Агляд: Вялікія дадзеныя тэхналогіі прыходзіць з перадавым вопытам і лепшымі тэндэнцыямі кожны дзень. Вялікія дадзеныя паступова ўваходзяць у асноўны паток праектаў таксама і набірае абароты. З вялікімі дадзенымі, аналітыкі таксама атрымлівае вялікае значэнне, як цяпер здольная забяспечыць добрае ўяўленне аб працэсах прыняцця рашэнняў.
У гэтым артыкуле мы будзем казаць аб апошнія тэндэнцыі ў вялікіх дадзеных і аналітыкі свету.
Увядзенне: У бягучым годзе, вялікія дадзеныя і аналітыка з'яўляюцца найбольш сканцэнтраваны вобласць, дзе ўсе арганізацыі засяродзілі. Прымяненне аналітыкі на вялікіх аб'ёмах дадзеных, выкарыстоўваючы вялікую платформу дадзеных таксама вырабляе прывабныя вынікі. Ён таксама дапамагае арганізацыям зразумець паводзіны кліентаў.
У наступным раздзеле, Я буду апісваць тэндэнцыі адзін за адным.
Аналітыка прыводзіцца разуменне: Як мы ведаем, вялікія дадзеныя ўсё аб велізарным аб'ёме дадзеных, якія атрымліваюцца з розных крыніц. Такім чынам, без дадзеных, вялікія платформы дадзеных бескарысныя,. Іншым важным аспектам з'яўляецца тое, каб выкарыстоўваць гэтыя дадзеныя, каб атрымаць рэальнае ўяўленне аб дзейсную, які шырока вядомы як аналітыкі атрыманыя з разумення. Такім чынам, тэндэнцыя росту ў галіне дадзеных кіраваным аналітыкі на аснове вялікіх платформаў дадзеных. У карысць, кампаніі не павінны залежаць ад інтуітыўнага працэсу прыняцця рашэнняў, якая не можа быць правільным заўсёды. Арганізацыі спрабуюць прымяніць аналітыку ва ўсіх сферах бізнесу, дзе калі-небудзь ёсць магчымасць. У выніку, яны атрымліваюць выразную бачнасць і надзейныя прагнозы.
Вялікая канфідэнцыяльнасць і бяспеку дадзеных: Бяспеку і канфідэнцыяльнасць з'яўляюцца двума найбольш важныя ключавыя словы, якія ўдзельнічаюць у любых праграмных прыкладанняў. Гэта таксама дакладна для вялікіх прыкладанняў дадзеных. Я б сказаў,, бяспеку дадзеных і прыватнасць з'яўляюцца больш важнымі, асабліва ў вялікіх прыкладанняў дадзеных, таму што гэта ўсё аб апрацоўкі дадзеных і атрымання разумення. Такім чынам, арганізацыі атрымліваюць сур'ёзныя і прымаць адпаведныя меры для забеспячэння прыватнасці і бяспекі іх дадзеных (які ўяўляе сабой залаты руднік).У бягучым годзе, кампаніі будуць надаваць больш увагі пабудове строгай бяспекі, прыватнасці і ўпраўлення палітыкі для іх вялікіх ініцыятыў дадзеных. Важна таксама памятаць, што вялікія крыніцы дадзеных і тэхналогіі расце дзень ад дня. Такім чынам, палітыка бяспекі павінна бесперапынна змяняцца, каб задаволіць патрэбы змененай асяроддзя. Вялікія дадзеныя шырокая вобласць, таму палітыка бяспекі павінна быць надзейнай і гнуткай.
Дадатковыя інвестыцыі ў буйныя праекты дадзеных: Вялікія дадзеныя з'яўляецца новай вобласцю, якая павінна быць даследавана больш падрабязна. Кампаніі таксама ўкладаюць капітал у розныя вялікія платформы дадзеных, каб даследаваць перавагі і недахопы. Мы ведаем, што вялікія ідэі дадзеных не ў свабодным доступе, але інвестыцыі павінны быць зроблены стратэгічна. Існуе заўсёды шанец дрэнных інвестыцый, калi патрабаванне і канчатковая мэта ня правільна плануецца. Кампаніі таксама ўкладаюць капітал у аналітычных інструментаў, якія здольныя апрацоўваць вялікія выходныя дадзеныя і маюць сэнс для канчатковага карыстальніка. Попыт на гэтыя аналітыкі інструментаў і вялікіх платформаў дадзеных расце з кожным днём. Але гэта адказнасць арганізацыі ацаніць функцыі і магчымасці гэтых інструментаў, перш чым укладваць вялікія грошы.
Змяненне арганізацыйнай культуры: Для таго, каб размясціць вялікія тэндэнцыі дадзеных, арганізацыйная культура павінна быць зменена. У мінулым, дадзеныя і аналітыка былі адказнасць канкрэтнай каманды ў арганізацыі. Гэта быў цалкам асобны праект і заключаны ў межах канкрэтнага блока. Для таго, каб атрымаць рэальную выгаду ад вялікіх аб'ёмаў дадзеных і аналітыкі, усе падраздзяленні арганізацыі павінны ўдзельнічаць у ініцыятыве. У бліжэйшыя гады будзе істотнае змяненне арганізацыйнай культуры.
