Kutarisira Ruzivo Rukuru
Munguva yedhijitari yanhasi, data riripo rakawanda uye rinoramba richikura sekondi yega yega. Kutenga online, kushandiswa kwesocial media, kutengeserana kwebhangi, ma IoT sensors, uye kunyange magwaro ekurapa emagetsi zvinogadzira nzira dzedata dzinokosha zvikuru kana dzichitarisirwa nemazvo. Zvisinei, huwandu uhu hwedata hunounzawo matambudziko: data harisi rakawanda chete, asiwo rinouya mumhando dzakasiyana-siyana, rinokurumidza kufamba, uye rinofanira kugadziriswa zvakachengeteka uye nemazvo. Ndokusaka manejimendi edata guru ari hwaro hwakakosha kumasangano ari kutsvaga kuita sarudzo dzakavakirwa pachokwadi uye kuvaka mukana wekukwikwidza.
Kunzwisisa Kutarisira Big Data uye Data
Big data zvinoreva seti dzedata dzakakura zvakanyanya, dzinokurumidza, kana dzakaoma zvakanyanya kuti dzigadzirwe uchishandisa nzira dzechinyakare. Big data inowanzotsanangurwa uchishandisa pfungwa ye "5 Vs," inoti:
1. Vhoriyamu: saizi huru kwazvo dzedata, kubva kumaterabytes kusvika kumapetabytes.
2. Kumhanya: kumhanya kunopinda nekuchinja kwedata, semuenzaniso kuyerera kwedata kubva kumasensa.
3. Kusiyana-siyana: mafomati akasiyana-siyana edata, akadai semashoko, mifananidzo, odhiyo, vhidhiyo, marogi esystem, kusvika kudata rakarongwa zvishoma (JSON, XML).
4. Kuvimbika: mwero wekuvimba nehunhu hwedata, kusanganisira kuvapo kweruzha, kudzokororwa, uye kusarongeka.
5. Kukosha: kukosha kwebhizinesi kunogona kugadzirwa kubva kudata kana rikagadziriswa nemazvo.
Zvichakadaro, manejimendi yedata guru ihurongwa hwemaitiro, marongero, uye matekinoroji ekuunganidza, kuchengetedza, kubatanidza, kuchenesa, kuchengetedza, kutarisira kuwanikwa, uye kuratidza data kuitira kuti rigone kushandiswa zvinobudirira pakuongorora, kushuma, uye mashandisirwo anotungamirirwa nedata.
Sei Kutarisira Big Data Kwakakosha?
Pasina manejimendi akanaka, big data inogona kuva mutoro. Masangano anogona kusangana nemari yekuchengetera zvinhu zvisina basa, kuvhiringidzika nezvekutsvaga "kwakakodzera kunobva data," kana kutosangana nenjodzi yekutyorwa kwedata. Kutarisira big data kwakakosha nekuti:
- Kuvandudza hunhu hwesarudzo: data rakachena uye rinoenderana rinopa ongororo yakarurama.
- Kushanda zvakanaka kwemutengo uye mashandiro: kuchengetedza nekushandisa komputa zvinogona kugadziriswa nehurongwa hwakakodzera.
- Kutevedzera mitemo nekuchengetedzwa: zvinobatsira kusangana nemitemo yekuchengetedzwa kwezvakavanzika uye mitemo yekuchengetedza.
- Kugona kukura: sisitimu inogona kukura sezvo data richikura pasina chikonzero chekugadzirisa zvizere.
Matanho Akakosha muKutarisira Big Data
1. Kuwanikwa kweData uye Kudya
Danho rekutanga nderekuunganidza data kubva kunzvimbo dzakasiyana-siyana: maapplication emukati, madatabase ekutengeserana, maAPI echitatu, social media, zvishandiso zveIoT, uye mafaira elog. Data rinogona kuuya mumapoka (nguva nenguva) kana mukutarisa panguva chaiyo. Dambudziko nderekuona kuti data rinouya riri mufomati inozivikanwa, kubva kwaro kwakanyorwa, uye metadata yekutanga (nguva, tsime, rudzi rwedata) inowanikwa.
