Přehled: Big technologie Data přichází s osvědčenými postupy a lepší trendy každý den. Big Data se postupně dostává do hlavního proudu projektů také a nabírá na obrátkách. S velkým údajů, analytika je také stále velký význam, jak to je nyní schopen poskytovat dobrý vhled do rozhodovacích procesů.
V tomto článku budeme hovořit o nejnovější trendy ve zpracování velkých objemů dat a analytika světě.
Úvod: V jednotlivých letech, zpracování velkých objemů dat a analytické nástroje jsou nejvíce zaměřeny oblast, kde všechny organizace se zaměřují. Aplikování analytika na obrovské množství dat, využívající zpracování velkých objemů dat platformy je také produkovat zajímavé výsledky. To také pomáhá organizacím pochopit chování zákazníků.
V následující části, Popíši trendů jeden po druhém.
řízený Analytics vhled: Jak víme velkých objemů dat je především o obrovském objemu dat z různých zdrojů. Takže bez údajů, zpracování velkých objemů dat platformy jsou k ničemu. Dalším důležitým aspektem je použití tato data získat skutečnou žalovatelné vhled, který je obecně známý jako analytický-odvozené vhledu. Takže trend je růst v datové oblasti hnaného pro analýzu na základě velkých datových platformách. Jako benefit, firmy nemusí záviset na intuitivní proces rozhodování, která nemusí být vždy správné. Organizace se snaží aplikovat analytiku ve všech obchodních oblastech, kde stále existuje možnost. Jako výsledek, jsou stále jasnou viditelnost a spolehlivé předpovědi.
Big soukromí a zabezpečení dat: Bezpečnost a soukromí jsou dva nejdůležitější klíčová slova zapojeny do žádných softwarových aplikací. To platí také pro velké datové aplikace. Řekl bych, že, bezpečnost dat a soukromí jsou mnohem důležitější zejména ve velkých datových aplikací, protože je to všechno o zpracování dat a získání vhledu. Takže organizace jsou stále vážné a při správné kroky k zajištění soukromí a bezpečnost svých dat (což je zlatý důl).V jednotlivých letech, Společnosti budou klást větší důraz na budování přísným bezpečnostním, soukromí a správy politiky pro jejich velkých datových iniciativ. Je také důležité si uvědomit, že velké datové zdroje a technologie se zvyšuje každým dnem. Takže bezpečnostní politika by měla neustále mění k uspokojení potřeb se změnilo prostředí. Big dat je obrovský prostor, takže bezpečnostní politika by měla být robustní a flexibilní.
Více investic do velkých datových projektů: Big Data je nová oblast, která musí být vyšetřena v další podrobnosti. Firmy se také investování do různých velkých datových platforem, aby prozkoumala výhody a nevýhody. Víme, že velké datové postřehy nejsou volně k dispozici, ale investice musí být provedena strategicky. Tam je vždy šance na špatné investice, pokud není splněn požadavek a konečným cílem není správně plánováno. Firmy jsou také investice do analytických nástrojů, které jsou schopné zpracovat velký datový výstup a smysl pro koncového uživatele. Poptávka po těchto analytických nástrojů a velkých datových platforem se zvyšuje každým dnem. Ale to je odpovědností organizace vyhodnotit funkce a možnosti těchto nástrojů předtím, než investovat velké peníze.
Změna organizační kultury: Pro uspokojení velké datové trendy, Organizace kultura je třeba změnit. V minulosti, Data a analytické nástroje byly odpovědnost konkrétního týmu v organizaci. Jednalo se o zcela samostatný projekt a uzavřen v konkrétní jednotce. Chcete-li získat skutečný prospěch velkých dat a analytiky, Všechny jednotky organizace mají k účasti na iniciativě. V příštích letech dojde k významné změně v organizační kultury.
