Video: Sfaturi pentru economisire 2024
Datele mari sunt cu adevărat noi sau o evoluție în călătoria de gestionare a datelor? Este de fapt ambele. Ca și în cazul altor valuri în gestionarea datelor, date importante sunt construite pe baza evoluției practicilor de gestionare a datelor din ultimele cinci decenii. Ceea ce este nou este că, pentru prima dată, costul ciclurilor de calcul și al stocării a atins un punct de vârf. De ce este important acest lucru?
Numai în urmă cu câțiva ani, organizațiile ar fi compromise prin stocarea instantaneelor sau a subseturilor de informații importante, deoarece costurile de stocare și de limitare a procesării le-au interzis să stocheze tot ceea ce doreau să analizeze.
În multe situații, acest compromis a funcționat bine. De exemplu, o companie de producție ar fi putut colecta datele mașinilor la fiecare două minute pentru a determina starea de sănătate a sistemelor. Cu toate acestea, ar putea exista situații în care instantaneu nu ar conține informații despre un nou tip de defect și care ar putea trece neobservate de luni de zile.
Cu date mari, este acum posibilă virtualizarea datelor, astfel încât acestea să poată fi stocate eficient și, folosind stocarea bazată pe nor, să fie și mai rentabile. În plus, îmbunătățirea vitezei rețelei și a fiabilității au eliminat alte limitări fizice de a putea gestiona cantități masive de date într-un ritm acceptabil.
Adăugați la acestea impactul modificărilor în preț și în sofisticarea memoriei computerului. Cu toate aceste tranziții tehnologice, acum este posibil să ne imaginăm modalitățile prin care companiile pot folosi date care ar fi fost de neconceput numai acum cinci ani.
Dar nu există o tranziție tehnologică în izolare; se întâmplă atunci când există o nevoie importantă care poate fi satisfăcută de disponibilitatea și maturarea tehnologiei. Multe dintre tehnologiile aflate în centrul datelor importante, cum ar fi virtualizarea, procesarea paralelă, sistemele de distribuire a fișierelor și bazele de date în memorie, au fost în jur de zeci de ani.
Analizele avansate au fost, de asemenea, de zeci de ani, deși nu au fost întotdeauna practice. Alte tehnologii, cum ar fi Hadoop și MapReduce, au avut loc doar câțiva ani. Această combinație de progrese tehnologice poate rezolva acum probleme de afaceri semnificative. Întreprinderile doresc să aibă posibilitatea de a obține informații și rezultate acționabile din multe tipuri diferite de date la viteza potrivită.
În cazul în care companiile pot analiza date petabytes (echivalentul a 20 de milioane de dulapuri de fișiere cu patru sertare umplute cu fișiere text sau 13 ani de conținut HDTV) cu o performanță acceptabilă pentru a discerne modelele și anomaliile, în moduri noi.Trecerea la date importante nu se referă numai la întreprinderi.
Activitățile în domeniul științei, cercetării și guvernării au contribuit la avansarea acesteia. Gândește-te doar la analizarea genomului uman sau la tratarea tuturor datelor astronomice colectate la observatori pentru a ne înțelege mai bine lumea din jurul nostru. Luați în considerare cantitatea de date pe care guvernul le colectează în activitățile sale antiteroriste și obțineți ideea că datele importante nu sunt doar despre afaceri.
Există diferite abordări pentru gestionarea datelor. Datele în mișcare ar fi utilizate dacă o companie poate analiza calitatea produselor sale în timpul procesului de fabricație pentru a evita erorile costisitoare. Datele în stare de repaus vor fi folosite de un analist de afaceri pentru a înțelege mai bine modelele de cumpărare curente ale clienților, bazate pe toate aspectele legate de relația cu clienții, inclusiv vânzările, datele media sociale și interacțiunile cu clienții.
Rețineți că întreprinderile se află încă într-un stadiu incipient de mobilizare a unor volume enorme de date pentru a obține o imagine de 360 de grade asupra afacerii și pentru a anticipa schimbările și schimbările în așteptările clienților. Tehnologiile necesare pentru a obține răspunsurile nevoilor afacerii sunt încă izolate unele de altele.
Datele mari nu se referă doar la un instrument sau la o singură tehnologie. Este vorba despre modul în care toate aceste tehnologii vin împreună pentru a da perspectivele corecte, la momentul potrivit, pe baza datelor corecte - indiferent dacă sunt generate de oameni, de mașini sau de web.
