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In jedem ernsthaften Hadoop-Projekt sollten Sie IT mit Führungskräften von VPs kombinieren, um zu helfen Löse die Schmerzpunkte deines Unternehmens - jene Probleme (real oder wahrgenommen), die in den Köpfen aller Menschen weit verbreitet sind.
Unternehmen möchten Wert aus ihren IT-Investitionen ziehen, und mit Hadoop kann es auf verschiedene Arten kommen. Beispielsweise können Sie ein Projekt verfolgen, dessen Ziel es ist, niedrigere Lizenzierungs- und Speicherkosten für Warehouse-Daten zu erstellen oder Erkenntnisse aus einer umfassenden Datenanalyse zu gewinnen. Die beste Möglichkeit, Ressourcen für die Finanzierung interessanter Hadoop-Projekte anzufordern, besteht in der Zusammenarbeit mit den Führungskräften Ihres Unternehmens.
Betrachten Sie auch die Perspektiven von Personen und Prozessen, die Hadoop in Ihrer Organisation einsetzen. Hadoop-Bereitstellungen sind meist am erfolgreichsten, wenn sich die Anwender bemühen, eine Kultur zu schaffen, die die Datenwissenschaft unterstützt, indem sie Experimente und Datenexploration fördern. Ganz einfach, nachdem Sie einen Hadoop-Cluster erstellt haben, müssen Sie immer noch arbeiten - Sie müssen es den Benutzern dennoch ermöglichen, praktisch zu experimentieren.
Praktisch gesprochen sollten Sie diese drei wichtigen Ziele im Auge behalten:
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Stellen Sie sicher, dass Ihre Geschäftsanwender und Analysten Zugriff auf so viele Daten wie möglich haben. Natürlich müssen Sie die gesetzlichen Anforderungen für Kriterien wie den Datenschutz weiterhin einhalten.
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Legen Sie fest, dass Ihre Hadoop-Entwickler ihre Logik offen legen, damit die Ergebnisse über Standardtools in Ihrer Organisation verfügbar sind. Die Logik und alle Ergebnisse müssen leicht konsumiert und wiederverwendet werden können.
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Erkennen Sie die Governance-Anforderungen für die Daten, die Sie in Hadoop speichern möchten. Alle Daten, die unter Governance-Kontrolle in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) stehen, müssen in Hadoop ebenfalls über dieselben Steuerelemente verfügen. Schließlich haben persönlich identifizierbare Informationen dieselben Datenschutzanforderungen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Ganz einfach, Sie sollten sicherstellen, dass Sie eine Datenprüfung sowohl für RDBMS als auch für Hadoop durchführen können!
Wenn Sie Hadoop mit dem breiteren Unternehmen und seinen Repositorys wie Datenbanken und Dokumentenspeichern kombinieren, können Sie ein umfassenderes Bild dessen erstellen, was in Ihrem Unternehmen passiert. Zum Beispiel könnte eine soziale Sentimentanalyse in Hadoop Sie auf aufmerksam machen, was Leute sagen, aber wissen Sie, warum sie es sagen?
Dieses Konzept erfordert ein Denken über Hadoop hinaus und die Verknüpfung der Datensysteme Ihres Unternehmens (z. B. Verkäufe) mit seinen Engagementsystemen (z. B. Call-Center-Datensätze - die Daten, aus denen Sie die Meinung ableiten können).