Важнасць навуковых дадзеных: Як вынікае з назвы "вялікіх дадзеных", важнасць дадзеных мае найвышэйшы прыярытэт. Як следства, людзі, якія маюць вопыт у навуцы даных сталі неад'емнай часткай вялікіх аналітычных дадзеных. Экспертыза афіцэра даных / навукоўцы ахопліваюць усе палі, такія як збор дадзеных, ачыстка дадзеных, апрацоўка дадзеных, здабывання значнай інфармацыі шляхам прымянення статыстычных алгарытмаў / мадэляў і г.д.. Гэтая апрацоўка даных уяўляе сабой бесперапынны працэс, як крыніцы ўваходных дадзеных мяняецца кожны дзень. характарыстыкі дадзеных, яго фармат, і аб'ём ўсе аказваюць значны ўплыў на статыстычным аналізе. Такім чынам, навукоўцы дадзеных павінны ацаніць гэтыя аспекты на рэгулярнай аснове, і ўнесці свой уклад у арганізацыю. Іншы аспект складаецца ў падзеле значных дадзеных з вялізнага аб'ёму ўводу і адкінуць астатнія. таму што, апрацоўка даных з'яўляецца дарагім і патрабуе шмат часу. Такім чынам, увага варта надаваць на працэсе экстракцыі, а затым прымяніць аналітыку па-над ім. У бліжэйшыя гады, навукоўцы дадзеныя будуць мець вялікае значэнне і попыт. Такім чынам, арганізацыі павінны інвеставаць у рэсурсы, якія маюць выдатнае разуменне навукі дадзеных.
Смарт вялікія прыкладання дадзеных і аналітыка: Вялікія прыкладання дадзеных і аналітыка адрозніваюцца па параўнанні з традыцыйнымі праграмамі. Усе гэтыя вялікія дадзеныя і аналітычныя прыкладання з'яўляюцца смарт-прыкладанняў, паколькі яны маюць алгарытм саманавучання убудаваны. Усё больш і больш арганізацый пачалі працаваць над аналітычных прыкладанняў на аснове вялікага дадзеных. Усе яны спрабуюць прынесці вынік аналітыкі да масаў і ствараюць значны ўплыў на паляпшэнне простых людзей. Асноўны ўпор робіцца на стварэнні "разумных саманавучання’ і "самаабслугоўванне’ applications. Гэтыя прыкладання досыць разумныя, каб навучыць сябе і палепшыць з цягам часу. У выніку, арганізацыі не павінны ўвесь час інвеставаць у чалавечыя рэсурсы, як навукоўцы дадзеных, распрацоўшчыкі прыкладанняў і г.д.. У розных стартапов на будучы год, Незалежныя распрацоўшчыкі прыдумаюць, каб вырабляць больш і больш разумных аналітычных прыкладанняў.
Важнасць дадзеных за межамі: Вызначэнне крыніцы уваходнага сігналу дадзеных з'яўляецца важным аспектам. Поспех апошніх вялікіх аналізу дадзеных істотна залежыць ад крыніц ўваходных дадзеных. Некалькі гадоў таму, у нас не было гэтага багацця дадзеных. На працягу апошніх некалькіх гадоў мы бачылі выбух дадзеных з розных крыніц, такіх як мабільныя прылады, social media, sensors, кампутары і многае іншае. Але першапачаткова ў нас не было вопыту, каб захапіць гэтыя дадзеныя і выкарыстоўваць іх у нашай апрацоўцы. Now, новыя тэхналогіі, такія як Apache Hadoop (на аснове 'размеркаванай апрацоўкі') прыходзяць у вялікі шлях і дапамагаючы арганізацыям задзейнічаць гэтыя акіяны дадзеных. Наяўныя ўнутры арганізацый дадзеныя заўсёды былі даступныя для апрацоўкі, але захопліваць знешнія дадзеныя практычна немагчыма. Але рэальнасць такая,, Гэтыя знешнія дадзеныя працэнт нашмат больш у параўнанні з унутраным аб'ёмам дадзеных,. Так што вельмі важна, каб пакласці большае значэнне на вонкавым боку дадзеных.
Summary: За апошнія некалькі гадоў вялікія дадзеныя і аналітыка становяцца прадметам абмеркавання ва ўсім свеце. У бліжэйшыя гады таксама будзе гуляць істотную ролю ў аналізу дадзеных. раней таксама, аналітыкі былі там, але дадзеныя былі структураваныя і аб'ём быў значна ніжэй,. Такім чынам, вынікі аналітыкі былі ў некаторай ступені абмежаваная. Як следства, вялікая частка бізнэс-рашэнні былі прынятыя на аснове мінулага вопыту. Але цяпер дзень, вынік аналітыкі на аснове вялікіх дадзеных вырабляе значнае разуменне і прагнозы. Цяпер арганізацыі належаць больш на аналітыку вынік і атрымаць добрую аддачу ад інвестыцый. У гэтым артыкуле я абмеркаваў некаторыя з асноўных тэндэнцый у галіне вялікіх дадзеных і аналітыкі дамена. Але мы павінны памятаць, што тэндэнцыі пастаянна мяняюцца, і ён будзе працягваць мяняцца ў бліжэйшыя гады таксама. Тэндэнцыі заўсёды залежаць ад апошніх распрацовак у бізнес і вобласці тэхналогій. Такім чынам, гэта таксама дакладна для вялікіх аб'ёмаў дадзеных і яе будучыню.
