Übersicht: Große Datentechnik wird jeden Tag mit Best Practices und Trends besser kommen. Big Daten kommt nach und nach in den Hauptstrom-Projekte auch und gewinnt an Dynamik. Mit großen Daten, Analytik ist auch viel Bedeutung bekommen, wie es ist nun in der Lage einen guten Einblick in Entscheidungsprozesse der Bereitstellung.
In diesem Artikel werden wir über die reden neuesten Trends in der großen Daten und Analysen Welt.
Einführung: In den einzelnen Jahren, Big Data und Analytics sind die fokussierten Bereich, in dem alle Organisationen konzentrieren. Anwenden von Analysen auf riesigen Datenmengen, große Datenplattform produziert auch attraktive Ergebnisse. Es hilft auch, die Organisationen, das Kundenverhalten zu verstehen.
Im folgenden Abschnitt, Ich werde die Trends einer nach dem anderen beschreiben.
Analytics getrieben Einsicht: Da wir große Daten wissen, ist alles über große Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Also ohne Daten, Big-Data-Plattformen sind nicht von Nutzen. Der andere wichtige Aspekt ist, diese Daten zu verwenden echte umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten, das allgemein als Analysen abgeleiteten Erkenntnisse bekannt. So ist der Trend in den Daten Driven Analytics-Bereich zu wachsen, basierend auf großen Datenplattformen. Als Vorteil, Unternehmen müssen nicht auf die intuitive Entscheidungsprozess abhängen, die möglicherweise nicht richtig sein, immer. Organisationen versuchen Analytik in allen Geschäftsbereichen anwenden, wo immer die Möglichkeit besteht,. Als Ergebnis, sie werden immer klare Sicht und zuverlässige Prognosen.
Big Datenschutz und Datensicherheit: Sicherheit und Datenschutz sind die beiden wichtigsten Keywords in allen Software-Anwendungen beteiligt. Dies gilt auch für große Datenanwendungen. ich würde sagen, Datensicherheit und Datenschutz sind wichtig, vor allem in großen Datenanwendungen, da sie alle über die Datenverarbeitung und gewinnen Einsicht. So sind die Organisationen wird es ernst und nehmen richtigen Schritte, um die Privatsphäre und die Sicherheit ihrer Daten zu gewährleisten (Das ist eine Goldmine).In den einzelnen Jahren, Unternehmen werden mehr Fokus setzen eine strenge Sicherheit auf den Aufbau, Datenschutz und Governance-Richtlinien für ihre großen Daten Initiativen. Es ist auch wichtig zu bedenken, dass große Datenquellen und Technologien von Tag zu Tag steigen. So sind die Sicherheitsrichtlinien sollten ständig ändern, um die Notwendigkeit der veränderten Umwelt gerecht zu werden. Big Data ist ein riesiges Gebiet, so dass die Sicherheitsrichtlinien sollten robust und flexibel sein.
Mehr Investitionen in große Datenprojekte: Big Data ist ein neues Gebiet, das in mehr Einzelheiten untersucht werden muss,. Die Unternehmen investieren auch in verschiedene große Datenplattformen, die Vor- und Nachteile zu erkunden. Wir wissen, dass große Datenmengen Erkenntnisse sind nicht frei verfügbar, aber die Investition muss strategisch gemacht werden. Es gibt immer eine Chance, schlechte Investition, wenn die Anforderung und das Endziel ist nicht richtig geplant. Die Unternehmen investieren auch in Analysetools, die große Datenmengen geeignet sind Ausgabe der Handhabung und Sinn für den Endverbraucher machen. Die Nachfrage nach diesen Analysetools und große Datenplattformen werden täglich zunehmende. Aber es liegt in der Verantwortung der Organisation, die die Funktionen und Fähigkeiten dieser Werkzeuge zu bewerten, bevor das große Geld zu investieren.
Veränderung der Organisationskultur: Zur Aufnahme von großen Datentrends, Organisationskultur geändert werden muss. In der Vergangenheit, Daten und Analysen waren in der Verantwortung eines speziellen Teams in einer Organisation. Es war ein völlig eigenständiges Projekt und innerhalb einer bestimmten Einheit beschränkt. Um den wirklichen Nutzen der großen Daten bekommen und Analytik, alle Einheiten einer Organisation haben sich an der Initiative zu beteiligen. In den kommenden Jahren wird es eine signifikante Veränderung der Organisationskultur sein.