2. Kuchengetera: Data Lake neData Warehouse
Mune data guru, pfungwa mbiri dzinowanzoshandiswa dzekuchengetedza ndeidzi:
– Data Lake: nzvimbo inochengeterwa data rakagadzirwa nenzira dzakasiyana siyana (dzakarongwa, dzakarongwa zvishoma, uye dzisina kurongwa). Data lakes dzakakodzera kutsvaga data, kudzidza kwemuchina, uye zvinodiwa zvinochinjika.
- Data Warehouse: nzvimbo yekuchengetera zvinhu yekubika mabhizinesi nekuongorora ine schema yakatsanangurwa. Nzvimbo dzekuchengetera data dzinoshanda zvakanaka mukuita kwakarongeka uye kushanda kwemibvunzo yeBI.
Nhasi, masangano mazhinji anosanganisa zviviri izvi: data risina kubikwa rinoiswa mudhata, uye data rakacheneswa uye rakagadziriswa rinoendeswa kuchitoro chekuchengetedza kuti rishandiswe mukuzivisa.
3. Kubatanidzwa uye Kugadziriswa kweData (ETL/ELT)
Kana data raunganidzwa, nzira yekubatanidza inodiwa kuti ive nechokwadi chekuti data kubva kunzvimbo dzakasiyana "rinogona kutaura mutauro mumwe chete." Maitiro aya anozivikanwa seETL (Extract, Transform, Load) kana ELT (Extract, Load, Transform).
- ETL inoita shanduko data risati rapinzwa musystem yekuenda.
- ELT inotanga yaisa data, uye shanduko dzinoitwa munzvimbo ine simba rekuchengetedza/makombiyuta.
Kugadzirisa kunosanganisira kubatanidza data, kugadzirisa, kuunganidza, kuunganidza data, uye kugadzira matafura ekuongorora akagadzirira kushandiswa.
4. Kutarisira Hunhu hweData
Big data inowanzova nedata rakasviba: rakapetwa kaviri, ma "empty values", mafomati asingawirirane, kana zvinhu zvisingatsaurike. Kutarisira kunaka kwedata kunosanganisira:
- Kusimbiswa: kuve nechokwadi chekuti data revatengi rinoenderana nemitemo (semuenzaniso email format).
- Kuchenesa: kubvisa kopi, kugadzirisa zvikanganiso, kubata data rakarasika.
- Kugadzirisa: kugadzirisa mayuniti, mafomati emazuva, kunyora mazita enzvimbo, nezvimwewo.
- Kutarisa mhando: zviyero zvemhando zvakaita sekukwana, kuenderana, uye kururama.
Hunhu husina kunaka hwedata hunogona kukonzera rusaruro rwekuongorora uye zvisarudzo zvisina kururama, kunyangwe mumamodeli eAI.
5. Kutungamirirwa kweData
Kutonga kwedata ibumbiro remitemo pamusoro pekuti ndiani anogona kuwana data, kuti rinotsanangurwa sei, uye kuti rinoshandiswa sei. Zvikamu zvikuru zvinosanganisira:
- Kuva muridzi wedata uye kutarisira: kusarudzwa kwevaridzi vedata nevatariri vemhando yepamusoro.
- Katarogu yedata uye metadata: magwaro etsanangudzo dzedata, manyuko, uye dzinza (kuyerera kwedata).
- Mutemo wekushandiswa kwedata: kusanganisira kushandiswa kwekuongorora, kugovera data pakati pemadivisions, uye zvirambidzo zvekuchengetedza ruzivo rwevanhu.
- Mitemo yedata: mazwi ebhizinesi akafanana, semuenzaniso tsananguro ye "mutengi anoshanda".
Hutongi hwakanaka hunodzivirira kusawirirana pakati pezvikwata uye hunovimbisa kuti sangano rine "nzvimbo imwe chete yechokwadi".
6. Kuchengetedzwa kweData uye Ruzivo
Nekuti big data inowanzo sanganisira data rakavanzika, kuchengetedzeka ndiko kunonyanya kukosheswa. Maitiro makuru anosanganisira:
– Kudzora mukana wekupinda (RBAC) zvichibva pamabasa: dzora mukana wekupinda zvichienderana nezvinodiwa nebasa.
- Kuchengetedza data panguva yekuchengetwa uye panguva yekutumirwa.
- Kuvhara kana kusazivisa ruzivo rwemunhu.
- Ongorora kuti unyore kuti ndiani akawana uye akachinja data.
- Kutevedzera mitemo: semuenzaniso mitemo yekudzivirira ruzivo rwemunhu uye mitemo yemukati mekambani.
