摘要:尝试在众多选项中进行选择比预期的要糟糕得多。企业在购买大数据工具时,需要考虑以下几点。 |
存在大量的大数据工具来帮助IT部门完成工作。但是,在什么时候有这么多工具难以决定使用哪个工具?
从许多不同的选择中选择合适的大数据工具可能是一项艰巨的任务。负责此任务的人员进行研究并查看许多“最佳”列表,以便做出决定。
对冲新软件工具押注的一种常用技术是与潜在的供应商安排“尝试并购买”试点项目,如果您不喜欢试点的结果,则无义务购买。但这对于大数据而言是一种困难的方法,因为所涉及的数据量大且速度快,并且在您自己的处理环境中使用自己的数据,数据模型来建立试验测试台来测试工具的技术复杂性,和算法。
这就是使公司求助于经验丰富的首席技术官,技术论坛或所在行业中其他公司的原因,以了解最佳工具。
您还可以采取什么其他步骤来确保获得最佳工具而又不会因过多选择而感到负担?在进行研究时,需要考虑以下几点。
设置工具工作台
在开放市场上有这么多大数据工具选择的原因之一就是使用Hadoop作为大数据平台的组织数量。Hadoop是一个开放源代码平台,它开放了无穷无尽的开放源代码大数据工具。
开源工具具有优势,因为使用开源工具无需支付许可费用。另一方面,仍然存在选择过多的问题。
在木工方面有一个很好的类比可能会有所帮助。、可以随身携带六把不同的十字、平头、星形、六角形和其他类型的螺丝刀,以适应可能需要使用的各种紧固件,也可以购买带有可插入头的单个螺丝刀,该螺丝刀可以处理所有这些不同的螺丝刀紧固件。
像这样的工具选择存在于大数据世界中。
您可以购买单一用途的高度专业化的工具,也可以投资购买多样化的工具或工具平台,并可以处理各种不同的功能和方案。通常,多用途选项是最好的选择,除非您遇到一种特殊情况,即特殊的单用途工具具有很多优点,使您感到没有它就无法做。
检查互操作性
为了克服大数据的互操作性挑战,医疗保健工具提供商必须解决数据共享、可视化、安全性、更新、报告、查询、清理、捕获、管理和存储方面的问题。
这些挑战存在于每个行业,因此必须在购买工具之前,公司必须仔细检查产品与现有IT数据和基础架构的互操作性。
NIST的最终大数据互操作性框架是一个好消息,该框架于2019年发布。该框架为大数据工具设定了标准,应该使互操作性更容易实现。
验证供应商支持
所有大数据工具都具有学习曲线,但是某些工具的支持要优于其他工具。
在RFP流程中,请彻底调查供应商的支持选项。与供应商客户联系,以了解他们在供应商方面的经验,包括产品支持和问题解决。如果选择开放源代码解决方案,则应该主要关注供应商的支持,因为开放源代码工具的支持通常不如更传统的软件供应商提供的支持。
编辑:Harris