סקירה: טכנולוגיית מידע גדולה הוא מגיעה עם שיטות עבודה מומלצות מגמות טובות יותר כל יום. נתונים גדולים מגיעים בהדרגה לתוך פרויקטי זרם מרכזיים גם צוברים תאוצה. עם נתונים גדולים, ניתוח הוא גם מקבל חשיבות רבה, כפי שהוא עכשיו מסוגל לספק תובנה טובה לתוך תהליכי קבלת החלטות.
במאמר זה נדבר על המגמות האחרונות בעולם נתונים וניתוחים גדול.
מבוא: בשנים הנוכחיות, נתונים וניתוחים גדולים באזור הממוקד ביותר שבו כל הארגונים מתרכזים. ניתוח החל על כמות עצומה של נתונים באמצעות פלטפורמת נתונים גדולה גם הוא לייצר תוצאות אטרקטיביות. זה גם עוזר לארגונים להבין התנהגות לקוחות.
בסעיף הבא, אתאר את אחד המגמות ידי אחד.
Analytics מונע תובנה: כידוע נתונים גדולים הוא על כל נפח עצום של נתונים ממקורות שונים. אז בלי נתונים, פלטפורמות נתונים גדולות אין בם תועלת. ההיבט החשוב השני הוא להשתמש בנתונים אלה כדי לקבל תובנה שניתן לפעול אמיתית, אשר ידוע בכינויו תובנה Analytics הנגזרת. אז המגמה היא לגדול באזור Analytics המונע הנתונים המבוססים על פלטפורמות נתונים גדולות. כהטבה, חברות לא צריכות לסמוך על תהליך קבלת החלטות אינטואיטיבית, אשר עלול להיות לא נכון תמיד. ארגונים מנסים להחיל Analytics בכל תחומי עסקים בכל מקום שבו קיימת אפשרות. As a result, הם מקבלים נראים ברורים תחזיות אמינות.
פרטיות ואבטחת נתונים ביג: אבטחה ופרטיות הן שתי מילות המפתח החשובות ביותר מעורבים בכל יישומי תוכנה. הדבר נכון גם עבור יישומי נתונים גדולים. הייתי אומר, אבטחה ופרטיות נתונים חשובים יותר במיוחד ביישומים נתונים גדול, כי זה כל העניין עיבוד נתונים ותובנה צובר. אז הארגונים נעשים רציניים ונקיטת האמצעים הנאותים כדי להבטיח את הפרטיות והאבטחה של הנתונים שלהם (אשר הוא מכרה זהב).בשנים הנוכחיות, חברות תהיינה לשים יותר דגש על בניית ביטחון קפדני, פרטיויות מדיניות ממשל ליוזמות הנתונים הגדולות שלהם. כמו כן, חשוב לזכור כי מקורות נתונים גדולים וטכנולוגיות מתרבים מיום ליום. אז מדיניות האבטחה צריכה לשנות ללא הרף כדי לענות על הצורך של הסביבה שהשתנתה. נתונים גדולים הוא שטח עצום, כך מדיניות האבטחה צריכה להיעשות חזקה וגמישה.
עוד השקעה בפרויקטי נתונים גדולים: נתונים גדולים הוא אזור חדש אשר צריך להיחקר לפרטים נוספים. חברות גם משקיעות לתוך פלטפורמות נתונים גדולות שונות כדי לחקור את היתרונות וחסרונות. אנו יודעים כי תובנות נתונים גדולים אינם זמינים באופן חופשי, אבל צריך להתבצע באופן אסטרטגי להשקעה. תמיד יש סיכוי של השקעה גרועה, אם הדרישה ואת המטרה הסופית אינה מתוכננת כראוי. חברות גם משקיעות לתוך בכלים לניתוח אשר מסוגלים להתמודד עם פלט נתונים גדול הגיוני למשתמש הקצה. הביקוש בכלים לניתוח אלה ופלטפורמות נתונים גדולות מתרבה מדי יום. אבל זוהי האחריות של הארגון על מנת להעריך את התכונות והיכולות של כלים אלה לפני שמשקיעים כסף גדול.
שינוי בתרבות הארגון: כדי להתאים מגמות נתונים גדולות, תרבות ארגון צריכה להיות שונה. בעבר, נתונים וניתוחים היו באחריות צוות ספציפי בארגון. זה היה פרויקט נפרד לחלוטין ותחומה בין יחידה מסוימת. כדי להשיג את היתרון האמיתי של נתונים גדולים וניתוחים, כל היחידות של ארגון צריכות להשתתף ביוזמה. בשנים הקרובות יהיה שינוי משמעותי בתרבות הארגון.