Die Bedeutung der Daten Wissenschaftler: Wie der Name schon sagt 'Big Data', die Bedeutung der Daten hat oberste Priorität. Als Konsequenz, Menschen, die Know-how in der Daten Wissenschaft haben ist ein integraler Bestandteil der Big Data Analytics werden. Die Expertise der Datenbeauftragte / Wissenschaftler decken alle Bereiche wie Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenverarbeitung, aussagekräftige Informationen Extrahieren von statistischen Algorithmen / Modelle usw. Anwendung. Diese Datenverarbeitung ist ein kontinuierlicher Prozess, wie die Eingangsdatenquellen täglich ändert. Die Merkmale des Daten, sein Format, und Volumen alle haben erhebliche Auswirkungen auf die statistische Analyse. So werden die Daten Wissenschaftler sollten diese Aspekte auf einer regelmäßigen Basis zu bewerten und Eingabe der Organisation bereitzustellen,. Der andere Aspekt ist die sinnvolle Daten aus der riesigen Menge von Eingangs abzutrennen und den Rest verwerfen. weil, Verarbeitung von Daten ist kostspielig und zeitraubend. So sollte die Bedeutung auf den Extraktionsprozess gegeben werden und gelten dann Analytik oben drauf. In den kommenden Jahren, Daten Wissenschaftler haben eine große Bedeutung und Nachfrage. So sind die Organisationen sollten in Ressourcen mit hervorragenden Verständnis von Daten Wissenschaft investieren.
Intelligente große Daten und Analysen Apps: Big Data und Analytics-Anwendungen sind unterschiedlich im Vergleich zu den traditionellen Anwendungen. Alle diese großen Daten und Analyseanwendungen sind intelligente Anwendungen, da sie die Selbstlernalgorithmus eingebauten haben. Arbeiten an Analyseanwendungen auf der Basis der großen Daten Immer mehr Organisationen haben begonnen. Alle von ihnen versuchen, das Ergebnis von Analysen, um die Massen und schaffen erhebliche Auswirkungen auf die Verbesserung der gemeinsamen Menschen zu bringen. Der Schwerpunkt liegt auf der Schaffung intelligenter "Selbstlern’ und "Self-Service’ applications. Diese Anwendungen sind intelligent genug, um sich selbst zu trainieren und die Zeit zu verbessern über. Als Ergebnis, Organisationen müssen nicht ständig auf die menschliche Ressourcen wie Daten Wissenschaftler zu investieren, Anwendungsentwickler usw.. In den verschiedenen Start-ups des kommenden Jahres, ISVs wird kommen, um mehr und mehr intelligente Analyseanwendungen produzieren.
Die Bedeutung der externen Daten: die Eingangsdatenquelle zu identifizieren, ist ein wichtiger Aspekt. Der Erfolg der neuesten Big Data Analytics ist, hängt wesentlich von den Eingabedatenquellen. Vor einigen Jahren, wir haben nicht diese Fülle von Daten. Während der letzten paar Jahre haben wir Datenexplosion aus verschiedenen Quellen wie mobile Geräte gesehen, sozialen Medien, Sensoren, Computer und viele mehr. Aber zunächst haben wir haben das Know-how, diese Daten zu erfassen und zu verwenden es in unserer Verarbeitung. Now, die neuen Technologien wie Apache Hadoop (basierend auf "verteilte Verarbeitung") in einem großen Weg und hilft, die Organisationen kommen diese Ozeane von Daten zu erschließen. Die verfügbaren Daten innerhalb von Organisationen waren immer zugänglich für die Verarbeitung, aber die außerhalb der Datenerfassung war fast unmöglich,. Aber die Realität ist,, diese außerhalb Daten Prozentsatz viel größer ist im Vergleich zu der inneren Datenvolumen. So ist es sehr wichtig, mehr Bedeutung auf der Außenseite Daten zu setzen.
Summary: Für den letzten paar Jahren große Daten und Analysen ein Punkt der Diskussion überall werden. In den kommenden Jahren wird es auch eine bedeutende Rolle bei der Datenanalyse spielen. Früher auch, Analytik gab es, aber die Daten war strukturiert und Volumen war viel geringer. So die Ergebnisse der Analysen waren in gewissem Maße begrenzt. Als Konsequenz, die meisten der Geschäftsentscheidungen wurden auf den Erfahrungen aus der Vergangenheit genommen basiert. Aber jetzt ein Tag, das Ergebnis der Analysen auf die großen Daten basieren zu aussagekräftigen Einblick und Prognosen. Nun sind die Organisationen verlassen sich mehr auf die Analytik führen und gute Rendite bekommen on Investment. In diesem Artikel habe ich einige der wichtigsten Trends in der großen Daten und Analysen Domain diskutiert. Aber wir dürfen nicht vergessen, dass die Trends immer verändern und es wird auch in den kommenden Jahren auf ständig ändern. Die Trends sind immer abhängig von der aktuellen Entwicklung im Geschäfts- und Technologiebereich. So ist es auch wahr, für große Daten und ihre Zukunft.
