Oorsig: Big data tegnologie kom met die beste praktyke en 'n beter tendense elke dag. Big data is geleidelik kom in hoofstroom projekte ook en momentum. Met groot data, analise is ook om veel belang, soos dit nou is in staat om van die verskaffing van 'n goeie insig in besluitnemingsprosesse.
In hierdie artikel sal ons praat oor die nuutste tendense in die groot data en analise wêreld.
Inleiding: In die huidige jaar, groot data en analise is die mees gefokusde area waar al die organisasies konsentreer. Die toepassing van analytics op groot hoeveelheid data met behulp van groot data platform is ook die vervaardiging van aantreklike resultate. Dit help ook die organisasies om die gedrag van kliënte te verstaan.
In die volgende afdeling, Ek sal die tendense een vir een beskryf.
Analytics gedryf insig: Soos ons groot data weet is alles oor groot volume van data uit verskillende bronne. So sonder data, groot data platforms is van geen nut. Die ander belangrike aspek is om hierdie inligting te gebruik om die werklike aksie insig te kry, wat algemeen bekend staan as-analise afgelei insig. So het die tendens is om te groei in die data-gedrewe Analytics gebied gebaseer op groot data platforms. As 'n voordeel, maatskappye hoef nie te afhanklik van die intuïtiewe besluitneming proses, wat dalk nie altyd korrek wees. Organisasies probeer om Analytics pas in al die sake gebiede waar ooit is daar 'n moontlikheid. As a result, hulle kry duidelike sigbaarheid en betroubare voorspellings.
Big data privaatheid en sekuriteit: Sekuriteit en privaatheid is die twee belangrikste sleutelwoorde wat betrokke is by enige sagteware programme. Dit geld ook vir 'n groot data aansoeke. ek sou sê, beveiliging van data en privaatheid is meer belangrik, veral in groot data aansoeke, want dit is al oor die verwerking van data en verkryging van insig. So het die organisasies kry ernstige en neem behoorlike stappe doen om die privaatheid en sekuriteit van hul data te verseker (wat is 'n goudmyn).In die huidige jaar, maatskappye sal meer fokus op die bou van 'n streng sekuriteit, privaatheid en bestuursbeleid vir hul groot data inisiatiewe. Dit is ook belangrik om te onthou dat 'n groot data bronne en tegnologie is aan die toeneem van dag tot dag. So het die sekuriteit beleid moet voortdurend verander om die behoefte van die veranderde omgewing te ontmoet. Big data is 'n uitgestrekte gebied, sodat die sekuriteit beleid moet sterk en soepel gemaak.
Meer belegging in 'n groot data projekte: Big data is 'n nuwe gebied wat ondersoek moet word in meer besonderhede. Maatskappye is ook belê in verskillende groot data platforms om die voor- en nadele te verken. Ons weet dat 'n groot data insigte is nie vrylik beskikbaar, maar die belegging het om strategies te word. Daar is altyd 'n kans van 'n slegte belegging, As die vereiste en die einddoel is nie korrek beplan. Maatskappye is ook belê in analytics gereedskap wat in staat is om die hantering van groot data uitset is en sin maak om die eindgebruiker. Die vraag na hierdie analytics gereedskap en 'n groot data platforms is aan die toeneem elke dag. Maar dit is die verantwoordelikheid van die organisasie om die funksies en vermoëns van hierdie instrumente te evalueer voor te belê groot geld.
Verandering in organisasiekultuur: Om groot data tendense te akkommodeer, organisasiekultuur moet verander. In die verlede, data en analise was die verantwoordelikheid van 'n spesifieke span in 'n organisasie. Dit was 'n heeltemal aparte projek en beperk word binne 'n bepaalde eenheid. Om die werklike voordeel van die groot data en ontleding te kry, al die eenhede van 'n organisasie het om deel te neem in die inisiatief. In die komende jaar sal daar 'n beduidende verandering in organisasiekultuur wees.
