Big Data -tekniikat: Teknologian ja liike-elämän analytiikan yhtymäkohta
Teknologian ja liike-elämän analyysien yhteenkuuluvuus -
Kauan, kauan sitten miehet elävät nomadin elämän ennen kuin siirtyivät vähitellen maataloudelle. Pyörän, palo- ja höyrykoneen keksintöä pidetään usein käännekohtina ihmiskunnan evoluutiossa kohti mekanisointia ja lisääntynyttä elämän mukavuutta.
Samoin legendaarinen Newtonin liikelaki ja painovoima, Einsteinin suhteellisuusteoria, joka viettää nyt 100 vuotta, tai termodynamiikkalaki ovat kaikki mullisaneet tieteen ja vaikuttaneet soveltavaan tieteeseen. Tietokoneen keksintö, henkilökohtaisen tietokoneen saapuminen ja graafinen käyttöliittymä (GUI) ovat kaikki virstanpylväitä digitaaliaikakauden kehityksessä. Se oli binaariluku nolla ja ne, jotka ovat kokoontumisen tason kielten ytimessä.
Binaarinen Big Data -tekniikat
Laitteistotasolla nolla ja nolla syöttävät tietokoneen piirejä, yritystasolla Big Data -tekniikat tekevät merimuutoksen siihen, kuinka yritykset suunnittelevat markkinointistrategioita kilpailukyvyn säilyttämiseksi. Se voi koostua mistä tahansa yksinumeroisista ja moninumeroisista, jotka kaikki sisältävät elintärkeää tietoa markkinoista, koneen toiminnasta, ihmiskehosta, sähköisestä kaupasta tai melkein mistä tahansa päivittäisestä toiminnasta, jolla voi olla tai ei ole mitään tekemistä ostojen tai myyjien kanssa.
Yritysten ja kirjanpidon ammattilaisten on tavallista puhua varoista ja veloista. Tavanomaisesti omaisuudella tarkoitettiin koneita, tekniikkaa, tietotaitoa, henkilöresursseja, infrastruktuuria ja myös rahoitusvaroja.
Nyt tapahtuu paradigmanmuutos, ja näiden aineellisten hyödykkeiden lisäksi joistakin yksinumeroisista tai useista numeroista tai tiedoista on tullut arvokkain omaisuus organisaatioiden ja markkinoiden kasvaessa. Markkinoinnin ja big data -strategian kannalta datasta on tullut tärkein voimavara.
Yritysten koko kasvaa ja kasvaa. Ei enää ole pieni kaunis tai elinkelpoinen. Monikansalliset toiminnot, suuret ostoskeskukset ja suurten verkkokauppojen yritykset ovat asettaneet uuden suuntauksen ympäri maailmaa. Menestyäkseen tämän suuryrityksen tiedoista ja datan analysoinnista on tullut kriittistä. Yritykset ovat Big Data Hadoopin jälkeen hyödyntää sitä saadakseen markkinatietoja ja ymmärtää asiakkaiden vaatimuksia.
Teknologian ja datanalyysin yhtymäkohta
Kuvan lähde: pixabay.com
Organisaatioiden suurilla tietotekniikoilla ei ole merkitystä, ellei yrityksille ole tätä tukevan tekniikan hyödyntämistä, prosessointia ja organisointia varten. Tunnettu kirjailija ja analyytikko Bernard Marr on sanonut, että yritykset riippumatta koostaan, olipa kyse sitten Fortune 500 -yrityksestä tai pienestä äidistä ja pop-myymälästä, Hadoop Big Data -palvelun käyttäminen todistaisi muutoksesta, jonka se tuo yrityksiin.
Big data -tekniikat ovat kokoelma suuria aineistoja, ja niitä on valtava määrä, että kehittyneitä ohjelmia tarvitaan analysoimaan ja luomaan niistä merkityksellistä tietoa. Se voi olla ostamistavat, elokuviin käymisen tiheys, verkkosivustoihin kirjautumistiheys, online-ostokset, päivittäistavaroiden tilaaminen, matkapuhelinten vaihtamisen tiheys ja niin edelleen.
Suurten tietojoukkojen analysointiin käytetään erilaisia työkaluja, kehyksiä ja tekniikoita, ja teollisuudesta on tullut niistä paljon kysyttyjä. Asiantuntijoiden mukaan tärkeät eivät ole tiedot, vaan se, mitä yritys tekee näillä tiedoilla.
