🥇 डाटा डिभिजन। वर्ष 2013। पूर्वव्यापी

2013 वर्षमा IBS, जुन त्यसपछि सिर्जना भएको देखिन्छ डाटा डिभिजन, मलाई यस्तो ब्रेनडम्प बनाउन (विशेष रूपमा कर्पोरेट तेल र ग्याँस ग्राहकहरु संग अन्तरक्रिया को अनुभव मा आधारित) बिग डाटा को समस्या क्षेत्र, र सामान्य मा डाटा बारे मा भन्नुभयो। त्यसोभए मैले यो 7 वर्ष पछि भेटें र सोचें कि यो हास्यास्पद थियो। कतिपय कुरा प्रष्ट छन् । केही पूरै सत्य भएनन्, तर... ७ वर्ष बितिसकेका छन्।

मैले अंग्रेजीमा लेखें र अब मैले यसलाई रूसीमा अनुवाद गर्ने सोचें। यदि केहि अझै सान्दर्भिक छ भने के हुन्छ? (म बुलेटिनहरू अनुवाद गर्नेछु, तर अल्छीबाट अङ्ग्रेजीमा चिन्हहरू छोड्नुहोस्। हरियो राम्रो छ, रातो खतरनाक छ, नीलो सपना हो)।

म "आज" बाट न्यूनतम टिप्पणीहरू औपचारिक गर्नेछु इटालियनताकि यो स्पष्ट र भेदभाव हो।

त्यसैले, डाटा! हाम्रो लागि डाटा...

डाटा डिभिजन भनेको ब्लड डिभिजन हो, किनभने डाटालाई तुलना गर्न सकिन्छ, उदाहरणका लागि, व्यापारिक निकायको नस र धमनीहरूबाट बग्ने रगतसँग। यद्यपि, रगत एउटै भए पनि जीवहरू फरक छन् र त्यसैले उत्पादनीकरण धेरै गाह्रो, तर यसले विकासको लागि अवसर पनि प्रतिनिधित्व गर्दछ।

त्यहाँ मानिसहरू छन् जसको लागि डाटा उनीहरूको आँखामा उफ्रिन्छ - यी हुन् हामी.
र त्यहाँ मानिसहरू छन् जो, दुर्भाग्यवश, डाटा पोइन्ट खाली देख्दैनन्। यो, फेरि, अफसोस, हाम्रो हो ग्राहकहरु!

र त्यसैले, व्यापार सिद्धान्त...

हामी बेच्छौं व्यापारर होइन IT (सबै आईटी विशेषज्ञहरूले एकैचोटि मलाई माफ गर्न सक्छन्) किनभने हामी संसारका समस्याहरू समाधान गर्दैछौं, र, राम्रो, धेरै पैसा।
सबै व्यापार समस्याहरू विषयगत उद्योग ठाडो वरिपरि केन्द्रित छन् र पर्याप्त आवश्यक हुनेछ विशेषज्ञताहरू.
प्रमाणित गर्ने प्रयास गरेको छ "डेटा" को मूल्य वा, अझ गाह्रो, व्यवसायको लागि "डेटा व्यवस्थापन" को मूल्य अनन्त पीडा र पीडा हो। मूलतया, यो राम्रो महसुस गर्ने व्यक्तिकहाँ आएर यसो भन्नु जस्तै हो: "यार, हामी अब तपाईंको रगतको उपचार गर्नेछौं, र, यार, यो महँगो छ!"
मेरो "गीले सपना" SaaS मोडेल भित्र "डेटा निकासी" र "विश्लेषण" बेच्नु हो साना र मध्यम व्यवसायहरूजसले उत्कृष्ट इन्टरफेसहरू सहित 123 क्लाउड सेवाहरूमा चढ्यो: परियोजना व्यवस्थापन, हेल्पडेस्क, लेखा, CRM, पेरोल, समय रिपोर्टिङ, मार्केटिङ, ... तपाईंले यसलाई नाम दिनुभयो, र डेटामा आफैलाई गाडियो। Youcalc र सफल कारकहरू (त्यहाँ सायद अब छैन) यो राम्रो छ!
टिंकर मन पराउने मानिसहरू खोज्नुहोस् "क्रञ्च" डाटा संग। तिनीहरू दुर्लभ र अनौठो छन् (जस्तै चिया पातहरू), तर व्यापारको लागि कुञ्जी। एक कवि, उदाहरण को लागी, सहसंबंध मा धेरै राम्रो हुन सक्छ।
ईन्जिनियरहरू आवश्यक छ! क्रन्चरहरूले डेटाबाट निकालेका समस्याहरूलाई समाधानमा बदल्न आवश्यक छ। र निर्णयको सफलता वा असफलता तिनीहरूमा पूर्ण रूपमा निर्भर गर्दछ।
विकास खुला स्रोत परियोजनाहरू धेरै मूल्यवान छन् र यसले जटिल समाधानहरूलाई व्यावहारिक रूपमा स्क्र्याचबाट "एकत्र" गर्न सम्भव बनाउँछ।
तर... हामीले बिर्सनु हुँदैन कि हडूप एउटा पुस्तकालय हो, र लुसेन पनि पुस्तकालय हो, र बीचको दूरी पुस्तकालय र औद्योगिक उत्पादन धेरै!
निर्मित समाधानहरू महत्त्वपूर्ण रूपमा अनुकूलित हुनुपर्दछ, किनभने मोडुलरिटी и एकीकरण - मुख्य बुँदाहरू।
फुर्तिलो (भगवान मलाई माफ गर्नुहोस्) ग्राहक र प्रमाणीकरण संग अन्तरक्रिया मा एक प्रमुख प्रविधि हो परिकल्पनाहरू, जसमा धेरै हुनेछन्।
यो विशेष गरी सम्भव छ र सबै कोडिङ र UI आउटसोर्स गर्न आवश्यक छ। सबै व्यापार विश्लेषण र विशिष्टताहरू ब्याकइन्ड छोड्न आवश्यक छ भित्र र एक प्रमुख योग्यता को रूप मा मानिन्छ।
व्यापार निर्णय निर्माताहरू निरन्तर "जानकारी" हुनुपर्छ डाटा संग सही काम गर्न आवश्यकता र लगातार तिनीहरूलाई विश्लेषण गर्न नयाँ तरिकाहरू खोज्दै। हाम्रा कर्मचारीहरूको प्राविधिक र व्यावसायिक दक्षताहरूको संयोजनले समग्र संगठनको स्थितिलाई माथि उठाउन मद्दत गर्नेछ।
इन्टरनेट - त्यहाँ प्रेरणा को एक अनन्त स्रोत छ (त्यतिबेला त्यति धेरै बिरालाहरू थिएनन्) इन्टरप्राइज डाटा व्यवस्थापनको दृष्टिकोणको सम्बन्धमा, यद्यपि उद्देश्यहरू र दायराहरू महत्त्वपूर्ण रूपमा भिन्न हुन्छन्।

