możesz skorzystać z powiększania personelu, aby ulepszyć swój zespół do konkretnego projektu.
Zadbaj o szczegóły techniczne
Wdrażanie może odbywać się lokalnie, ale można również wybrać rozwiązania oparte na chmurze, aby uzyskać większą elastyczność i obniżyć koszty. Jeśli zdecydujesz się na podejście lokalne, musisz z góry wiedzieć, jakich zdolności wymaga Twoja firma. Potrzebujesz również rozwiązań do odzyskiwania po awarii. Ważne jest, aby dokładnie omówić te ważne sprawy ze swoimi ekspertami. Jeśli nie masz pewności, że samodzielnie budujesz wydajną architekturę dużych zbiorów danych, skontaktuj się z nami. Chętnie Ci pomożemy.Sprawdź nasz blog, aby uzyskać bardziej szczegółowe artykuły na temat Data Science i Advanced Analytics:
