П:
Да ли су велики подаци решење за све величине?
О:У оквиру идеје о свеукупном екосистему или индустрији великих података, примене стратегија великих података специфичне су за потребе одређеног предузећа или организације. Једна од највећих грешака коју руководитељи и други професионалци чине је у приступу општем приступу великим подацима и покушају да уклопе системе у предложак који се раније користио.
Филозофија великих података односи се на веома циљану и микро управљану употребу великих скупова информација. На пример, компанија која има хиљаде и хиљаде купаца предузеће велики пројекат података како би искористила све информације које има о тим купцима - њихова имена, где живе, шта су купили пре, итд. Међутим, резултати имају више везе са постављањем одређених структура за манипулацију подацима и извештавањем него што је то случај са само прикупљањем и „покретањем“ ових огромних скупова података.
Део изазова великих података је што захтевају више специјализованих хардверских процеса. Компаније често користе системе отвореног кода попут Апацхе Хадооп и специфичне повезане алате као што је МапРедуце да би се довела до решења са великим подацима. Ово захтева додатно техничко знање изузев постављања табеле Мицрософт Аццесс или извођења неке друге једноставније технологије базе података.
Да би велики подаци били ефикасни, компаније морају да гледају на имплементацију и како да избегну ометање својих уобичајених пословних активности. Да би били најефикаснији, морају да сагледају који ће им скуп података бити најкориснији. На пример, ако продавци или други могу да ураде оно што им је потребно уз једноставан извештај само презимена, државе и телефонских бројева, нема смисла покушавати да покренете опсежније податке кроз систем и покушају да прикупе и представе друге идентификаторе или кључне податке.
Ефикасност, једноставна имплементација и трошкови покрећу појаву великих података за компанију. Ове иновације дефинитивно зависе од одређеног пословног модела и од проблема који се морају решити.
