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五大步驟幫你實現(xiàn)Hadoop價值最大化

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五大步驟幫你實現(xiàn)Hadoop價值最大化

企業(yè)在部署Hadoop時總會遇到一些問題。例如,企業(yè)要在生產(chǎn)環(huán)境中使用Hadoop,但是很難找到熟悉Sqoop、Hive、Pig和MapReduce編程語言的開發(fā)人員。為了使大數(shù)據(jù)項目中Hadoop的價值最大化,企業(yè)需要重視一些關(guān)鍵步驟。

你可能準備在公司啟動一個大數(shù)據(jù)項目,但是你對Hadoop并不熟悉,并且不確定這樣的項目是否可以帶來價值。別著急,許多企業(yè)都會遇到類似的問題。在SAS公司與國際研究所攜手發(fā)布的《企業(yè)應(yīng)用Hadoop現(xiàn)狀》報告中,提出了可以幫助企業(yè)發(fā)揮Hadoop大數(shù)據(jù)項目最大價值的五個步驟:

1.識別和定義可提供競爭優(yōu)勢和戰(zhàn)略的用例

首先要選擇目標。假設(shè)你想研究客戶行為,應(yīng)該關(guān)注新的數(shù)據(jù)類型,而不是研究其它項目,比如企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫;假設(shè)你想獲取用戶在線行為信息,應(yīng)該分析點擊量數(shù)據(jù);假設(shè)你想了解客戶對公司品牌的看法,你需要分析社交媒體數(shù)據(jù)。

還要確保你的Hadoop項目擁有高知名度,并提供可度量價值。例如銷量提升或者很快擁有回頭客戶。這將有助于證明你的項目有價值并為未來的新項目鋪路。

推薦一個幫助識別和定義用例的好方法:SAS商業(yè)分析現(xiàn)代評估(BAMA)服務(wù),該服務(wù)旨在幫助擴大企業(yè)對分析的應(yīng)用。BAMA是完成IT和業(yè)務(wù)單元之間對話的一個工作組,雙方可以積極合作,共同面對分析流程方面的巨大挑戰(zhàn)。

2.評估Hadoop是否適用于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)

對于許多企業(yè)而言,商業(yè)智能和分析項目(如數(shù)據(jù)倉庫)已經(jīng)持續(xù)了幾十年。盡管Hadoop數(shù)據(jù)存儲成本可能遠遠低于數(shù)據(jù)倉庫,但是也不應(yīng)該廢棄數(shù)據(jù)倉庫方面的投資轉(zhuǎn)而讓Hadoop承擔數(shù)據(jù)倉庫的角色。雖然Hadoop是存儲傳感器數(shù)據(jù)的理想選擇,但它不擅長實時處理少量數(shù)據(jù)。分析專家Tom Davenport表示,許多公司都在Hadoop集群中存儲大量新的數(shù)據(jù)類型,然后把這些數(shù)據(jù)存儲到企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫來滿足產(chǎn)品應(yīng)用的需求。

假設(shè)你已經(jīng)完成評估,并考慮實施分析客戶行為的Hadoop項目,那么你需要評估支持行為分析的數(shù)據(jù)存儲在哪里。使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫存儲點擊量數(shù)據(jù)可能使成本飛漲。Hadoop可以存儲大量數(shù)據(jù)而只消耗合理的成本,但仍然需要考慮其他的存儲方式。企業(yè)想要更好地理解客戶行為,需要強大的分析以便利用存儲在Hadoop集群中的客戶點擊流數(shù)據(jù)。

3.利用數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析提供價值

一旦你決定了要在數(shù)量最大且移動最快的數(shù)據(jù)項目中使用Hadoop,你需要工具管理、操作和分析數(shù)據(jù),并且保證使用的工具必須跟得上節(jié)奏。假設(shè)你將傳感器數(shù)據(jù)存儲在Hadoop中,你想從數(shù)據(jù)中得到哪些信息呢?只是擁有數(shù)據(jù)不會獲得太多信息,但是如果你可以把它與第三方數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),構(gòu)建基于分析的數(shù)據(jù)表,就可以獲得一些有價值的信息。如果涉及機械設(shè)備,帶來的衍生價值會更多。例如,分析師預(yù)測飛機可能發(fā)生的故障以便做好維修工作保證飛機的飛行,增加收入的同時也節(jié)約了成本。這種基本的收益對于項目的成功至關(guān)重要。

簡化你的整體時間值將幫助你進一步了解Hadoop的價值。不論數(shù)據(jù)存儲在Hadoop還是其它地方,首先要確保你可以根據(jù)需求盡快地訪問并加載數(shù)據(jù)。在幾秒鐘之內(nèi)查詢數(shù)十億行數(shù)據(jù),并在Hadoop中進行操作,無需把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到單獨的分析平臺。要確保分析流程自上向下的高效性,這是Hadoop實施交付價值的關(guān)鍵。

4.重新評估你的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理需求

數(shù)據(jù)分析項目的結(jié)果可能用于商業(yè)戰(zhàn)略的決策。數(shù)據(jù)整合和管理也同樣重要,你需要了解數(shù)據(jù)的來源并保證數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)據(jù)管理可以領(lǐng)先技術(shù)一步實現(xiàn)人與程序的結(jié)合。我們應(yīng)該尋找像SAS這樣的技術(shù)合作伙伴,SAS在整合IT和業(yè)務(wù)部門方面有豐富經(jīng)驗,可以幫助企業(yè)制定數(shù)據(jù)標準以便適用您特定的企業(yè)文化。數(shù)據(jù)管理實踐會給你帶來更大的信心,數(shù)據(jù)分析帶來的價值也是顯而易見的。

5.盡早評估技能人才缺口并制定彌補空白的計劃

大數(shù)據(jù)仍然是相對較新的領(lǐng)域,有效管理項目所需的技巧少得可憐。生產(chǎn)環(huán)境中使用Hadoop需要有Sqoop、Hive、Pig和MapReduce等編程語言經(jīng)驗。

你應(yīng)該結(jié)合企業(yè)需求和戰(zhàn)略,確定是否需要數(shù)據(jù)科學(xué)家以便使你的大數(shù)據(jù)項目更有意義。當然傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)分析師也許就能滿足需求。例如,就像包含在SAS數(shù)據(jù)加載機中的Hadoop工具那樣,使用直觀的界面,用戶就可以獲取、發(fā)現(xiàn)、轉(zhuǎn)換、清理、集成并交付數(shù)據(jù),無需Sqoop、Hive或者Pig方面的專家。但是如果你聘請了數(shù)據(jù)科學(xué)家,應(yīng)該讓他專注于建模等最擅長的領(lǐng)域,而非編寫MapReduce,這樣才能獲得最大的價值。最終,企業(yè)得到最好的結(jié)果就是牢固掌握了所需技能,并在Hadoop項目實施之前制定計劃來彌補技能欠缺。

End.

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