Belangrikheid van data wetenskaplikes: Soos die naam aandui 'Big data', die belangrikheid van data het die hoogste prioriteit. As 'n gevolg, mense wat met kundigheid in data wetenskap 'n integrale deel van die groot data analytics. Die kundigheid van data beampte / wetenskaplikes dek al die velde soos data-insameling, data reiniging, data verwerking, onttrek betekenisvolle inligting deur die toepassing van statistiese algoritmes / modelle ens. Hierdie data verwerking is 'n deurlopende proses as die insette databronne elke dag verander. Die eienskappe van data, sy formaat, en volume almal met 'n beduidende impak op die statistiese ontleding. So het die data wetenskaplikes moet hierdie aspekte te evalueer op 'n gereelde basis en insette lewer tot die organisasie. Die ander aspek is die betekenisvolle data te skei van die groot volume van insette en gooi die res. omdat, verwerking van data is 'n duur en tydrowende. So het die belangrikheid gegee moet word op die onttrekking proses en dan aansoek doen analytics op die top van dit. In die komende jaar, data wetenskaplikes sal groot belang en die vraag het. So het die organisasies moet belê in hulpbronne met uitstekende begrip van data wetenskap.
Smart groot data en analise programme: Big data en analise programme is anders in vergelyking met die tradisionele programme. Al hierdie groot data en analise programme is slim aansoeke as hulle die self leer algoritme ingeboude. Al hoe meer organisasies het begin werk aan analytics aansoeke wat gebaseer is op die groot data. Almal van hulle is besig om die uitslag van analytics om die massas beduidende impak op die verbetering van gewone mense te bring en te skep. Die hooffokus is op die skep van smart 'self leer’ en 'self service’ applications. Hierdie aansoeke is slim genoeg om hulself op te lei en te verbeter oor die tyd. As a result, organisasies hoef nie voortdurend belê op menslike hulpbronne soos data wetenskaplikes, aansoek ontwikkelaars ens. In die komende jaar se verskillende starters, ISV sal kom om al hoe meer intelligente ontleding aansoeke te produseer.
Belangrikheid van buite data: Die identifisering van die insette bron van data is 'n belangrike aspek. Die sukses van die nuutste groot data analise is aansienlik hang af van die insette databronne. Paar jaar gelede, ons het nie hierdie rykdom van data. Gedurende die afgelope paar jaar het ons data ontploffing gesien uit verskillende bronne soos mobiele toestelle, social media, sensors, rekenaars en nog vele meer. Maar aanvanklik het ons nie die kundigheid om hierdie data op te vang en gebruik dit in ons verwerking. Now, die nuwe tegnologie soos Apache Hadoop (gebaseer op 'verspreide verwerking ") kom in 'n groot manier en help die organisasies om hierdie oseane van data tik. Die data beskikbaar binne organisasies was altyd toeganklik vir verwerking, maar die opneem van die buite data is byna onmoontlik. Maar die werklikheid is, hierdie buite data persentasie is veel groter in vergelyking met die binnekant van data volume. Dit is dus baie belangrik om meer belang gestel aan die buitekant data.
Summary: Vir die afgelope paar jaar groot data en analise is 'n punt van bespreking oral. In die komende jaar ook sal dit 'n beduidende rol in die data analise speel. vroeër ook, analise was daar, maar die data is gestruktureerde en volume was baie laer. So het die resultate van analise was tot 'n mate beperk. As 'n gevolg, die meeste van die sake-besluite geneem op grond van die ervarings in die verlede. Maar nou 'n dag, die gevolg van analytics gebaseer op die groot data maak sinvolle insig en voorspellings. Nou die organisasies staatmaak meer op die ontleding lei en om goeie opbrengs op belegging. In hierdie artikel het ek 'n paar van die belangrikste tendense bespreek in 'n groot data en analise domein. Maar ons moet onthou dat die tendense ooit verander en dit sal aanhou verander in ook in die komende jaar. Die tendense is altyd afhanklik van die nuutste ontwikkeling in die besigheid en tegnologie-area. So is dit ook waar vir die groot data en sy toekoms.
