Measuring the ROI in Hadoop adoption

Measuring the ROI in Hadoop adoption

Genel bakış:

Nowadays, people seem to be really misinformed about Hadoop'un, mainly due to lots of half-truths that are fluttering about it in the market. However, all these half-truths were normal as Hadoop is said to be one of the best tool for big data processing and management due to its high effectiveness and capabilities. Knowledge is power, and so the time has come to debunk these myths and analyse the real facts behind them. It’s time for all those businesses to look at the truth, which is the ROI (Return on Investment).

Gartner had once conducted a survey on Hadoop'un and that gave way to many surprising results. It has shown that many companies aren’t and wouldn’t use Hadoop, as they think it is really hard to use, or they do not have enough operators who can work with Hadoop. There are many reasons other than that too. However, not everyone hates it. Many people are very hopeful about Hadoop’s future prospects. Choosing Hadoop or not can be confusing, as many people don’t really know the truth about Hadoop, so they are unable to distinguish the facts from half-truths. So, the businesses and companies should know more on Hadoop and then start to use it.

Also read – Big Data Success in the Cloud Platform

Facts and figures that reveal the contrasting nature of Hadoop

From the earlier section, it is clear that there are two types of companies in the case of Hadoop’s usage. The first types are the reluctant ones, who are not sure about the use of Hadoop due to various reasons. The second ones comprise of those companies and businesses which are really confident about using Hadoop as they believe that it will give them the maximum ROI. Daha iyi analiz etmeniz için size daha fazla rakam vermek için,en,Gartner anketinin bulgularının kısaltılmış bir versiyonu aşağıda verilmiştir.,en,Bulgular son zamanlarda Mayıs ayında yayınlandı,en,Yani hemen hemen güncelleniyorlar,en,Anketin büyük hedef kitlesi esas olarak küçük ve orta ölçekli şirketlerden ve küçük seviye C yöneticilerinden oluşuyordu,en,hedef kitlenin gelecekte Hadoop'a yatırım yapmayı reddetti,en,hedef kitlenin gelecekte Hadoop'u kullanabileceklerini belirtti,en,Hedef kitlenin şu anda kullandığı veya daha yeni kullanmaya başladığı,en,Bu şirketler,en,O zaman kullanmıyordu ve kullanmayı planlamıyordu,en,Gelecekte bile,en,Anlaşılması zor kullanıcı arayüzüne ve çalıştırmak için personelde beceri eksikliğine dikkat çekti,en,Ana neden olarak,en,Merv Adrian,en, a shortened version of the findings of the Gartner survey are given below. The findings were released recently on May 2015, so they are pretty much updated. The large target audience of the survey mainly consisted of small to medium sized companies and small level-C executives

About 54% of the target audience refused to invest on Hadoop in the future.
Only 18% of the target audience stated that they may use Hadoop in the future.
About 26% of the target audience has been currently using or have just started to use Hadoop.
Those companies, that weren’t using it then and weren’t planning to use it, even in the future, pointed out its hard-to-understand user interface and lack of skills in personnel to operate, as the main cause.

Merv Adrian, who is the vice-president at Gartner, has stated that seemingly, Hadoop would not be very successful for at least the next two years, as there are a large number of corporations in the world who aren’t using Hadoop at the present, and wouldn’t use it for quite some time in the future as well. Also, lack of interest in Hadoop, despite the increasing need of big data management software, suggests that the demand for Hadoop has been sluggish. The reasons for this are given below

Less or no skills to operate Hadoop are one of the major reasons. Most of the corporations state that their staff does not possess enough skills to use Hadoop. Hadoop can be said to be used by very few corporations who can manage to use it efficiently. However, Süreci basitleştirmek için piyasada bazı ekstra üçüncü taraf araçları ortaya çıkıyor,en,Ama bunlar bile süreci yeterince basitleştiremez,en,Hadoop kullanımı için yeni beceriler gerektirir,en,Ve eğitim çalışanları hem zaman hem de para gerektirir,en,Önceden mevcut beceriler veya basit mantık, bu karmaşık yazılımı çalıştırmak için kullanılamaz,en,Eğitim sağlanabilir,en,Ancak bu tür programların sadece daha fazla önem kazanması bekleniyor,en,Birçok şirket Hadoop'un fazla faydası olmayacağını düşünüyor,en,Hadoop'u bir çözüm olduğundan daha büyük bir sorun olarak düşünüyorlar,en,Açıkçası güçlü olduğunu düşünüyorlar,en,Ama çok fazla güce ihtiyaç duymayacaklar,en,Hadoop'u benimsemek için gereken genel sermaye, kazanılan gerçek kârdan çok daha yüksektir.,en. But even these cannot make the process simple enough.
Hadoop requires new skills to use, and training employees require both time and money. Also, pre existing skills or simple logic cannot be used to operate this complex software. Training can be provided, but it is expected that such programs will gain more importance only in 2 to 3 years.
Many companies think that Hadoop won’t be of much use. They seem to think about Hadoop as a bigger problem than it is as a solution. They think that it is overtly powerful, but they aren’t going to need so much power. Also, the overall capital needed to adopt Hadoop is way much higher than the actual profit earned by it.

