Yleiskatsaus: Big data tekniikka on keksiä parhaita käytäntöjä ja parempia trendejä päivittäin. Big data on vähitellen tulossa valtavirtaa projekteja myös ja elpyessä. Iso data, analytiikka on myös saada paljon merkitystä, koska se pystyy nyt tarjoamaan hyvän käsityksen päätöksentekoprosesseihin.
Tässä artikkelissa me puhumme uusimpia suuntauksia isossa tiedot ja analyysit maailmassa.
Käyttöönotto: Nykyisissä vuotta, iso tiedot ja analyysit ovat keskittynyt alue, jossa kaikki organisaatiot keskittyvät. Hakeminen analytiikka on valtava määrä dataa suuria data-alusta on myös tuottaa houkuttelevia tuloksia. Se auttaa myös organisaatioita ymmärtämään asiakkaiden käyttäytymistä.
Seuraavassa jaksossa, Aion kuvata suuntauksia yksitellen.
Analytics ajettu oivallus: Kuten tiedämme iso data on kyse valtava tietomäärä eri lähteistä. Joten ilman data, big data alustat ei ole hyötyä. Toinen tärkeä näkökohta on käyttää näitä tietoja saada todellista käyttökelpoisia tietoja, joka on yleisesti tunnettu analytiikan johdettua tietoa. Joten suuntaus on kasvamaan tietojen ajaa analytiikan, joka perustuu iso tietoihin alustoilla. Koska etu, yritykset eivät tarvitse riippua intuitiivista päätöksentekoprosessiin, joka ei ehkä oikein aina. Organisaatiot yrittävät soveltaa analytiikkaa kaikilla liiketoiminta-alueilla missä ikinä on mahdollista. Tuloksena, he saavat hyvän näkyvyyden ja luotettavia ennusteita.
Big tietosuoja ja turvallisuus: Turvallisuus ja yksityisyys ovat kaksi tärkeintä avainsanoja mukana mitään ohjelmistosovelluksia. Tämä pätee myös iso datasovellusten. Sanoisin, tietoturva ja yksityisyys ovat tärkeämpiä etenkin iso datasovellusten koska kyse on tietojenkäsittely- ja saada tietoa. Joten organisaatiot saavat vakavia ja ottaen asianmukaisiin toimenpiteisiin varmistaakseen yksityisyyden ja turvallisuuden tietonsa (joka on kultakaivos).Nykyisissä vuotta, yritykset keskittyvät enemmän rakentaa tiukka turvallisuus, yksityisyyttä ja hallinnon ehdot niiden suuri tiedon aloitteita. On myös tärkeää muistaa, että suuret tietolähteitä ja teknologioita kasvaa päivä päivältä. Joten turvallisuuspolitiikassa pitäisi muuttaa jatkuvasti vastaamaan tarpeeseen muuttuneen ympäristön. Big data on laajalla alueella, joten tietoturvapolitiikan olisi tehtävä vahvoja ja joustavia.
Lisäinvestointeja iso dataprojekteille: Big data on uusi alue, jota on tutkittu lisätietoja. Yritykset investoivat myös eri suuri data alustojen tutkia etuja ja haittoja. Tiedämme, että suuret tiedot oivalluksia eivät ole vapaasti käytettävissä, mutta sijoitus on tehtävä strategisesti. On aina mahdollisuus huono investointi, jos vaatimus ja lopullinen päämäärä ei ole oikein suunnitteilla. Yritykset ovat myös investoimalla analyysityökaluja jotka pystyvät käsittelemään suuria tietoulostulo ja järkevää loppukäyttäjälle. Kysyntä Näiden analyysityökaluja ja suuret data alustat kasvaa joka päivä. Mutta se on organisaation vastuulla arvioida toimintoja ja ominaisuuksia näiden työkalujen ennen investointeja paljon rahaa.
Muutos organisaatiokulttuuri: Mukautumaan big data trendejä, organisaatiokulttuuri on muutettava. Menneisyydessä, tiedot ja analyysit olivat vastuussa tietyn joukkueen organisaatiossa. Se oli täysin erillinen hanke ja rajoittuu tiettyyn yksikköön. Saada todellinen hyöty isoja tiedot ja analyysit, kaikki yksiköt organisaation on osallistuttava aloitteeseen. Lähivuosina tulee olemaan merkittävä muutos organisaatiokulttuurin.