Kuchengetedzwa hakusi kwete tekinoroji chete, asiwo maitiro evashandisi nemaitiro avo.
7. Mharidzo yeData uye Kuongorora
Chinangwa chikuru chekutarisira data ndechekugadzirira data kuti rishandiswe. Data rinogadziriswa uye rinotariswa rinozoburitswa kuburikidza nemadhibhodhi eBI, mibvunzo yekuongorora, kana kushandiswa nemamodheru ekudzidza kwemuchina. Padanho rino, zvakakosha kuve nechokwadi chekuti data rinoitwa zvakanaka, kuti tsananguro dzemetric dzinoenderana, uye kuti data rinowanikwa panguva yakakodzera (kutsva kwedata).
Kuvaka uye Tekinoroji Inotsigira
Kuti vagadzirise big data, masangano anowanzo shandisa musanganiswa wematekinoroji, akadai se:
- Masisitimu ekuchengetera zvinhu akapararira kune vanhu vakawanda.
- Hurongwa hwekugadzirisa zvinhu zvakafanana kuti zviongorore nekukurumidza.
- Puratifomu yekuparadzira data renguva chaiyo.
- Kurongeka kwepombi yedata kuronga mashandiro ekugadzirisa.
- Katalogi yedata kuti zvive nyore kutsvaga nekunzwisisa madatasets.
Kusarudzwa kwetekinoroji kunofanirwa kutevedzera zvinodiwa nebhizinesi, hunhu hwedata, uye kugona kwechikwata, kwete kungotevedzera mafambiro chete.
Matambudziko muBig Data Management
Mamwe matambudziko anowanzoitika anosanganisira:
- Kukura kwedata reExponential kuitira kuti mitengo yekuchengetedza iwedzere.
- Data silos pakati pemadhipatimendi akaoma kubatanidza.
- Musiyano weunyanzvi: kushaikwa kwetarenda mumainjiniya edata, vatariri vedata, uye nyanzvi dzekuchengetedza.
- Kuomerwa nekuchengetedza mhando nekuti data rinobva kunzvimbo dzakasiyana-siyana uye mafomati.
- Nyaya dzekuchengetedzwa kweruzivo uye tsika: kushandiswa kwedata kunofanirwa kuve nebasa, kunyanya pakuongorora kwevatengi.
Kugadzirisa matambudziko aya kunoda hurongwa hwakarongwa zvishoma nezvishoma, kutanga nezvinodiwa zvinonyanya kukanganisa bhizinesi.
Maitiro Akanakisisa
Kuti manejimendi yedata guru ishande zvinobudirira, maitiro akati wandei anogona kuitwa ndeaya:
1. Tanga nekushandisa zvinhu zvakajeka mubhizinesi, zvakaita sekuona hutsotsi kana kufanotaura zvinodiwa.
2. Vakai mapaipi edata akaenzana uye akanyorwa.
3. Shandisai kutonga kwedata kubva pakutanga, kwete mushure mekunge data raunganidzwa.
4. Kutarisa mhando yedata otomatiki kuderedza matambudziko anoramba achiitika.
5. Shandisa nhungamiro yekuchengetedza yekuti "kodzero shoma", zvichiita kuti pave nekuwana mukana mudiki sezvinobvira.
6. Kutarisira hupenyu hwedata: tsanangura maitiro ekuchengetedza, kuchengetedza, uye kubvisa data.
7. Ongorora mitengo uye mashandiro nguva nenguva kudzivirira kutambisa mari.
Mhedziso
Kutarisira data guru hakusi kungochengeta data rakawanda chete; asi zvakare kuronga hupenyu hwese hwedata kuti ive nechokwadi chekuti rakavimbika, rakachengeteka, rinosvikika, uye rinobatsira sangano. Nemaitiro ekutenga akarongeka, kuchengetwa kwakakodzera, kubatanidzwa kwakarongeka, kunaka kwedata kwakachengetedzwa, uye hutongi hwakasimba uye kuchengetedzeka, data guru rinogona kuva chinhu chakakosha. Pakupedzisira, masangano anotarisira data guru zvinobudirira achave akagadzirira zviri nani kutarisana nemakwikwi, nekukurumidza mukuita sarudzo, uye kuve nehunyanzvi mukugadzira masevhisi anotungamirwa nedata.
