Visió de conjunt: tecnologia de dades gran és donar amb les millors pràctiques i millors tendències cada dia. grans dades està arribant a poc a poc en els projectes principals del corrent i també guanyant impuls. Amb grans volums de dades, Analytics també està rebent molta importància, ja que ara és capaç de proporcionar una bona penetració en els processos de presa de decisions.
En aquest article anem a parlar de la últimes tendències en el món gran de dades i anàlisi.
Introducció: En els anys actuals, grans volums de dades i anàlisi són l'àrea més enfocada en què es concentren totes les organitzacions. L'aplicació de l'analítica de gran quantitat de dades que utilitzen la plataforma de dades gran també està produint resultats atractius. També ajuda a les organitzacions a comprendre el comportament del client.
A la secció següent, Vaig a descriure l'evolució d'una en una.
visió impulsada Analytics: Com sabem els grans dades té a veure amb gran volum de dades de diferents fonts. Així que sense dades, plataformes de dades grans no serveixen de res. L'altre aspecte important és utilitzar aquestes dades per obtenir una visió pràctica real,, que es coneix comunament com la comprensió d'anàlisi derivats. Pel que la tendència és a créixer en l'àrea d'anàlisi de dades impulsada basat en plataformes de dades grans. com benefici, les empreses no necessiten dependre de la intuïtiva procés de presa de decisions, que pot no ser correcta sempre. Les organitzacions estan tractant d'aplicar l'analítica en totes les àrees de negoci on cada vegada hi ha una possibilitat. Com a resultat, que estan rebent una visibilitat clara i prediccions fiables.
dades de gran privacitat i seguretat: La seguretat i la privacitat són les dues paraules clau més importants que intervenen en qualsevol aplicació de programari. Això també és cert per a aplicacions de dades grans. jo diria que, seguretat de les dades i la privacitat són més importants especialment en aplicacions de grans volums de dades, ja que té a veure amb el processament de dades i la penetració guanyant. Així que les organitzacions són cada vegada més seriós i prendre mesures apropiades per assegurar la privacitat i seguretat de les seves dades (que és una mina d'or).En els anys actuals, empreses han de posar més èmfasi en la construcció d'una estricta seguretat, polítiques de privacitat i de govern per les seves iniciatives de dades grans. També és important recordar que les grans fonts de dades i les tecnologies estan augmentant dia a dia. Així les polítiques de seguretat han de canviar contínuament per satisfer la necessitat dels canvis de l'entorn. Big data és una àrea extensa, de manera que les polítiques de seguretat han de ser robustes i flexibles.
Més inversió en projectes de grans volums de dades: Big data és una nova àrea que necessita ser investigat en més detalls. Les empreses també estan invertint en diferents plataformes de dades grans per explorar els avantatges i desavantatges. Sabem que les grans idees de dades no estan disponibles gratuïtament, però la inversió ha de ser fet estratègicament. Sempre hi ha una possibilitat mala inversió, si el requisit i l'objectiu final no es planifica correctament. Les empreses també estan invertint en eines d'anàlisi que són capaços de manejar grans sortida de dades i tenen sentit per a l'usuari final. La demanda d'aquestes eines d'anàlisi de dades i plataformes grans estan augmentant cada dia. No obstant això, és responsabilitat de l'organització per avaluar les característiques i capacitats d'aquestes eines abans d'invertir grans sumes de diners.
Canvi en la cultura de l'organització: Per donar cabuda a grans tendències de les dades, cultura de l'organització ha de ser canviat. En el passat, i anàlisi de dades van ser la responsabilitat d'un equip específic en una organització. Va ser un projecte totalment independent i confinat dins d'una unitat particular. Per obtenir el benefici real de grans volums de dades i anàlisi, totes les unitats d'una organització han de participar en la iniciativa. En els propers anys hi haurà un canvi significatiu en la cultura de l'organització.