Eri tekniikoista ja alustoista Hadoop on noussut suosituimmaksi, vaikka sillä voi olla haittoja. Se on avoimen lähdekoodin kehitysalusta, joka on kirjoitettu C, C ++, Java ja auttaa organisaatioita analysoimaan valtavan määrän tietoja reaaliajassa.
Suuret tietotekniikat reaaliajassa
Kerääminen, varastointi, siirtäminen ja analysointi ei ole staattista toimintaa, vaan myös dynaamista toimintaa, joka liittyy reaaliaikaisiin ympäristöihin. Tietoja kerätään jatkuvasti lentokoneista, autojen moottoreista, sairaalapotilaisiin kytketyistä näytöistä, online-luotto- tai pankkikorttitapahtumista, jotka kaikki vaativat hienostuneita algoritmeja, ohjelmia, ison tietoarkkitehtuurin ja vankan muistin käsittelykyvyn.
MapR: n toimitusjohtaja John Schroeder kertoi, että heillä on Big Data -sovelluksia, jotka suojaavat miljoonia American Express -kortinhaltijoita vilpillisiltä tapahtumilta, ja terveydenhoidossa työskentelevät parempien hoitomenetelmien tarjoamiseksi syöpäpotilaille.
Globaalit IT-yhtiöt, kuten Microsoft, Oracle, SAP, IBM, ovat kaikki pilvialustalla ja mahdollistavat myös suurten tietotekniikoiden ratkaisut.
Big Data -tekniikat ja esineiden Internet
Nopeat muutokset verkko- ja sulautetussa tekniikassa ovat mahdollistaneet useiden laitteiden kytkemisen toisiinsa, mikä pystyy lähettämään dataa reaaliajassa. On syntynyt Internet, joka koostuu 'asioista' eikä ihmisistä ja tietokoneista.
Jokainen käyttämämme tai käyttämämme laite pystyy lopettamaan datan, jolla puolestaan olisi laaja-alaisia sovelluksia muun muassa suurten tietojen markkinoinnissa, suunnittelussa ja terveydenhuollossa.
Tietojen louhinta
Nyt tehokkaat supertietokoneet otetaan käyttöön relaatiotietokantojen kaivoksissa ja auttavat tilastotieteilijöitä ja analyytikoita luomaan malleja. Useat innovaattorit ovat keksineet työkaluja ennakoivien suurtietojen analysointimallien kehittämiseen yritysten päätöksenteon parantamiseksi. Ne tarjoavat myös helpon graafisen käyttöliittymän (GUI) ja ovat erittäin käyttäjäystävällisiä.
Ura Big Data -tekniikoissa
Luonnollisesti riittävän suuren tietotekniikan vallankumous on saanut aikaan uuden sukupolven asiantuntijoita, jotka liittyvät tämän big data -analyysin ja tekniikan tiettyihin alueisiin. Kysyttyjen tekniikkataitojen joukossa ovat Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, koneoppiminen ja tiedon louhinta, tilastollinen ja kvantitatiivinen analyysi, SQL, datan visualisointi, tietoteknikot, yleiskäyttöinen ohjelmointikielen osaaminen. Analyytikkojen mukaan mahdollisuudet lisääntyvät seuraavan vuosikymmenen aikana nopean kehityksen ansiosta tällä alueella.
Suuri tietotekniikkaan liittyvä asiantuntemus oli todellakin valtava kysyntä vuonna 2015, kun IBM oli ilmoittanut kesäkuussa viimeisen kahdentoista kuukauden aikana 2 307 työpaikkaa, Forbes-lehti sanoi vuoden puolivälin arvioinnissa. Mainittu palkka teknisen alan ammattilaisille, joilla on Big data -koulutus, on 104 850 dollaria. Halutuimpia taitoja olivat VMWare-asiantuntemus, sovelluskehitys, avoimen lähdekoodin tekniikka, tietovarastointi ja Python-ohjelmointitaitot.
Alan suurimmat tietotekniikan ja -palveluiden käyttäjät ovat ammatti-, tiede- ja teknisiä palveluita, joiden osuus kysynnästä on 25%. Muista johtavista kategorioista tietotekniikan osuus on 17%, teollisuuden 15%, rahoituksen ja vakuutuksen 9% ja vähittäiskaupan 8%.
Big Data -analyysin edut
1) Tietojen tallennus, louhinta ja analysointi:
Suuret tietotekniikat ovat mahdollistaneet sekä tallennetun että reaaliaikaisen tiedon käyttöönoton moniin liiketoiminta- ja tehtäväkriittisiin sovelluksiin
2) Markkinoiden ennustaminen ja ennustaminen:
Ennen suuria tietotekniikoita yrityksiä rajattiin tekemään tarkoituksenmukaista data-analyysiä reaaliajassa tai ennakoivia analyysejä ilman tekniikkaa. Otoskyselyt ja asiakaspalautteet tarjosivat strategeille ainoan ratkaisun markkinoida uusien tarjousten avulla.