Tietojen tärkeys tutkijoiden: Kuten nimestä voi päätellä "Big data", tietojen tärkeys on etusijalla. Sen johdosta, ihmiset jotka ovat ottaa asiantuntemusta data science on tullut olennainen osa big data-analytiikka. Asiantuntemusta tietojen virkamiehen / tutkijat kattaa kaikki kentät, kuten tietojen keruu, tietojen puhdistus, tietojenkäsittely, talteen merkityksellistä tietoa soveltamalla tilastollisia algoritmeja / malleja etc. Tämä tietojenkäsittely on jatkuva prosessi, kun tulo tietolähteet muuttuu joka päivä. Ominaisuudet tietojen, sen muoto, ja tilavuus kaikki joutuvat merkittävä vaikutus tilastollinen analyysi. Joten tiedot tiedemiesten olisi arvioitava nämä näkökohdat säännöllisesti ja antaa panoksensa organisaation. Toinen näkökohta on erottaa merkityksellistä tietoa valtava määrä tulon ja hävitä loput. Koska, tietojen käsittely on kallista ja aikaa vievää. Joten merkitys tulisi antaa purkuprosessi ja sitten soveltaa analytiikka sen päälle. Lähivuosina, data tutkijat on suuri merkitys ja kysyntä. Joten organisaatioiden tulisi panostaa resursseja, joilla on erinomainen ymmärrys tiedon tieteen.
Smart iso tiedot ja analyysit sovellukset: Big data ja analytiikka sovellukset ovat erilaiset verrattuna perinteisten sovellusten. Kaikki nämä suuret tiedot ja analyysit sovellukset ovat älykkäitä sovelluksia, koska ne ovat itse oppimisen algoritmi sisäänrakennettu. Yhä useammat organisaatiot ovat alkaneet työstää analytiikkaan perustuvia sovelluksia iso data. Kaikki ne yrittävät saada tulosta analytiikan massoista ja luoda merkittävä vaikutus parantamista rahvaan. Pääpaino on luoda älykkäitä "itseoppiva’ ja "itsepalvelu’ applications. Nämä sovellukset ovat tarpeeksi älykkäitä kouluttaa itseään ja parantaa ajan myötä. Tuloksena, organisaatiot eivät tarvitse investoida jatkuvasti henkilöresursseihin kuten tietojen tiedemiehet, sovelluskehittäjät etc. Ensi vuonna eri startups, ISVs keksivät tuottamaan enemmän ja enemmän älykkäitä analytiikkasovelluksista.
Merkitys ulkopuolella tietojen: Tunnistaminen tulolähde tietojen on tärkeä näkökohta. Onnistuminen Viimeisin suuri data-analytiikka on huomattavasti riippuu tulo tietolähteet. Muutama vuosi sitten, meillä ei ole tätä runsaasti tietoa. Viime parin vuoden aikana olemme nähneet data räjähdys eri lähteistä, kuten mobiililaitteita, social media, sensors, tietokoneet ja paljon muuta. Mutta aluksi meillä ei ollut asiantuntemusta hyödyntää nämä tiedot ja käyttää sitä käsittelyohjeemme. Now, uudet teknologiat, kuten Apache Hadoop (perustuen "hajautettuun") ovat tulossa iso tavalla ja auttaa organisaatioita hyödyntää näitä valtamerten tietojen. Tiedot saatavissa sisällä järjestöt olivat aina saatavilla jalostukseen, mutta syömällä ulkopuolella data oli lähes mahdotonta. Mutta todellisuus on, Näiden ulkopuolella tietojen luku on paljon suurempi verrattuna sisällä datamäärän. On siis erittäin tärkeää laittaa enemmän merkitystä ulkopuolella tietoihin.
Summary: Viimeiset pari vuotta iso tiedot ja analyysit on tullut keskustelunaihe kaikkialla. Lähivuosina myös se tulee olemaan merkittävä rooli tietojen analytiikan. aiemmin myös, analytiikka olivat siellä, mutta tiedot oli jäsennelty ja volyymi oli paljon pienempi. Joten tulokset analytiikan oli jossain määrin rajoitettu. Sen johdosta, useimmat liiketoiminnan päätökset tehtiin perustuu aikaisempiin kokemuksiin. Mutta nyt päivä, tulos analytiikan perusteella big data tuottaa mielekäs oivalluksia ja ennustukset. Nyt organisaatiot luottavat enemmän analytiikan johtaa ja saada hyvä tuotto. Tässä artikkelissa olen keskustellut joidenkin suurten suuntauksia iso tiedot ja analyysit domain. Meidän on kuitenkin muistettava, että suuntaukset ovat jatkuvasti muuttuva ja se pitää muuttaa tulevina vuosina myös. Suuntaukset ovat aina riippuvaisia viimeisin kehitys liiketoiminnan ja teknologian alueella. Joten se koskee myös suuria datan ja sen tulevaisuudesta.