The second group of companies are confident about its use in the future. Some companies have even started using Hadoop for maximum efficiency with increasing benefits. The most powerful and influential feature of Hadoop is that it can process large amounts of data at real time with high accuracy, so it can drastically reduce the chances of deceit. Also, these companies can work more efficiently as they can carefully analyze customer feedback. They could receive this type of data from a large number of internet based sources.

Must read – Want to know about Big Data myths?

What can you make from these findings?

The thinking of the two different groups can be as different as left is to right, and this can make the situation confusing. But this confusion is generally good for companies, Şimdi Hadoop'un profesyonellerini ve eksilerini analiz etmeye başlayacaklar,en,Bu şirketler yanlış bilgilendirildiğinde,en,Sadece Hadoop'u kullanmanın parlak tarafını düşünüyorlar,en,Ama düzgün analiz ettikten sonra,en,Bazı eksilerini de bulabilirler,en,Bir ürünün kullanılabilirliği ve ayrıca ihtiyaç duyarlılığı hakkında bilgi edinmek için uygun analiz gereklidir.,en,Hadoop son derece gelişmiş bir araç olarak kabul edilir,en,Ve insanlar ileri düzeyin kullanımı zor olduğunu düşünüyor,en,Hadoop kullanıcılarının bu efsaneyi de çürütmesi gerekiyor,en,Hadoop'u kullanmak,en,Sahada büyük yatırımlar gerektiren düzgün bir şekilde öğrenmek zorundadır,en,Mevcut üçüncü taraf araçları bile Hadoop'u çalıştırmak için yeterince kolaylaştıramaz,en,Hadoop, bir ön uç aracı olarak daha kullanıcı dostu hale gelmesi için değiştirilmelidir,en. When these companies are misinformed, they think only about the bright side of using Hadoop, but after analyzing properly, they can find some of its cons too. So, proper analyzing is required to find out about a product’s usability and also its needfulness.

Hadoop is considered to be an extremely advanced tool, and people think that advanced means hard to use. So, Hadoop users need to debunk this myth too. To use Hadoop, one has to learn it properly which requires large investments in the field. Even the third-party tools that are available cannot make Hadoop easy enough to operate. So, Hadoop has to be modified so that it becomes more user-friendly as a front-end tool.

Şirketlerin bilmesi gereken en önemli şey, Hadoop'un büyük veri işleme potansiyeli gerçek zamanlı,en,Bu gerçeğin farkına varan şirketler büyük karlar kazanıyor,en,aynı anda sahtekarlıkları önlemek,en,Gerçek zamanlı olarak işlemek, bir kerede işlemekten daha kullanışlıdır, çünkü bu da müşterilere geri bildirimlerine göre daha iyi ürünler sunmanıza izin verebilir.,en,Hadoop, önemli verileri toplu olarak işlemek yerine gerçek zamanlı olarak işlemek için daha uygundur,en,Aşağıda verilen bir grafik gerçeği göstermektedir,en,Yeni teknolojiler insanlarla popüler olmak için zaman alıyor,en,Söylentiler ve gerçekler tamamen farklı,en,Ve belki bir süre sonra,en,Hadoop'u ilk etapta kullanmak istemeyen insanlar,en. The companies which realize this fact earn large profits, preventing frauds at the same time. Processing at real time is more useful than processing all at once as this can also allow you to provide customers with better products according to their feedback. Also, Hadoop is more suitable for processing important data at real time rather than processing unvarying data types in batches. A graph provided below demonstrates the fact.

New technologies take time to get popular with the people. Rumors and truths are completely different, and maybe after sometime, the people who didn’t want to use Hadoop in the first place, popülerlik artışından sonra ve gerçek özelliklerini bildikten sonra bunu yapacak olanlar olabilir.,en,Bu, piyasaya daha fazla araç girdikten sonra olabilir,en,hangi iddia ve aynı zamanda süreci basitleştiriyor,en,Ve Hadoop'u kullanımı gerçekten kolaylaştır,en,Hadoop için SQL aracı böyle bir aracın iyi bir örneği olabilir,en,Ve Hadoop'u genel halk için kullanımı daha kolay hale getirebilir,en,Daha fazla oku Hadoop makaleleri,en,Hadoop'a ilgi eksikliği, yararlı olmadığı anlamına gelmez,en,Bu, birçok şirketin hala bu konuda fazla bir şey bilmediği anlamına gelir,en,Bu şirketler Hadoop'u sorunları verimli bir şekilde çözme ihtiyacını karşılayacak şekilde kullanmak zorundadır.,en,Veri işleme için gerçek zamanlı olarak kullanılabilir,en,Özellikle geleneksel veriler,en,Hadoop'un başka birçok özelliği ve kullanımı da var,en. This can happen after more tools enter the market, which claim and also simplify the process, and make Hadoop really easy to use. The SQL tool for Hadoop can be a good example of such a tool, and it may make Hadoop more and more easy to use for the general public.