如何選擇大數據產品項目？

數據如今對企業來說可謂是頭等大事。使用欺詐檢測來降低財務風險或是建設推薦系統來改善用戶體驗，都需要數據來為企業解決這些日益複雜的問題提供支撐。

既然數據已成為企業的重要元素，開展大數據分析成為重中之重。開發者、架構師和數據科學家要在眾多軟體中進行選型，某些軟體可能需要昂貴的前期投資或需要投入龐大資源，當然也有一些工具恰到好處，即容易部署又為構建原型（Prototype）提供了廣泛的支持。

尋找合適的工具對提高項目成功率和避免落入常見陷阱來說至關重要。Servicehot團隊CTO Mr. Lee為用戶在大數據分析項目中進行產品選型提供了五點建議：

1

從簡單的小規模起步

企業構建數據分析項目常見的錯誤：貪大求全，雖有明確行銷卻又十分複雜的解決方案，造成項目成本高昂且工期很長。從規模較小的項目起步，讓決策者快速看到成效，利用現代化Servicehot技術，企業不但不用做大量的前期投資，更可以讓開發者迅速投入工作，在幾天內就可能構建出所需的應用程序或是原型。

2

及早考慮可擴展性

很多項目之所以失敗，全因應用程序在構建時並沒有測試其擴展性，也可能是因為其所選技術並不是為處理大數據而設計的。確保性能測試應先預計在這段時間內將會產生多少數據，並進行測試和評估，構建合適的架構，同時，確保當數據量增加並需要橫向擴展時，也不會影響業務。

3

數據的實時性很重要

我們都經歷過應用程序或網站沒反應或是緩慢的那種痛苦。如果有一個請求沒有被即時處理，用戶可能很快會因缺乏耐心而離開該網站或程序，從而導致客戶流失和營收下降。企業要確保所用的軟體不但能處理大量數據，還要有能力實時響應這些請求。Servicehot的解決方案能夠提供具備聚合與地理位置分析功能，且能與實時搜索相結合的數據分析軟體。

4

採用靈活的數據模式

現今的系統主要包括結構化和非結構化數據。現今的系統主要包括結構化和非結構化數據。但不要被那些為結構化圖標和數據而設計的關係型資料庫所限制。這類資料庫很難被加上索引，解析、搜索和分析這些日積月累的大量數據往往很難。

企業應採用具備通用數據結構的軟體，能夠支持文字、數字、字元串、布爾值、數組和哈希等結構化和非結構化數據類型。

5

挑選開發者易於使用的工具

現今數據流量之多讓企業或開發者在應對大數據分析項目時，很難去使用不包括開放API介面的軟體。企業提供給開發者一套擁有豐富、開放和資料完整的應用程序，API介面，讓他們更快速有效地解決問題。久而久之，當項目壯大時，開發者亦能不斷創新和改進這套應用程序。

基於以上五點為大數據分析項目挑選最合適的工具，將有助改善項目的價值，並確保企業已為長遠的成功做好準備。只要方法正確，企業所需的數據分析其實可以很迅速、簡單和划算。