प्राविधिक पोष्टुलेटहरू ...

विकासको ठूलो सम्भावना छ सरलीकरण मानिसहरूलाई डेटा कसरी देखाइन्छ। तपाइँ यसलाई "iPhonization" शब्द भन्न सक्नुहुन्छ।
यस तथ्यको बावजुद BI विक्रेताहरू दावी गर्छन् कि तिनीहरू प्रत्यक्ष छन् अन्त प्रयोगकर्ताहरूलाई विश्लेषण ल्याउनुहोस्, (र तिनीहरू निश्चित रूपमा यस दिशामा सर्दै छन्) - सफलता अझै आएको छैन। मानिसहरूले राम्रोसँग बुझ्दैनन् बहुआयामिक डाटा
एक प्रयोगकर्ता इन्टरफेस मा अधिक वा कम जटिल, ढिलो संरचित डेटा को प्रतिनिधित्व गर्दछ पक्षीय फारम - समस्याहरूको अनन्त संख्या पनि प्रस्तुत गर्दछ। निष्कर्ष: चापलुसी राम्रो।
स्रोतहरूबाट स्वचालित डेटा निकासीको आधारमा बनाइएको प्लेटफर्म (जुन सधैं यस्तो निकासीको लागि डिजाइन गरिएको छैन) स्रोतहरू, कनेक्टरहरूको स्थिरता र पूर्वाधारमा महत्त्वपूर्ण रूपमा निर्भर छ। प्लेटफर्म (मेसेन्जर) लाई सधैं परिणामहरू प्रदान गर्न असफलताको लागि दोषी ठहराइनेछ। विश्वास - यस प्रकारको प्लेटफर्महरूको राजधानी। पूँजी जो कमाउन गाह्रो र गुमाउन सजिलो छ।
व्यापारिक दृष्टिकोणबाट, बिग डाटा विश्लेषण र बीच कुनै भिन्नता छैन केवल डाटा। प्रायः 2x2 को रूपमा सरल संख्याहरू पछि लाखौं डलरको अवसरहरू छन्। एक राम्रो उदाहरण नर्वेजियन शेल्फ मा पूर्वाधार तत्व को जीवन को अन्त मा डाटा हो। भविष्यका क्याप्सका सबै मितिहरू कहिले हुन्छन्। सबै उपकरणहरूको मर्मत एउटै अक्षमा राखिएको थियो र उनीहरूले थाहा पाए कि एन वर्षमा शेल्फ आर्मागेडोन आउँदैछ - एक धेरै धनी मानिस आफ्नो कुर्सीबाट उठ्यो र हतारमा कोठाबाट यसो भन्यो: "माफ गर्नुहोस्, म गर्दिन। धेरै समय छ, मलाई फ्लीट तयार गर्न आवश्यक छ ..."
एक्सेल, र अनिवार्य रूपमा डेटाको स्पष्ट र संक्षिप्त तालिका प्रस्तुतिमा ठूलो शक्ति र उत्कृष्ट भविष्य छ। म सुन्दर तालिकाहरूमा विश्वास गर्छु (र अझै गर्छ) र यो हो!
यी सबै "विश्लेषण" को मुख्य धनुष हो निर्णय स्वचालन। त्यहाँ सबैभन्दा ठूला अवसरहरू छन्, तर उच्च जोखिमहरू पनि छन्, त्यसैले अवसरहरू धनी छन्, त्यसैले त्यहाँ जोखिमहरू छन्, त्यसैले त्यहाँ अवसरहरू छन्, त्यसैले तिनीहरू टफी हुन्... 🙂 राम्रो ड्रिलिंग व्यवस्थापन, उदाहरणका लागि...
यदि "एकीकरण" एक प्रमुख विशेषता हो भने, डेटा वास्तविक रूपमा सेवाको रूपमा प्रस्तुत गरिनु पर्छ। REST नियमहरू, तर हामीले अनुकूलनको बारेमा बिर्सनु हुँदैन उत्पादकता, जुन अब कम्प्युटिङ पावर बढ्दै गएको रूपमा एकीकरणको लागि प्रायः बलिदान गरिन्छ।
