K: Onko Hadoop kaikille?
V: Apache-avoimen lähdekoodin Hadoop-tiedonkäsittelyresurssi ja siihen liittyvät työkalut ovat tulossa vaikuttaviksi suurten tietojen maailmassa. Mutta kilpailussa uusien, nykyaikaisempien IT-ratkaisujen käyttöönotossa yritykset kysyvät, onko Hadoop universaali työkalu, jota tulisi soveltaa laajasti isoihin data- ja analysointiprosesseihin.
Todellisuudessa on useita näkökohtia siitä, hyötyykö järjestelmä paljon hyötyä Hadoopin toteutuksesta. Yksi on, onko iso data merkityksellistä teollisuudelle. Toisin sanoen, jatkaako liiketoiminta erittäin suurten tietojoukkojen hankkimista ja analysointia, jotka ovat suurempia kuin mitä voidaan analysoida perinteisen relaatiotietokannan avulla.
Lisäksi yritykset voivat valita Hadoopin ja muiden patentoitujen työkalujen välillä, jotka saattavat edellyttää vähemmän sisäistä teknistä taitoa. Jotkut muut teknologiayritykset rakentavat samanlaisia suuria datatyökaluja, joilla voi olla intuitiivisemmat rajapinnat tai oikotiet, jotta vähemmän kokeneet käyttäjät voivat tehdä enemmän isoilla tiedoilla.
Samanaikaisesti ollaan yksimielisiä siitä, että useimmat isot dataprojektit voivat hyötyä Hadoopista, jos hallinto on riittävä. Työkalut, kuten Apache Hive -varaston suunnittelu ja Apache Pig -syntaksi isoille tiedoille, laajentavat sitä, mitä Hadoop voi tehdä. Muut edistysaskeleet, kuten Hadapt ja MapR, tekevät Hadoopin syntaksista ja käytöstä avoimemman laajemmalle joukolle käyttäjiä, toisin sanoen alkavat poistaa "teknisyyden" ongelman.
Yleensä yrityksen on tarkasteltava kuinka paljon suurta dataa se käyttää ja mistä nämä tiedot ovat peräisin. Johtajien ja johtajien on pohdittava, kuka aikoo työskennellä mukana olevissa IT-hankkeissa, sekä heidän taitonsa ja taustansa. Heidän on ymmärrettävä ero suurten datatyökalujen toteutuksen välillä. Tämä auttaa johtoryhmiä ymmärtämään, onko Hadoop oikeassa projekteissaan.
