Superrigardo: Granda datuma teknologio estas venanta supre kun plej bonaj praktikoj kaj pli bonaj tendencoj ĉiu tago. Granda datumo estas laŭpaŝe venanta en ĉefa rivereto projektas ankaŭ kaj akiranta impeton. Kun granda datumo, Analytics estas ankaŭ akiranta multe da gravecon, Kiel ĝi estas nun kapabla provizi bonan enrigardon en decido faranta procezojn.
En ĉi tiu artikolo ni parolos pri la Plej lastaj tendencoj en la granda datumo kaj analytics mondo.
Enkonduko: En nunaj jaroj, granda datumo kaj analytics estas la plej laŭcela areo kie ĉiuj la organizoj estas koncentrantaj. Aplikanta analytics sur vasta kvanto de datumo uzanta grandan datuman platformon estas ankaŭ produktanta allogajn rezultojn. Ĝi ankaŭ helpas la organizojn kompreni klientan konduton.
En la sekvanta sekcio, Mi priskribos la tendencojn unu de unu.
Analytics veturita enrigardon: Kiel ni scias grandan datumon estas ĉiuj pri vasta volumo de datumo de malsamaj fontoj. Do sen datumo, Grandaj datumaj platformoj estas de neniu uzo. La alia grava flanko estas uzi ĉi tiun datumon akiri veran priageblan enrigardon, Kiu estas ofte sciita kiel analytics-derivita enrigardon. Do la tendenco estas kreski en la datumo veturita analytics areo bazita sur grandaj datumaj platformoj. Kiel utilo, Firmaoj ne devas dependi sur la intuicia decido faranta procezon, Kiu ne povus esti ĝusta ĉiam. Organizoj estas provantaj apliki analytics en ĉiuj la komercaj areoj kie iam ajn estas ebleco. Rezulte, Ili estas akirantaj klaran videblecon kaj fidindaj prognozoj.
granda datuma privateco kaj sekureco: sekureco kaj privateco estas la du plej gravaj ŝlosilvortoj okupita en ajnaj softvaraj aplikoj. Tio ĉi estas ankaŭ vera por grandaj datumaj aplikoj. Mi dirus, datuma sekureco kaj privateco estas pli grava precipe en grandaj datumaj aplikoj ĉar ĝi estas ĉiuj pri datuma pretigo kaj akiranta enrigardon. Do la organizoj estas akirantaj gravan kaj prenanta konvenajn paŝojn certigi la privatecon kaj sekurecon de ilia datumo (Kiu estas ora mino).En nunaj jaroj, Firmaoj metos pli da fokusoj sur konstruanta striktan sekurecon, Privateco kaj administradaj politikoj por iliaj grandaj datumaj iniciatoj. Ĝi estas ankaŭ grava memori tiujn grandajn datumajn fontojn kaj teknologiojn estas kreskanta tago de tago. Do la sekurecaj politikoj devus ŝanĝi kontinue renkonti la bezonon de la ŝanĝita medion. Granda datumo estas vasta areo, Do la sekurecaj politikoj devus esti farita fortikan kaj flekseblan.
Pli investada en grandaj datumaj projektoj: Granda datumo estas nova areo kiu devas esti prienketita en pli da detaloj. Firmaoj estas ankaŭ investanta en malsama granda datumo platformoj esplori la avantaĝojn kaj malavantaĝojn. Ni scias ke grandaj datumaj enrigardoj ne estas libere haveblaj, Sed la investo devas esti farita strategie. Estas ĉiam ŝanco de malbona investo, Se la postulo kaj la fina celo ne estas ĝuste planita. Firmaoj estas ankaŭ investanta en analytics iloj kiu estas kapabla pritrakti grandan datuman produktadon kaj faran senton al la fina uzanto. La postulo por ĉi tiuj analytics iloj kaj grandaj datumaj platformoj estas pliigantaj ĉiun tagon. Sed ĝi estas la respondeco de la organizo taksi la ĉefaĵojn kaj kapablojn de ĉi tiuj iloj antaŭ ol investanta grandan monon.
Ŝanĝo en organiza kulturo: Akomodi grandajn datumajn tendencojn, Organiza kulturo bezonoj esti ŝanĝita. En la pasinteco, Datumoj kaj analytics estis la respondeco de specifa teamo en organizo. Ĝi estis tute aparta projekto kaj limigita ene de aparta unuo. Akiri la veran utilon de granda datumo kaj analytics, Ĉiuj la unuoj de organizo devi partopreni en la iniciato. En la venantaj jaroj tie estos grava ŝanĝo en organiza kulturo.