मूल तथ्यांक - यो कुनै पनि व्यवसायिक समस्याहरू सम्बोधन गर्नु अघि स्थानीयकरण, निकाल्ने, मानकीकृत गर्न आवश्यक छ। मास्टर डाटा सानो छ, तर यसमा समस्याहरू ठूलो छन्! अर्थशास्त्रका भाइहरूले भनेझैं, संसारका सबै समस्याहरूमध्ये ५०% मानिसहरूले एउटै कुरालाई फरक-फरक नामले बोलाउने भएकाले र अन्य ५०% समस्याहरू फरक-फरक कुराहरूलाई एउटै नामले बोलाउने भएकाले हुन्।
कुनै पनि encapsulation भण्डारण स्तरमा, यसले समाधानको खुलापनलाई सीमित गर्दछ र SILO-fication तर्फ लैजान्छ। यो राम्रो छ यदि तपाईं एक ठूलो विक्रेता हुनुहुन्छ, अन्यथा यो यति धेरै छ। (यहाँ हामी कुरा गर्दैछौं, अवश्य पनि, ब्लक स्तरको बारेमा होइन र AWS S3 को बारेमा होइन, जुन पहिले नै 6 वर्ष पुरानो थियो, तर फाइलहरूको बारेमा।).
रिलेशनल मोडलिङ डाटा अब हाम्रो साथी छैन। RDF र कुञ्जी-मान - राम्रो! हामीले 2000 टेबलका मोडेलहरूसँग 15 टेबलहरूमा रिलेशनल डाटाबेसको जादुई रूपान्तरण देखेका छौं, र कुनै पनि प्रयोगकर्ताहरूले केही गुमाएनन्।
इन्टरनेट काम गर्दछ किनभने यो अवस्थित छ URL सम्बोधन को एक एकीकृत विधि को रूप मा। URL को महत्त्व वा बरु यूआरआई इन्टरप्राइज जानकारी स्रोतहरु को लागी overestimate गर्न गाह्रो छ।
पाठ खनन र NLP लोकप्रिय छन्। इन्टरनेटमा। तर कर्पोरेट क्षेत्रमा पनि असंरचित कर्पोरेट डाटाबाट संरचित डाटा निकालेर ठूलो सफलता हासिल गर्न सकिन्छ।
सिनर्जी संरचित डाटा र असंरचित डाटाबाट निकालिएको जानकारी बीच, अर्थात् फाइलहरू - विश्लेषणात्मक Klondike।
डाटा निकाल्दा, अधिकार र बारे नबिर्सनुहोस् प्रतिलिपि अधिकार.
डाटा निकासी कम्पनीले गठन गर्नुपर्छह्याकर विभाग, शब्दको राम्रो अर्थमा। Yellow Pages क्रलर बोट सुरक्षा प्रणालीहरू विरुद्धको अपहिल युद्धबाट प्रेरित।
डाटा संग काम गर्नु अघि, यो आवश्यक छ "हेर्नुहोस्" यसको सम्पूर्णता मा। व्याख्या गर्न गाह्रो छ। ट्याबुलर रूपहरू दिमागमा आउँछन्। केहि को लागी, ग्राफिकल प्रतिनिधित्व, तर कुनै पनि ग्राफ पहिले नै एक व्याख्या हो। एक वा अर्को तरिका ... "हेर्नुहोस्"!
फ्रन्टएन्डमा प्रयोगकर्ता "विश्वास" को मुद्दा दोहोर्याउँदै। जडानकर्ता/डेटा उत्पादन प्रक्रियाहरूमा विश्वास गर्नुहोस्, डाटामा विश्वास गर्नुहोस्, गरिएका निर्णयहरूमा विश्वास.

स्रोत: www.habr.com

डाटा डिभिजन। वर्ष 2013। पूर्वव्यापी

एक टिप्पणी थप्न Отменить ответ