Oversigt: Big data teknologi kommer op med bedste praksis og bedre tendenser hver dag. Big data er gradvist kommer i de vigtigste stream projekter også og fart. Med big data, analytics er også at få stor betydning, som det er nu i stand til at yde god indsigt i beslutningsprocesser.
I denne artikel vil vi tale om det nyeste tendenser i big data og analyser verden.
Indledning: I disse år, store data og analyser er de mest fokuseret område, hvor alle de organisationer koncentrerer. Anvendelse Analytics på store datamængder ved hjælp af big data platform også producerer attraktive resultater. Det hjælper også organisationerne til at forstå kundernes adfærd.
I det følgende afsnit, Jeg vil beskrive det tendenserne én efter én.
Analytics drevet indsigt: Som vi ved store data handler om enorme mængder af data fra forskellige kilder. Så uden data, big data platforme er til nogen nytte. Det andet vigtige aspekt er at bruge disse data til at få reel handlingsrettede indsigt, der er almindeligt kendt som analytics-afledte indsigt. Så tendensen er at vokse i data drevet analytics område baseret på big data platforme. Som en fordel, virksomheder behøver ikke at afhænge af den intuitive beslutningsproces, som måske ikke være korrekt altid. Organisationer forsøger at anvende analyser på alle forretningsområder, hvor nogensinde der er en mulighed. Som resultat, de får klar synlighed og pålidelige forudsigelser.
Big data privatlivets fred og sikkerhed: Sikkerhed og privatlivets fred er de to vigtigste nøgleord er involveret i nogen programmer. Dette gælder også for store data applikationer. Jeg vil sige, datasikkerhed og privatlivets fred er mere vigtigt, især i store data-applikationer, fordi det handler om databehandling og få indsigt. Så organisationerne bliver alvorlig og tage passende skridt til at sikre privatlivets fred og sikkerhed i deres data (hvilket er en guldmine).I disse år, virksomheder vil sætte mere fokus på at opbygge en streng sikkerhed, privatlivets fred og governance politikker for deres store data-initiativer. Det er også vigtigt at huske, at store datakilder og teknologier er stigende dag for dag. Så sikkerhedspolitikker bør ændre løbende for at opfylde behovet for den ændrede miljø. Big data er et stort område, så de sikkerhedspolitikker skal gøres robust og fleksibel.
Flere investeringer i store data-projekter: Big data er et nyt område, som skal undersøges mere detaljeret. Virksomheder investerer også i forskellige store data-platforme til at udforske fordele og ulemper. Vi ved, at big data indsigt er ikke frit tilgængelige, men investeringen skal foretages strategisk. Der er altid en chance for dårlig investering, hvis kravet og det endelige mål ikke er korrekt planlagt. Virksomheder investerer også i analyseværktøjer, som er i stand til at håndtere store data output og giver mening til slutbrugeren. Efterspørgslen efter disse analyseværktøjer og store data-platforme er stigende hver dag. Men det er op til organisationen at vurdere funktioner og muligheder i disse værktøjer, før man investerer store penge.
Ændring i organisationskultur: For at imødekomme store datatendenser, organisationskultur skal ændres. I fortiden, data og analytics var ansvarlig for et bestemt hold i en organisation. Det var en helt separat projekt, og begrænset til en bestemt enhed. For at få den virkelige fordel ved store data og analyser, alle enheder i en organisation er nødt til at deltage i initiativet. I de kommende år vil der være en betydelig ændring i organisationen kultur.
Betydningen af data forskere: Som navnet antyder "Big data", betydningen af data har højeste prioritet. Som en konsekvens, mennesker, der har ekspertise i data videnskab blevet en integreret del af big data analytics. Den ekspertise af data officer / forskerne dække alle områder som dataindsamling, datarensning, databehandling, udtrække meningsfulde oplysninger ved at anvende statistiske algoritmer / modeller osv. Denne databehandling er en kontinuerlig proces, som input datakilder ændrer sig hver dag. De karakteristika data, dens format, og volumen alle har betydelig indvirkning på den statistiske analyse. Så data forskerne bør vurdere disse aspekter på en regelmæssig basis, og give input til organisationen. Det andet aspekt er at adskille de meningsfulde data fra den enorme mængde af input og kassér resten. Fordi, behandling af data er en kostbar og tidskrævende. Så bør have betydning på udvinding proces og derefter anvende analytics på toppen af det. I de kommende år, data forskere vil få stor betydning og efterspørgsel. Så organisationerne bør investere i ressourcer har glimrende forståelse af data videnskab.
Smart big data og analytics apps: Big data og analytics applikationer er anderledes i forhold til de traditionelle applikationer. Alle disse store data og analytics applikationer er smarte applikationer, da de har den selvstændige læring algoritme indbygget. Flere og flere organisationer er begyndt at arbejde på analytics applikationer baseret på big data. Alle af dem forsøger at bringe resultatet af analytics til masserne og skabe betydelig indvirkning på forbedringen af almindelige mennesker. Det primære fokus er på at skabe intelligente 'self learning’ og 'selvbetjening’ applications. Disse programmer er smart nok til at uddanne sig selv og forbedre over tid. Som resultat, organisationer ikke behøver at løbende at investere på de menneskelige ressourcer som data forskere, applikationsudviklere etc. I det kommende års forskellige nystartede, ISV'er vil komme op til at producere mere og mere smarte analytics applikationer.
Betydningen af uden data: Identifikation input kilde til data er et vigtigt aspekt. Succesen med nyeste big data analytics er betydeligt afhænger af input datakilder. Få år siden, Vi havde ikke denne rigdom af data. I de sidste par år har vi set data eksplosion fra forskellige kilder som mobile enheder, social media, sensors, computere og mange flere. Men oprindeligt havde vi ikke har ekspertisen til at fange disse data og bruge det i vores behandling. Now, de nye teknologier som Apache Hadoop (baseret på 'distribueret behandling') kommer op i en stor måde, og hjælpe organisationer til at trykke disse oceaner af data. De tilgængelige inde organisationer data var altid tilgængelige til forarbejdning, men opfange de udvendige data var næsten umuligt. Men virkeligheden er, disse uden data procentdel er meget større i forhold til indersiden datamængde. Så det er meget vigtigt at lægge mere vægt på ydersiden data.
Summary: For de sidste par år store data og analyser er blevet et punkt til diskussion overalt. I de kommende år også vil spille en væsentlig rolle i data analytics. Tidligere også, analytics var der, men data var struktureret og volumen var meget lavere. Så resultaterne af analyser var til en vis grad begrænset. Som en konsekvens, de fleste af de forretningsmæssige beslutninger blev truffet på grundlag af de seneste erfaringer. Men nu en dag, resultatet af analyser baseret på de store data frembringer meningsfuld indsigt og forudsigelser. Nu organisationerne stoler mere på analytics resultat og få gode investeringsafkast. I denne artikel har jeg diskuteret nogle af de vigtigste tendenser i big data og analytics domæne. Men vi skal huske, at de tendenser, nogensinde ændrer sig, og det vil holde på at ændre i de kommende år også. Tendenserne er altid afhængig af den seneste udvikling i erhvervslivet og teknologi område. Så det er også for store data og dens fremtid.