חשיבותה של מדעני נתונים: כפי שהשם מרמז 'נתונים גדולים ", יש את החשיבות של נתונים בראש סדר העדיפויות. כתוצאה מכך, אנשים שיש מומחיות במדע הנתונים הפכו לחלק בלתי נפרד של ניתוח נתונים גדול. המומחיות של קצין נתונים / מדענים לכסות את כל השדות כמו איסוף נתונים, ניקוי נתונים, עיבוד נתונים, לחילוץ מידע משמעותי על ידי יישום אלגוריתמים / מודלים סטטיסטיים וכו. עיבוד נתונים זהו תהליך מתמשך כמקורות נתוני קלט משתנים כל יום. המאפיינים של נתונים, במתכונתו, ונפחו כל שיש השפעה משמעותית על הניתוח הסטטיסטי. אז מדעני הנתונים צריכים להעריך היבטים אלה על בסיס קבוע ולספק קלט לארגון. ההיבט השני הוא להפריד בין הנתונים המשמעותיים מן הנפח העצום של קלט וזורק את שאר. כי, עיבוד של נתונים הוא זמן רב ויקר. אז את החשיבות צריכה להינתן על תהליך החילוץ ולאחר מכן להחיל Analytics על גבי זה. בשנים הקרובות, מדעני נתונים יהיו חשיבות וביקוש רבות. אז כדאי לארגונים להשקיע משאבים שיש הבנה מצוינת של מדע נתונים.
אפליקציות נתונים וניתוחים גדולות חכמות: יישומי נתונים וניתוח ביג שונים לעומת היישומים המסורתיים. כל יישומי נתונים וניתוחים הגדולים אלה הם יישומים חכמים כמו שיש להם את האלגוריתם למידה עצמית מובנה. יותר ויותר ארגונים החלו לעבוד על יישומים לניתוח מבוסס על הנתונים הגדולים. כולם מנסים להביא את התוצאה של ניתוח להמונים וליצור השפעה משמעותית לשיפור פשוט העם. המוקד העיקרי הוא על יצירת למידה עצמית 'חכמה’ ו 'שירות עצמי’ applications. יישומים אלה הם חכמים מספיק כדי להכשיר את עצמם ולשפר לאורך זמן. As a result, ארגונים לא צריכים להשקיע באופן רציף על משאבי אנוש כמו מדעני מידע, מפתחי יישומים וכו. בשנת מחברות הסטארט-אפ מגיע שונים של השנה, ISVs ימציא לייצר יותר ויותר יישומי ניתוח חכמים.
חשיבותה של נתונים מחוץ: זיהוי המקור של נתוני הקלט הוא היבט חשוב. ההצלחה של ניתוח נתונים גדול האחרון היא תלויה באופן משמעותי על מקורות נתוני קלט. לפני כמה שנים, לא היו לנו את החיל הזה של נתונים. במהלך השנים האחרונות ראינו פיצוץ נתונים ממקורות שונים בדומה לניידים, מדיה חברתית, חיישנים, מחשבים ועוד רבים. אבל בתחילה לא היה לנו את המומחיות כדי ללכוד נתונים אלה ולהשתמש בו בעיבוד שלנו. Now, הטכנולוגיות החדשות כמו Apache Hadoop (מבוסס על 'עיבוד מבוזר ") באים ובגדול ולסייע לארגונים לנצל אוקיינוסים אלה של נתונים. הנתונים זמינים בתוך הארגונים תמיד היו נגישים עבור עיבוד, אבל לכידת הנתונים בחוץ הייתה כמעט בלתי אפשרית. אבל המציאות היא, אלה אחוז הנתונים מחוץ הוא הרבה יותר גדול בהשוואה לגודל עצום הנתונים בתוך. אז זה מאוד חשוב לשים חשיבות יותר על הנתונים מחוץ.
Summary: עבור בני הזוג האחרון של שנים נתונים גדולים Analytics הוא להיות נקודת דיון בכל מקום. בשנים הקרובות זה יהיה גם לשחק תפקיד משמעותי ניתוח נתונים. מוקדם יותר גם, Analytics היה שם, אבל הנתונים היו מובנים והנפח היה נמוך בהרבה. אז את התוצאות של ניתוח היו במידה מסוימת מוגבלת. כתוצאה מכך, רוב ההחלטות העסקיות היו התקבלו על רקע ניסיון העבר. אבל עכשיו ביום, התוצאה של ניתוח המבוססת על הנתונים הגדולים מייצרת תובנה תחזיות משמעות. עכשיו הארגונים סומכים יותר על הניתוח לגרום מקבלים החזר טוב על השקעה. במאמר זה דנתי כמה מגמות המרכזיות בתחום ניתוח נתונים גדולים. אבל עלינו לזכור כי המגמות פעם משנים וזה ישמור על שינוי בשנים הקרובות גם. המגמות הן תמיד תלויות ההתפתחות האחרונה בתחום העסקי והטכנולוגי. אז זה נכון גם לגבי נתונים גדולים ועתיד.