3) Yritykset tuottavat suuren määrän dataa, ja jos aikaisempina vuosina yrityksiä ei ollut kerätty ja analysoitu riittävän suurilla tietotyökaluilla, yritykset eivät käyttäneet tärkeätä omaisuutta kanssansa.
4) Reaaliaikaisessa big data -ympäristössä hakkerointi ja tietovarkaudet voivat vaikuttaa kriittisesti organisaation toimintaan, asiakkaiden luottamukseen ja tehdä siitä alttiita jatkossa tapahtuville hyökkäyksille. Big data- ja Hadoop-ohjelmien on osoitettu auttavan organisaatioita tunnistamaan tietovarkauksia. Tietovarkausmenetelmät kehittyvät nopeammin kuin varkaudenestomenetelmät tai ehkäisytoimet.
Onko iso datatekniikka ainoa edellytys menestymiselle
Suurten tietojen luoma hype ei ole mennyt hyvin pois joidenkin kriitikkojen kanssa, jotka tuovat esiin joitain ongelmiin, jotka liittyvät sen käyttöönottoon teollisuudessa. Jotkut analyytikot ovat kysyneet, onko sijoitetun pääoman tuotto positiivinen ja kannattaako aika ja vaivaa sen toteuttamiseksi. Toinen koskee suurta määrää tietoa ja analyysejä, jotka eivät välttämättä selitä "miksi" tällaista kuluttajakäyttäytymistä.
Suurtietojen analysointia voidaan käyttää tehokkaasti yhdessä perinteisten tutkimusmenetelmien kanssa (paksut tiedot), jotka kartoittavat väestörakenteen säästö-, sijoitus-, osto- ja kulutuskäyttäytymisessä alueiden välillä, mikä antaa markkinoille laajemman käsityksen. Big Data -työkalut voivat antaa kuvan siitä, mitä tapahtui ja miten, mutta "miksi" se tapahtuu voidaan ymmärtää vain, kun tietyt kuluttajat tai alue ymmärtävät laajasti väestörakenteen, elämäntapojen ja kulutustottumusten perusteella mm. Big-skeptikkojen mukaan. Tietotyökalut.
Big Data -tekniikan tärkeimmät suuntaukset
Big Data -ratkaisuja tarjoavan yrityksen MapR: n toimitusjohtajan ja perustajan John Schroederin mukaan yritys oli ennustanut nousevia suuntauksia vuodelle 2015 ja suurin osa niistä on osoittautunut totta.
Tietokeskukset datajärveihin: Skaalattavalla infrastruktuurilla varustetut datajärvet näyttävät olevan suotuisat, koska ne ovat taloudellisesti houkuttelevia ja alennetut teratavuhintakustannukset).
Itsepalvelu: Itsepalvelun big data -työkalut antavat kehittäjille, tiedemiehille ja tietoanalyytikoille mahdollisuuden tutkia tietoja suoraan.
Tietojen joustavuus
Kun tietokanta laajenee ja nopeampaa käsittelyä vaaditaan, vanhat järjestelmät näyttävät hidastavan prosessia. Vanhojen tietokantojen ja varastojen on todettu olevan liian hitaita, joten organisaatiot tarkastelevat kuinka ketterä niiden tietojenkäsittely on.
Hadoop innovaatiovaiheessa: Hadoop pysyy innovaatiovaiheessa ja Shroeder uskoo, että avoimen lähdekoodin ohjelmistojen monimuotoisempi malli yhdistettynä syvään innovaatioon ja yhteisökehitykseen on mahdollisesti käynnissä.
turvallisuushaaste
Suurten tietojen tallennus ja käsittely ovat nyt yhä alttiimpia avoimen lähdekoodin Hadoop-järjestelmän tietoturvauhille. Suojausominaisuudet ovat kuitenkin sopusoinnussa tällaisten uhkien kanssa ja etenkin verrattuna turvallisempiin toiminnanohjausjärjestelmiin (ERP) ja relaatiotietokantoihin.
Pilvilaskenta
Pilvipalvelun nopea kehitys antaa jopa pienille ja keskisuurille yrityksille mahdollisuuden hyödyntää SaaS-ohjelmistoa (Service as a Service), Platform as a Service (PaaS) ja muita myyjien tarjoamia alustoja, joiden avulla ne voivat käyttää suuria datapalveluja paljon halvemmalla kustannukset, joiden vuoksi ei vaadita kalliita lisenssimaksuja ja asennuksia.
