Achieving Organizational Alignment

Achieving Organizational Alignment for Big Data Analytics

The seemingly ubiquitous use of the term“big data”somewhat simplifies the technical landscape in ways that hide a level of complexity that can confuse potential organizational stakeholders. Big data is not a single out-of-the-box product. In fact, there are numerous aspects of big data techniques and technologies, each with its own technical appeal: hardware analytical appliances, software tools that employ commodity hardware, NoSQL and graph-based data management systems, analytics tools, as well as the many components and programming frameworks encompassed within Apache’s open-source Hadoop project. As we suggested in Chapter 1, market conditions coupled with lowered barriers to entry have enabled individuals within an organization to“test-drive”a combination of big data techniques. Yet before any of these new technologies can be fully incorporated within production business processes, they must win adoption in a broader enterprise setting in ways that add measurable value.

Kết quả (Việt) 1:

Đạt được các liên kết tổ chức lớn dữ liệu AnalyticsDường như phổ biến sử dụng thuật ngữ "lớn dữ liệu" hơi đơn giản hoá cảnh quan kỹ thuật trong những cách mà ẩn một mức độ phức tạp mà có thể gây nhầm lẫn bên liên quan tổ chức tiềm năng. Lớn dữ liệu không phải là một sản phẩm duy nhất của out-of-the-box. Trong thực tế, có rất nhiều khía cạnh của lớn dữ liệu kỹ thuật và công nghệ, mỗi với hấp dẫn kỹ thuật của riêng của nó: thiết bị phân tích phần cứng, phần mềm công cụ sử dụng hàng hóa phần cứng, NoSQL và biểu đồ dựa trên dữ liệu quản lý hệ thống, công cụ phân tích, cũng như nhiều thành phần và lập trình khung bao phủ trong vòng của Apache Hadoop mã nguồn mở dự án. Như chúng tôi đề nghị trong chương 1, điều kiện thị trường cùng với hạ thấp các rào cản để nhập cảnh đã cho phép cá nhân trong một tổ chức để "kiểm tra lái" một sự kết hợp của kỹ thuật lớn dữ liệu. Nhưng trước khi bất kỳ những công nghệ mới có thể được tích hợp hoàn toàn trong quy trình sản xuất kinh doanh, họ phải giành chiến thắng nhận con nuôi trong một thiết lập doanh nghiệp rộng hơn trong cách mà thêm giá trị đo được.

Kết quả (Việt) 2:

Đạt được sắp tổ chức cho Big Data Analytics Việc sử dụng dường như phổ biến của thuật ngữ "dữ liệu lớn" khá đơn giản hóa các cảnh quan kỹ thuật theo cách ẩn một mức độ phức tạp, có thể gây nhầm lẫn cho các bên liên quan tổ chức tiềm năng. Big dữ liệu không phải là một sản phẩm duy nhất out-of-the-box. Trong thực tế, có rất nhiều các khía cạnh kỹ thuật và công nghệ dữ liệu lớn, đều có sức hấp dẫn riêng cho mình: các thiết bị phần cứng phân tích, các công cụ phần mềm có sử dụng phần cứng hàng hóa, NoSQL và hệ thống quản lý dữ liệu dựa trên đồ thị, các công cụ phân tích, cũng như nhiều thành phần và khung chương trình bao trùm các dự án của Apache mã nguồn mở Hadoop. Khi chúng tôi đề xuất trong Chương 1, điều kiện thị trường cùng với các rào cản để giảm nhập cá nhân đã được kích hoạt trong một tổ chức để "lái thử" một sự kết hợp của kỹ thuật dữ liệu lớn. Tuy nhiên, trước khi các công nghệ mới có thể được tích hợp đầy đủ trong quá trình sản xuất kinh doanh, họ phải giành chiến thắng thông qua trong một khung cảnh rộng lớn hơn doanh nghiệp trong cách thức nâng cao giá trị đo lường được.