Importància de científics de dades: Com el seu nom indica "Big data ', la importància de les dades té la màxima prioritat. Com a conseqüència, les persones que tenen experiència en la ciència de dades es converteixen en una part integral d'anàlisi de dades grans. L'experiència de l'oficial de dades / científics abasten tots els camps com la recopilació de dades, neteja de dades, procés de dades, extreure informació significativa mitjançant l'aplicació d'algoritmes estadístics / models, etc.. Aquest processament de dades és un procés continu com les fonts de dades d'entrada canvia cada dia. Les característiques de les dades, el seu format, i el volum de tots estan tenint un impacte significatiu en l'anàlisi estadística. Pel que els científics de dades han d'avaluar aquests aspectes de forma regular i fer aportacions a l'organització. L'altre aspecte és separar les dades significatives de l'enorme volum d'entrada i rebutjar la resta. perquè, tractament de dades és un costós i consumeix molt de temps. Així que la importància s'ha de donar en el procés d'extracció i després aplicar l'analítica sobre d'ell. En els propers anys, científics de dades tindran gran importància i la demanda. Així que les organitzacions han d'invertir en recursos que tenen una excel·lent comprensió de la ciència de dades.
Intel·ligents grans de dades i d'anàlisi d'aplicacions: aplicacions de dades i anàlisi de grans són diferents en comparació amb les aplicacions tradicionals. Tots aquests grans de dades i d'anàlisi d'aplicacions són aplicacions intel·ligents, ja que tenen l'algoritme d'autoaprenentatge incorporat. Cada vegada més organitzacions han començat a treballar en aplicacions d'anàlisi basat en les dades grans. Tots ells estan tractant de portar el resultat de l'analítica a les masses i crear un impacte significatiu en la millora de les persones comunes. L'atenció se centra en la creació de "autoaprenentatge intel·ligent’ i 'autoservei’ applications. Aquestes aplicacions són prou intel·ligents com per entrenar-se i millorar amb el temps. Com a resultat, organitzacions no han d'invertir contínuament en recursos humans com de dades científiques, desenvolupadors d'aplicacions, etc.. En diferents arrencades de l'any que ve, ISV es plantejaran per produir més i més intel·ligents aplicacions d'anàlisi.
Importància de dades fora: La identificació de la font d'entrada de dades és un aspecte important. L'èxit de les últimes anàlisis de dades grans és significativament depèn de les fonts de dades d'entrada. Fa pocs anys, que no tenen aquesta gran quantitat de dades. Durant l'últim parell d'anys hem vist una explosió de dades de diverses fonts com els dispositius mòbils, social media, sensors, computadores i molts més. Però al principi no teníem l'experiència necessària per capturar aquestes dades i utilitzar-los en el nostre processament. Now, les noves tecnologies com Apache Hadoop (sobre la base de 'processament distribuït') estan pujant d'una manera gran i ajudar a les organitzacions per aprofitar aquests oceans de dades. Les dades disponibles dins de les organitzacions sempre eren accessibles per al processament, però la captura de les dades fora era gairebé impossible. Però la realitat és, aquestes dades fora percentatge és molt més gran en comparació amb el volum de dades dins de. Així que és molt important posar més importància a les dades fora.
Summary: Per a l'últim parell d'anys grans volums de dades i anàlisi esdevenen un punt de discussió a tot arreu. En els propers anys també jugarà un paper important en l'anàlisi de dades. anteriorment també, analítiques hi eren, però les dades va ser estructurada i el volum va ser molt menor. Pel que els resultats de l'analítica van ser fins a cert punt limitat. Com a conseqüència, la major part de les decisions de negoci van ser preses a partir de les experiències passades. Però ara un dia, el resultat de l'anàlisi basada en els grans volums de dades produeix una visió significativa i prediccions. Ara les organitzacions estan confiant més en les anàlisis de resultat i d'aconseguir un bon retorn de la inversió. En aquest article he discutit algunes de les principals tendències en gran domini de dades i anàlisi. Però cal recordar que les tendències estan sempre canviant i seguirà canviant en els propers anys també. Les tendències són sempre depèn dels últims desenvolupaments en l'àrea dels negocis i la tecnologia. Pel que també és cert per a grans volums de dades i el seu futur.
