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 choLớn dữ liệu AnalyticsDường như phổ biến sử dụng thuật ngữ "lớn dữ liệu" hơi đơn giản hoácảnh quan kỹ thuật trong những cách mà ẩn một mức độ phức tạp có thểnhầm lẫn giữa các bên liên quan tổ chức tiềm năng. Lớn dữ liệu không phải là một đĩa đơnout-of-the-box sản phẩm. Trong thực tế, có rất nhiều khía cạnh của dữ liệu lớnkỹ 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 hóaphần cứng, NoSQL và biểu đồ dựa trên dữ liệu hệ thống quản lý, phân tíchcông cụ, cũng như nhiều thành phần và lập trình khungbao gồm 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 các cá nhân trong một tổ chứcđể "kiểm tra lái" một sự kết hợp của kỹ thuật lớn dữ liệu. Nhưng trước khi bất kỳnhững công nghệ mới có thể được tích hợp hoàn toàn trong sản xuấtquy trình kinh doanh, họ phải giành chiến thắng nhận con nuôi trong một doanh nghiệp rộng hơnthiết lập theo những 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 hoá
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 đơn
sản phẩm out-of-the-box. Trong thực tế, có rất nhiều khía cạnh của dữ liệu lớn
các kỹ thuật và công nghệ, từng có sức hấp dẫn riêng cho mình: các thiết bị phần cứng phân tích, các công cụ phần mềm có sử dụng hàng hóa
phần cứng, NoSQL và hệ thống quản lý dữ liệu dựa trên đồ thị, phân tích
công cụ, 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 bất kỳ của
những công nghệ mới có thể được tích hợp đầy đủ trong sản xuất
các quy trình kinh doanh, họ phải giành chiến thắng thông qua trong một doanh nghiệp lớn hơn
thiết lập theo cách thức đo giá trị.