Ikhtisar: teknologi data besar akan datang dengan praktik terbaik dan tren yang lebih baik setiap hari. data besar secara bertahap datang ke proyek-proyek arus utama juga dan mendapatkan momentum. Dengan data besar, analytics juga mendapatkan banyak pentingnya, seperti sekarang mampu memberikan wawasan yang baik ke dalam proses pengambilan keputusan.
Dalam artikel ini kita akan berbicara tentang tren terbaru dalam data dan analisis besar dunia.
Pengantar: Pada tahun-tahun saat ini, data besar dan analisis adalah daerah yang paling terfokus di mana semua organisasi berkonsentrasi. Menerapkan analisis pada sejumlah besar data menggunakan platform data yang besar juga memproduksi hasil yang menarik. Hal ini juga membantu organisasi untuk memahami perilaku pelanggan.
Pada bagian berikut, Saya akan menjelaskan tren satu persatu.
wawasan Analytics didorong: Seperti kita ketahui data yang besar adalah semua tentang volume yang besar data dari sumber yang berbeda. Jadi tanpa data, platform data besar tidak berguna. Aspek penting lainnya adalah dengan menggunakan data ini untuk mendapatkan wawasan ditindaklanjuti nyata, yang umumnya dikenal sebagai wawasan analisis yang diturunkan. Jadi tren yang tumbuh di daerah analisis didorong data berdasarkan platform data besar. Sebagai manfaat, perusahaan tidak perlu bergantung pada proses pengambilan keputusan intuitif, yang mungkin tidak benar selalu. Organisasi berusaha untuk menerapkan analisis di semua area bisnis di mana pun ada kemungkinan. As a result, mereka mendapatkan visibilitas yang jelas dan prediksi terpercaya.
privasi data besar dan keamanan: Keamanan dan privasi adalah dua kata kunci yang paling penting yang terlibat dalam aplikasi perangkat lunak. Hal ini juga berlaku untuk aplikasi data besar. saya akan mengatakan, keamanan data dan privasi yang lebih penting terutama dalam aplikasi data besar karena itu adalah semua tentang pengolahan data dan memperoleh wawasan. Jadi organisasi semakin serius dan mengambil langkah-langkah yang tepat untuk menjamin privasi dan keamanan data mereka (yang merupakan tambang emas).Pada tahun-tahun saat ini, perusahaan akan lebih fokus pada membangun keamanan yang ketat, privasi dan tata kelola kebijakan untuk inisiatif data besar mereka. Hal ini juga penting untuk diingat bahwa sumber data yang besar dan teknologi yang meningkat dari hari ke hari. Jadi kebijakan keamanan harus mengubah terus menerus untuk memenuhi kebutuhan lingkungan yang berubah. data besar adalah area yang luas, sehingga kebijakan keamanan harus dibuat kuat dan fleksibel.
investasi yang lebih dalam proyek-proyek data besar: data besar merupakan daerah baru yang perlu diselidiki secara lebih rinci. Perusahaan juga berinvestasi dalam platform data yang besar yang berbeda untuk mengeksplorasi keuntungan dan kerugian. Kita tahu bahwa wawasan data besar yang tidak tersedia secara bebas, tapi investasi harus dibuat strategis. Selalu ada kesempatan investasi yang buruk, jika persyaratan dan tujuan akhir tidak direncanakan dengan benar. Perusahaan juga berinvestasi ke dalam alat analisis yang mampu menangani data output yang besar dan masuk akal untuk pengguna akhir. Permintaan untuk alat analisis ini dan platform data besar meningkat setiap hari. Tapi itu adalah tanggung jawab organisasi untuk mengevaluasi fitur dan kemampuan dari alat ini sebelum menginvestasikan uang besar.
Perubahan dalam budaya organisasi: Untuk mengakomodasi tren data besar, budaya organisasi perlu diubah. Di masa lalu, data dan analisis adalah tanggung jawab tim tertentu dalam suatu organisasi. Itu adalah proyek yang sama sekali terpisah dan terbatas dalam unit tertentu. Untuk mendapatkan manfaat nyata dari data yang besar dan analisis, semua unit organisasi harus berpartisipasi dalam inisiatif. Dalam tahun-tahun mendatang akan ada perubahan yang signifikan dalam budaya organisasi.
