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Comment choisir entre autant d’outils Big Data ?

1 janvier 2021 by Zora

La présomption est que l’autodétermination est une bonne chose et que le choix est essentiel à l’autodétermination. Mais il y a un moment où tout ce choix commence à être non seulement improductif, mais contre-productif, une source de douleur, de regret, d’inquiétude quant aux opportunités manquées et aux attentes irréalistes.

Choisir les bons outils Big Data parmi de nombreux choix différents peut être une tâche redoutable. Ceux qui en sont chargés font la recherche et examinent de nombreuses listes dans le but de prendre une décision.

Une bonne configuration

L’une des raisons pour lesquelles il existe tant de choix d’outils Big Data sur le marché libre est le nombre d’organisations qui utilisent Hadoop comme plateforme Big Data. Hadoop est une plateforme open source, qui ouvre un univers infini d’outils Big Data open source. Les outils open source présentent des avantages car avec l’open source, il n’y a pas de frais de licence à payer. D’un autre côté, il reste le problème du trop grand nombre de choix.

Ci-dessous des conseils en vidéo :

Vous pouvez acheter un outil hautement spécialisé à usage unique ou investir dans un outil ou une plate-forme d’outils diversifiés et pouvant gérer une variété de fonctions et de scénarios différents. Habituellement, l’option polyvalente est la meilleure, à moins que vous ne vous trouviez dans une situation unique où il y a tellement d’avantages qu’un outil à usage unique particulier apporte que vous ne pensez pas pouvoir vous en passer.

Vérifier l’interopérabilité

Pour surmonter les défis d’interopérabilité avec le Big Data, les fournisseurs d’outils de soins de santé doivent résoudre les problèmes de partage de données, de visualisation, de sécurité, de mises à jour, de rapports, de requêtes, de nettoyage, de capture, de gestion et de stockage.

Ces défis sont présents dans tous les secteurs et obligent les entreprises à examiner attentivement l’interopérabilité d’un produit avec les données et l’infrastructure informatiques existantes avant d’investir dans un outil.

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