Graveco de datumaj sciencistoj: Kiel la nomo sugestas ‘Granda datumo’, La graveco de datumo havas la pintan prioritaton. Rezulte, Homoj kiu estas havanta kompetentecon en datuma scienco estas fariĝita havenda parto de granda datumo analytics. La kompetenteco de datuma oficiro/sciencistoj kovras ĉiuj la kampoj kiel datuma kolekto, Datuma elpurigo, Datuma pretigo, Eltiranta seriozan informon de aplikanta statistikajn algoritmojn/modeligas ktp. Ĉi tiu datuma pretigo estas kontinua procezo kiel la enigaj datumaj fontoj ŝanĝas ĉiun tagon. La karakterizaĵoj de datumo, Ĝia formato, Kaj volumo ĉiuj estas havanta gravan efikon sur la statistika analizo. Do la datumaj sciencistoj devus taksi ĉi tiujn flankojn sur regula bazo kaj provizi enigon al la organizo. La alia flanko estas apartigi la seriozan datumon de la grandega volumo de enigo kaj forĵeti la ripozon. Ĉar, Pretiganta de datumo estas multekosta kaj tempo konsumanta. Do la graveco devus esti donita sur la eltira procezo kaj tiam apliki analytics supre de ĝi. En la venantaj jaroj, Datumaj sciencistoj havos grandan gravecon kaj postulon. Do la organizoj devus investi en rimedoj havanta bonegan komprenon de datuma scienco.
Lerte granda datumo kaj analytics apps: granda datumo kaj analytics aplikoj estas malsamaj komparita al la tradiciaj aplikoj. Ĉiuj ĉi tiu granda datumo kaj analytics aplikoj estas lertaj aplikoj kiel ili havas la memon lernanta algoritmon inbuilt. Pli kaj pli da Organizoj komencis laboranta sur analytics aplikoj bazita sur la granda datumo. Ili ĉiuj estas provantaj alporti la rezulton de analytics al la amasoj kaj krei gravan efikon al la plibonigo de oftaj homoj. La ĉefa fokuso estas sur kreanta lerte ‘mem lernanta’ Kaj ‘mem priservas’ Aplikoj. Ĉi tiuj aplikoj estas lerte sufiĉaj trejni sin mem kaj plibonigi super la tempo. Rezulte, Organizoj ne devas investi kontinue sur homaj rimedoj kiel datumaj sciencistoj, Aplikaj ellaborantoj ktp. En malsamaj noventreprenoj de la venanta jaro, ISVs venos ĝis produkto pli kaj pli lerta analytics aplikoj.
Graveco de ekstera datumo: Identiganta la enigan fonton de datumo estas grava flanko. La sukceso de plej lasta granda datumo analytics estas grave dependas al la enigaj datumaj fontoj. Malmultaj jaroj antaŭe, Ni ne havis ĉi tiun riĉecon de datumo. Dum la lasta paro de jaroj ni vidis datuman eksplodon de diversaj fontoj kiel moveblaj aparatoj, Socia amaskomunikilaro, Sentiloj, Komputiloj kaj multaj pli. Sed komence ni ne havis la kompetentecon kapti ĉi tiun datumon kaj uzi ĝin en nia pretigo. Nun, La novaj teknologioj kiel Apache Hadoop (Bazita sur ‘distribuis pretiganta’) Estas venanta supre grandskale kaj helpanta la organizojn frapeti ĉi tiujn oceanojn de datumo. La datumaj haveblaj internaĵaj organizoj estis ĉiam alireblaj por pretigo, Sed kaptanta la eksteran datumon estis preskaŭ neebla. Sed la realaĵo estas, Ĉi tiuj ekster datuma procento estas multe da pli granda komparita al la interna datuma volumo. Do ĝi estas tre grava meti pli da graveco sur la ekstera datumo.
Resuma: Por la lasta paro de jaroj granda datumo kaj analytics estas fariĝita punkto de diskuto ĉie. En la venantaj jaroj ankaŭ ĝi ludos gravan rolon en datumo analytics. Antaŭe ankaŭ, Analytics estis tie, Sed la datumo estis strukturita kaj volumo estis multe da pli malalta. Do la rezultoj de analytics estis al iu etendo limigita. Rezulte, Plejparto de la komercaj decidoj estis prenita bazitan sur la pasintaj spertoj. Sed nun tago, La rezulto de analytics bazita sur la granda datumo produktas seriozan enrigardon kaj prognozoj. Nun la organizoj estas fidantaj pli da sur la analytics rezulto kaj akiranta bonan revenon sur investo. En ĉi tiu artikolo mi diskutis kelkaj de la gravaj tendencoj en granda datumo kaj analytics domajno. Sed ni devas memori ke la tendencoj estas iam ajn ŝanĝanta kaj ĝi daŭrigos ŝanĝanta en la venantaj jaroj ankaŭ. La tendencoj estas ĉiam dependaj sur la plej lasta evoluado en la komerca kaj teknologia areo. Do ĝi estas ankaŭ vera por granda datumo kaj ĝia estonteco.