Tunnetun kirjailijan ja analyytikon Bernard Marrin mukaan pilvitilassa SaaS: n kautta käytetään hienostuneita algoritmeja, jotka antavat tarkemman kuvan siitä, milloin, miten ja miksi tuote myydään. Lainaten AutoDeskin Charlie Crockeriä hän huomauttaa, että Big Data -asiakkaiden palautteen saapumiseen saakka oli vaikea tehtävä, mutta nyt toimivien hienostuneiden algoritmien avulla suuret datayritykset pystyvät paremmin ymmärtämään kuluttajien käyttäytymistä ja luomaan heille tuotteita.
Big Data -työkalujen tulevaisuus on valoisa
International Data Corp ennustaa suurten tietomarkkinoiden kasvavan 23%: n vuotuisella kasvunopeudella vuoteen 2019 mennessä, ja vuosittaiset menot nousevat 48, 6 miljardiin dollariin vuonna 2019. IDC uskoo kolmen suurimman alamarkkinan: infrastruktuurin, ohjelmistojen ja palveluiden kasvavan huomattavasti seuraavien viiden aikana. vuosien varrella ohjelmistot - tiedonhallinta, etsintä ja analytiikka sekä sovellusohjelmistot - johtavat maksua, jonka CAGR on 26%.
IDC ennustaa, että palvelut, mukaan lukien ammatti- ja tukipalvelut infrastruktuurille ja ohjelmistoille, kasvavat CAGR: llä 22, 7 prosenttia. Se ennustaa, että infrastruktuuri - joka koostuu tietojenkäsittelystä, verkottumisesta, tallennusinfrastruktuurista ja muusta tietokeskuksen infrastruktuurin kaltaisesta tietoturvasta - kasvaa CAGR-arvolla 21, 7 prosenttia ja sen osuus on noin puolet kaikista menoista vuoden 2019 aikana.
"Mahdollisuus hyödyntää suurta dataa ja analytiikkaa kehittää integroitu kuva asiakastoiminnoista ja liiketoiminnoista tarjoaa kilpailukykyisen erilaistumisen yrityksille eri toimialoilla", sanoi Jessica, Goepfert, IDC: n globaalin teknologia- ja teollisuustutkimusorganisaation ohjelmajohtaja. - Valtavien mahdollisuuksien lisäksi iso data sisältää kuitenkin merkittäviä riskejä ja
Digitaalimuutos (DX) ajaa “kaikkea IT: llä merkitystä” seuraavien vuosien aikana. Menestyminen siinä, mitä IDC kutsuu DX-taloukseksi, tarkoittaa tekniikoiden, kuten mobiili-, pilvipalvelu-, isojen tietojen analysointityökalujen, IoT, AI: n ja robotiikan käyttöä, kilpailukyvyn luomiseksi uusien tarjousten, uusien liiketoimintamallien ja uusien asiakas-, toimittaja- ja jakelija-suhteiden avulla, ”Kertoo IDC: n pääanalyytikko Frank Gens.
Key Takeaways IDC: n ennusteista
- Vuoteen 2020 mennessä lähes 50% IT-budjeteista sidotaan DX-aloitteisiin.
- Vuoteen 2018 mennessä Line of Business (LOB) -johtajat hallitsevat 45% + kaikista IT-menoista maailmanlaajuisesti, yli 60% Yhdysvalloissa
- Vuoteen 2017 mennessä yli 50% IT-menoista kohdistuu uusiin tekniikoihin (mobiili, pilvi, isot datatyökalut jne.).
- Jopa nopeasti kehittyvien tekniikoiden ja alustojen kanssa on kyseenalaista, analysoidaanko kaikki käytettävissä oleva tieto eikä sitä vaadittaisi, jotkut asiantuntijat totesivat. Tärkeää on, tunnistetaanko ja analysoidaanko asiaankuuluvat tiedot sidosryhmien eduksi.
Suositellut artikkelit
Tässä on artikkeleita, jotka auttavat sinua saamaan lisätietoja isojen tietojen tekniikoista, joten käy vain linkin läpi.
- 8 Hyödyllisin opas Big Data -haastattelukysymyksiin
- Miksi innovaatio on kriittisin näkökohta isoille tiedoille?
- Suurten tietojen viisi suuntausta, jotka yritysten on hallittava
- Mitä NOSQL-taitot auttavat rakentamaan suurta datauraa
- Tietojen louhinnan johdanto-opas