Vue d'ensemble: la technologie Big de données est à venir avec les meilleures pratiques et de meilleures tendances chaque jour. Big données viennent progressivement dans les principaux projets de cours d'eau aussi et prend de l'ampleur. Avec gros volumes de données, Analytics est également obtenir beaucoup d'importance, comme il est maintenant capable de fournir un bon aperçu des processus de prise de décision.
Dans cet article, nous allons parler de la dernières tendances dans le grand monde des données et des analyses.
Présentation: Dans les années actuelles, grandes données et l'analyse sont la zone la plus ciblée où toutes les organisations se concentrent. analytics Appliquer sur grande quantité de données à l'aide de grande plate-forme de données est également produisent des résultats intéressants. Il aide également les organisations à comprendre le comportement des clients.
Dans la section suivante, Je vais décrire les tendances, un par un.
aperçu Analytics entraîné: Comme nous le savons big data est tout au sujet de vaste volume de données provenant de différentes sources. Donc, sans données, grandes plates-formes de données sont d'aucune utilité. L'autre aspect important est d'utiliser ces données pour obtenir de véritables informations exploitables, qui est communément connu sous le nom d'analyse dérivées aperçu. Donc, la tendance est de faire croître dans les données axée sur la zone d'analyse basée sur les grandes plates-formes de données. Comme un avantage, les entreprises ne doivent pas dépendre du processus de prise de décision intuitive, qui pourrait ne pas être correcte toujours. Les organisations tentent d'appliquer l'analytique dans tous les secteurs d'activité où jamais il y a une possibilité. As a result, ils obtiennent une visibilité claire et des prévisions fiables.
Big confidentialité des données et la sécurité: Sécurité et confidentialité sont les deux mots les plus importants impliqués dans les applications logicielles. Cela est également vrai pour les grandes applications de données. je dirais, la sécurité des données et la vie privée sont plus importants surtout dans les grandes applications de données, car il est tout au sujet du traitement des données et de perspicacité gagner. Ainsi, les organisations deviennent sérieuses et prendre des mesures appropriées pour assurer la confidentialité et la sécurité de leurs données (qui est une mine d'or).Dans les années actuelles, les entreprises vont mettre davantage l'accent sur la construction d'une stricte sécurité, la vie privée et à la gouvernance des politiques pour leurs initiatives grandes de données. Il est également important de se rappeler que les sources et les technologies de données gros augmentent de jour en jour. Ainsi, les politiques de sécurité doivent changer en permanence pour répondre aux besoins de l'environnement modifié. Big données est une vaste zone, de sorte que les politiques de sécurité devraient être robuste et flexible.
Plus d'investissements dans les grands projets de données: Big données est un nouveau domaine qui doit être étudié plus en détail. Les entreprises investissent également dans différentes grandes plates-formes de données pour explorer les avantages et les inconvénients. Nous savons que les grandes idées de données ne sont pas librement disponibles, mais l'investissement doit être fait de façon stratégique. Il y a toujours une chance de mauvais investissement, si l'exigence et l'objectif final ne sont pas correctement planifiés. Les entreprises investissent également dans des outils d'analyse qui sont capables de gérer la production de données et grand sens pour l'utilisateur final. La demande pour ces outils d'analyse et de grandes plates-formes de données augmentent tous les jours. Mais il est de la responsabilité de l'organisation d'évaluer les caractéristiques et les capacités de ces outils avant d'investir beaucoup d'argent.
Changement dans l'organisation de la culture: Pour accueillir les grandes tendances des données, culture de l'organisation doit être changé. Autrefois, données et d'analyse étaient la responsabilité d'une équipe spécifique dans une organisation. Il était un projet complètement séparé et confiné au sein d'une unité particulière. Pour obtenir le bénéfice réel de grands volumes de données et d'analyse, toutes les unités d'une organisation doivent participer à l'initiative. Dans les années à venir, il y aura un changement important dans l'organisation de la culture.