Význam datových vědců: Jak již název napovídá "Big údaje", významu údajů má nejvyšší prioritu. V důsledku toho, lidé, kteří mají odborné znalosti v oblasti datových vědy se staly nedílnou součástí velkých datových analytiku. Odbornost dat pracovníka / vědci týkat všech oblastí, jako je sběr dat, čištění dat, zpracování dat, extrahování smysluplné informace použitím statistické algoritmy / etc modely. Toto zpracování dat je kontinuální proces, jako zdroje vstupních dat se mění každý den. Charakteristiky údajů, jeho formát, a objem všechny mají významný dopad na statistické analýze. Data tedy vědci by měli zhodnotit tyto aspekty v pravidelných intervalech a přispívat k organizaci. Druhým aspektem je oddělit smysluplné údaje z obrovského množství vstupních a vyhoďte zbytek. Protože, Zpracování dat je nákladné a časově náročné. Takže význam by měl být uveden na procesu těžby a pak aplikovat analytiku na vrcholu toho. V nadcházejících letech, datové vědci budou mít velký význam a poptávky. Takže organizace by měly investovat do prostředků, které mají vynikající znalosti o vědě dat.
Inteligentní zpracování velkých objemů dat a analytické aplikace: Zpracování velkých objemů dat a analytické aplikace jsou odlišné ve srovnání s tradičními aplikacemi. Všechny tyto zpracování velkých objemů dat a analytické aplikace jsou aplikace pro inteligentní, protože mají algoritmus vlastního učení vestavěný. Stále více organizací začaly pracovat na analytických aplikací na základě zpracování velkých objemů dat. Všechny z nich se snaží přinést výsledek Analytics s masami a vytvořit významný dopad na zlepšení obyčejných lidí. Hlavní důraz je kladen na vytvoření chytré "sebevzdělávání’ a "samoobslužné’ applications. Tyto aplikace jsou dost chytří na to trénovat sebe a zlepšit v průběhu času. Jako výsledek, Organizace nemusí neustále investovat do lidských zdrojů, jako jsou datové vědci, vývojáři aplikací atd. V nadcházejícím roce v různých startech, ISV přijde produkovat více a více chytrých analytických aplikací.
Význam mimo údajů: Identifikace vstupní zdroj dat je důležitým aspektem. Úspěch posledních velkých datových analytika je výrazně závisí na zdroji vstupních datových. Pár let zpátky, jsme neměli toto množství dat. Během posledních několika letech jsme byli svědky dat explozi z různých zdrojů, jako jsou mobilní zařízení, social media, sensors, počítačů a mnoho dalších. Ale zpočátku jsme neměli znalosti potřebné k zachycení těchto údajů a používat je v našem zpracování. Now, Nové technologie, jako jsou Apache Hadoop (založené na "distribuovaného zpracování") přicházejí ve velkém stylu a pomáhá organizacím čerpat tyto oceány dat. K dispozici uvnitř organizací údaje byly vždy přístupné pro zpracování, ale zachycující mimo údajů bylo téměř nemožné. Ale skutečnost je taková,, Tyto vnější procento dat je mnohem větší ve srovnání s vnitřním objemu dat. Proto je velmi důležité, aby větší důraz na vnější údajů.
Summary: Za posledních pár let zpracování velkých objemů dat a analytický stala předmětem diskuse všude. V nadcházejících letech také bude hrát významnou roli v datových analytiku. dříve také, analytika tam byli, ale data byla strukturovaná a objem byl mnohem nižší. Takže výsledky analytiky byly do určité míry omezují. V důsledku toho, Většina obchodních rozhodnutí byla přijata na základě minulých zkušeností. Ale teď den, výsledek analytiky na základě zpracování velkých objemů dat vytváří smysluplnou vhled a předpovědi. Nyní organizace se spoléhají spíše na analytický výsledek a získat dobrou návratnost investic. V tomto článku jsem diskutovali některé z hlavních trendů ve zpracování velkých objemů dat a analytiky domény. Ale musíme si uvědomit, že trendy se stále mění a bude mít na měnící se v příštích letech také. Tyto trendy jsou vždy závisí na aktuální vývoj v podnikatelské a technologické oblasti. Tak to platí i pro zpracování velkých objemů dat a jeho budoucnosti.