Pentingnya ilmuwan Data: Seperti namanya 'Big Data', pentingnya data memiliki prioritas utama. Sebagai konsekuensinya, orang-orang yang memiliki keahlian dalam ilmu data menjadi bagian integral dari analisis data besar. Keahlian petugas data / ilmuwan mencakup semua bidang seperti pengumpulan data, pembersihan data, pengolahan data, penggalian informasi yang bermakna dengan menerapkan statistik algoritma / model dll. pengolahan data ini merupakan proses yang berkesinambungan sebagai sumber input data berubah setiap hari. Karakteristik data, format, dan volume semua mengalami dampak yang signifikan pada analisis statistik. Jadi para ilmuwan data harus mengevaluasi aspek-aspek ini secara teratur dan memberikan masukan kepada organisasi. Aspek lainnya adalah untuk memisahkan data yang berarti dari volume besar input dan membuang sisanya. Karena, pengolahan data adalah mahal dan memakan waktu. Jadi pentingnya harus diberikan pada proses ekstraksi dan kemudian menerapkan analisis di atas itu. Dalam tahun-tahun mendatang, ilmuwan Data akan memiliki kepentingan besar dan permintaan. Jadi organisasi harus berinvestasi dalam sumber daya memiliki pemahaman yang sangat baik dari ilmu Data.
Pintar besar data dan analisis aplikasi: Big data dan analisis aplikasi yang berbeda dibandingkan dengan aplikasi tradisional. Semua ini data dan analisis besar aplikasi adalah aplikasi pintar karena mereka memiliki algoritma pembelajaran diri inbuilt. Semakin banyak Organisasi telah mulai bekerja pada aplikasi analisis berdasarkan data yang besar. Semua dari mereka berusaha untuk membawa hasil analisis kepada massa dan menciptakan dampak yang signifikan terhadap peningkatan masyarakat umum. Fokus utama adalah pada menciptakan pintar 'belajar mandiri’ dan 'layanan diri’ aplikasi. Aplikasi ini cukup pintar untuk melatih diri dan meningkatkan dari waktu ke waktu. As a result, organisasi tidak perlu berinvestasi terus-menerus pada sumber daya manusia seperti ilmuwan Data, pengembang aplikasi dll. Dalam startups yang berbeda tahun mendatang ini, ISV akan datang untuk menghasilkan lebih banyak dan lebih cerdas aplikasi analytics.
Pentingnya data di luar: Mengidentifikasi sumber input data merupakan aspek penting. Keberhasilan analisis data yang besar terbaru secara signifikan tergantung pada sumber input data. Beberapa tahun lalu, kita tidak memiliki kekayaan ini data. Selama beberapa tahun terakhir kita telah melihat ledakan data dari berbagai sumber seperti perangkat mobile, media sosial, sensor, komputer dan banyak lagi. Tapi awalnya kami tidak memiliki keahlian untuk menangkap data ini dan menggunakannya dalam pengolahan kami. Now, teknologi baru seperti Apache Hadoop (berdasarkan 'pemrosesan terdistribusi') yang datang di jalan besar dan membantu organisasi untuk memanfaatkan lautan ini data. Data yang tersedia di dalam organisasi yang selalu dapat diakses untuk pengolahan, tapi menangkap data luar hampir mustahil. Tetapi kenyataannya adalah, ini persentase data di luar jauh lebih besar dibandingkan dengan volume data di dalam. Jadi, sangat penting untuk menempatkan lebih penting pada data luar.
Summary: Selama beberapa tahun terakhir data besar dan analisis yang menjadi titik diskusi di mana-mana. Dalam tahun-tahun mendatang juga akan memainkan peran penting dalam analisis data yang. sebelumnya juga, analytics berada di sana, namun data itu terstruktur dan volume jauh lebih rendah. Jadi hasil analisis yang sampai batas tertentu terbatas. Sebagai konsekuensinya, sebagian besar keputusan bisnis yang diambil didasarkan pada pengalaman masa lalu. Tapi sekarang hari, hasil analisis berdasarkan data yang besar menghasilkan wawasan yang berarti dan prediksi. Sekarang organisasi lebih mengandalkan pada analisis hasil dan mendapatkan laba atas investasi. Pada artikel ini saya telah membahas beberapa tren utama dalam data dan analisis besar domain. Tapi kita harus ingat bahwa tren yang terus berubah dan akan terus berubah di tahun-tahun mendatang juga. Tren selalu tergantung pada perkembangan terbaru dalam bisnis dan teknologi daerah. Jadi hal ini juga berlaku untuk data besar dan masa depan.