Importance des scientifiques de données: Comme son nom l'indique «Big data ', l'importance des données a la priorité absolue. En conséquence,, les gens qui ont une expertise dans la science des données est font partie intégrante des grandes analyses de données. L'expertise de l'agent de données / scientifiques couvrent tous les domaines tels que la collecte des données, nettoyage des données, traitement de l'information, extraire des informations significatives en appliquant des algorithmes statistiques / modèles, etc.. Ce traitement de données est un procédé en continu en tant que sources de données d'entrée change chaque jour. Les caractéristiques des données, son format, et le volume tous sont ayant un impact significatif sur l'analyse statistique. Ainsi, les scientifiques de données devraient évaluer ces aspects sur une base régulière et de contribuer à l'organisation. L'autre aspect est de séparer les données significatives de l'énorme volume d'entrée et jeter le reste. Car, le traitement des données est longue et coûteuse. Donc, l'importance doit être donnée sur le processus d'extraction, puis appliquer des analyses sur le dessus de celui-ci. Dans les années à venir, les scientifiques de données auront une grande importance et de la demande. Ainsi, les organisations devraient investir dans les ressources ayant une excellente compréhension de la science des données.
grandes applications de données et d'analyse intelligente: Big applications de données et d'analyse sont différentes par rapport aux applications traditionnelles. Toutes ces grandes données et les applications d'analyse sont des applications intelligentes car ils ont l'algorithme d'auto-apprentissage intégré. De plus en plus les organisations ont commencé à travailler sur des applications d'analyse sur la base des données volumineuses. Chacun d'entre eux tentent de mettre le résultat de l'analyse pour les masses et de créer un impact significatif sur l'amélioration des gens ordinaires. L'accent est mis sur la création intelligente "auto-apprentissage’ et «self-service’ applications. Ces applications sont assez intelligents pour se former et d'améliorer au fil du temps. As a result, les organisations ne doivent pas investir en permanence sur les ressources humaines comme les scientifiques de données, les développeurs d'applications, etc.. Dans différentes start-up de l'année à venir, ISV viendra pour produire de plus en plus intelligents applications d'analyse.
Importance des données à l'extérieur: Identifier la source de données d'entrée est un aspect important. Le succès des dernières grandes analyses de données est beaucoup dépend des sources de données d'entrée. Il y a quelques années, on n'a pas eu cette richesse de données. Au cours des deux dernières années, nous avons vu une explosion des données provenant de diverses sources telles que les appareils mobiles, social media, sensors, ordinateurs et beaucoup plus. Mais au départ, il n'y avait pas l'expertise nécessaire pour capturer ces données et les utiliser dans notre traitement. Now, les nouvelles technologies comme Hadoop (sur la base de «traitement distribué») sont à venir dans une grande manière et d'aider les organisations à exploiter ces océans de données. Les données disponibles à l'intérieur des organisations étaient toujours accessibles pour le traitement, mais la saisie des données à l'extérieur était presque impossible. Mais la réalité est, le pourcentage de ces données à l'extérieur est beaucoup plus importante par rapport au volume de données à l'intérieur. Il est donc très important de mettre plus d'importance sur les données à l'extérieur.
Summary: Pour les deux dernières années, les grandes données et des analyses est devenu un point de discussion partout. Dans les années à venir aussi il va jouer un rôle important dans l'analyse des données. Plus tôt aussi, analytics étaient là, mais les données ont été structurées et le volume était beaucoup plus faible. Ainsi, les résultats de l'analyse ont été dans une certaine mesure limitée. En conséquence,, la plupart des décisions d'affaires ont été prises sur la base des expériences passées. Mais maintenant un jour, le résultat de l'analyse sur la base des données de grandes connaissances et produit des prédictions significatives. Maintenant, les organisations comptent plus sur les analyses de résultats et obtenir un bon retour sur investissement. Dans cet article, j'ai discuté quelques-unes des grandes tendances dans le grand domaine de données et d'analyse. Mais nous devons nous rappeler que les tendances sont en constante évolution et il va continuer à changer dans les années à venir aussi. Les tendances sont toujours dépendant du dernier développement dans le domaine des affaires et de la technologie. Donc, il est également vrai pour les grandes données et son avenir.
