0

6 Трендов по Big Data на 2017 год

Шесть трендов, включающие миграцию в облачные системы и использование «чёрных» данных, которые могут стать критически важными в 2017 году и за которыми необходимо пристально наблюдать.

1. Миграция в облако

Небольшие и маленькие компании, а так же даже и большие корпорации разрабатывают стратегии по перемещению своих приложений в облачные системы из дата центров, и это так же касается проектов по big data и аналитике, как и традиционных транзакционных процессинговых систем.  Компании планируют снизить затраты на свои дата центры и увеличить гибкость в изменении использования решений. Такая возможность появляется вместе с подпиской на сервисы и без привязями на несколько лет на необходимое оборудование.

Дополнительный фактор для больших данных и аналитике заключается в сложности, которые даже крупные организации испугаются в поиске необходимого таланта для управления внутренними группами Hadoop и процессингом (обработкой). Это заставляет многие организации мигрировать в облако и к облачным сервисам, которые предлагают и платформу для big data и свою экспертизу.

2. Агрегация неструктурированных и IoT данных

Использование и слияние данных Интернета вещей (IoT) это будущая задача для ногих компаний. Пока мы точно знаем, что многие компании думают об этом.

Задачи компаний по агрегации больших данных расширятся до формата где стандартные цифровые данные, первоначально введённые людьми и данными, произведёнными машинами, будут соединены в сложную визуализацию, которая преобразует способ работы. В качестве хорошего примера можно привести данные дрона, которые будут комбинировать данные с сенсоров и стандартные входные IT данные  в одно представление для оператора, которое будет отображать как дроп функционирует. Производители и консультанты по big data и аналитике будут использованы компаниями, чтобы помочь определить и достичь этих новых целей в агрегации данных.

3. Большее использование «чёрных» данных

Компании начнут больше ценить богатство данных, которое хранится в традиционных форматах (на бумаге, фотографии, видео и другое корпоративное имущество, которое бездействует в хранилищах и подсобках), но может быть в агрегации больших данных. Эти активы могут дать организациям более полное представление об исторических тенденциях деятельности и циклах продукта, которые могут быть полезны для планирования. Данные также могут быть использованы для защиту интеллектуальной собственности или наоборот в качестве свидетельствования её нарушения.

4. Усиление защиты безопасности данных

В то время как большие данные перемещаются в хранилища (DWH) и репозитории, целью является «единственная версия правды», где пользователи использую все те же данные, но необязательно имеют возможность получить доступ ко всем им. Компании будут ограничивать права доступа к информации, чтобы убедиться, у каждого пользователя корректных уровень доступа. Это, вероятно, убеди включать создание и пересмотр политики доступа к данными и внедрения технологии, которая будет отслеживать потенциальную эксфильтрацию динах пользователями.

Эксфильтрация – процес, когда пользователи без разрешения копируют, передают или восстанавливают данных, что превышает их уровень доступа.

5. Моментальная аналитика

Хочется или нет, но высший и линейный менеджмент хочет видеть аналитику, которая даст моментально даст им данные для действия. Они не хотят ждать аналитических отчётов, которыми сейчас является большинство анализов big data. Будет давление на IT, чтобы появлялась возможность производить анализу быстрее и сосредоточить больше больших данных и аналитических активностей в режиме реального времени или значительно сократить необходимое время для обработки.

6. Начало жатвы big data проектов

Необходимо будет показать как big data и аналитические проекты, в которые компания искреннее инвестировала, теперь обеспечивает материальной стоимостью сам конечный бизнес. Если менеджеры проектов не будут в состоянии показать проекты, которые успешны только с точки зрения выполнения IT задач, без значительного возврата инвестиций в конечный бизнес, для которого эти проекты и создавались, то такие проекты будут закрываться.

В заключение

IT лидеры поняли, что усилия по big data и аналитике могут быть быть очень впечатляющими, но они должны ещё окупиться для компаний. Больше аналитических систем в этом году будут перемещены в категорию критических важных, но от них будут так же ожидать и высокий операционных показателей, соответствия стандартам управления и соответствовать бизнес ожиданиям компании.

↑ Наверх