Tecniche di Big Data: confluenza di tecnologia e analisi di business
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Molto, molto tempo fa, gli uomini conducono una vita nomade prima di passare gradualmente all'agricoltura. L'invenzione della ruota, del fuoco e del motore a vapore sono spesso considerati punti di svolta nell'evoluzione dell'umanità verso la meccanizzazione e un maggiore comfort di vita.
Allo stesso modo, la leggendaria Legge del moto e della gravità di Newton, la Teoria della relatività di Einstein che ora celebra il suo centesimo anno o Legge della Termodinamica hanno rivoluzionato la scienza e influenzato la scienza applicata. L'invenzione del computer, l'arrivo del personal computer e l'interfaccia utente grafica (GUI) sono tutti pietre miliari nello sviluppo nell'era digitale. Erano i numeri binari zero e quelli che sono al centro dei linguaggi a livello di assembly.
Tecniche da binario a big data
A livello hardware, gli zero e quelli stanno alimentando i circuiti di un computer, a livello aziendale sono le tecniche dei Big Data che stanno cambiando radicalmente il modo in cui le aziende escogitano strategie di marketing per rimanere competitive. Potrebbe essere composto da qualsiasi cosa, da singole cifre a più cifre, tutte contenenti informazioni vitali sul mercato, il funzionamento di una macchina, un corpo umano, transazioni di e-commerce o qualsiasi attività quotidiana che può o non può avere nulla a che fare con l'acquisto o la vendita.
È normale che le aziende e i professionisti della contabilità parlino di attività e passività. Le risorse convenzionali indicavano macchinari, tecnologia, know-how, risorse umane, infrastrutture e anche attività finanziarie.
Ora sta avvenendo un cambiamento di paradigma, insieme a queste risorse tangibili, alcuni pezzi di cifre o dati singoli e multipli sono diventati la risorsa più preziosa man mano che le organizzazioni e i mercati crescono di dimensioni. Dal punto di vista della strategia di marketing e big data, i dati sono diventati la risorsa più importante.
Le aziende stanno crescendo in dimensioni e dimensioni. Non è più bello o praticabile. Le operazioni multinazionali, i grandi centri commerciali e le attività di e-commerce di grandi volumi hanno stabilito una nuova tendenza in tutto il mondo. Per avere successo in questa grande impresa, i dati e l'analisi dei dati sono diventati fondamentali. Le aziende cercano Big Data Hadoop per utilizzarlo per acquisire informazioni di mercato e comprendere le esigenze dei clienti.
La confluenza della tecnologia e dell'analisi dei dati
Fonte immagine: pixabay.com
Le tecniche di big data utilizzate dalle organizzazioni saranno prive di significato a meno che non vi sia una tecnologia di supporto per estrarre i dati, elaborarli e organizzarli affinché le aziende possano utilizzare questa risorsa vitale. Bernard Marr, noto scrittore e analista, ha affermato che le aziende a prescindere dalle loro dimensioni, sia che si tratti di una società Fortune 500 o di un piccolo negozio di mamme e pop, richiederebbero l'uso dei Big Data di Hadoop per testimoniare il cambiamento che porta alle aziende.
Le tecniche di big data sono una raccolta di set di dati di grandi dimensioni e sono in gran numero che sono necessari programmi sofisticati per analizzare e creare informazioni significative da essi. Potrebbero essere le abitudini di acquisto, la frequenza di andare al cinema, la frequenza di accesso ai siti Web, gli acquisti online, gli acquisti di generi alimentari, la frequenza di cambio dei telefoni cellulari e così via.
Vari strumenti, framework e tecniche sono utilizzati per analizzare grandi set di dati e sono diventati molto ricercati dal settore. Secondo gli esperti, non sono i dati a essere importanti, ma ciò che l'azienda fa con tali dati.
Tra le varie tecnologie e piattaforme, Hadoop è emerso il più popolare sebbene possa avere i suoi svantaggi. È una piattaforma di sviluppo open source scritta su C, C ++, Java e aiuta le organizzazioni ad analizzare l'enorme quantità di dati in tempo reale.
Tecniche di big data in tempo reale
Collezionare, archiviare, spostare e analizzare non è un'attività statica ma anche dinamica che coinvolge ambienti in tempo reale. Vengono continuamente raccolti dati per aeroplani, motori di automobili, monitor collegati a pazienti negli ospedali, transazioni online con carte di credito o di debito che richiedono algoritmi sofisticati, programmi, architettura di big data e una solida capacità di elaborazione in memoria.
John Schroeder, CEO di MapR, ha affermato di disporre di applicazioni per i Big Data che proteggono milioni di titolari di carte American Express da transazioni fraudolente e che nel settore sanitario stanno lavorando per fornire procedure di trattamento migliorate per i malati di cancro.
I maggiori responsabili IT globali come Microsoft, Oracle, SAP, IBM sono tutti sulla piattaforma cloud e consentono anche soluzioni su tecniche di big data.
Tecniche di Big Data e Internet of Things
I rapidi cambiamenti nel Web e nella tecnologia integrata hanno consentito l'interconnessione di una moltitudine di dispositivi in grado di inviare dati in tempo reale. È emersa una rete fatta di "cose" piuttosto che di persone e computer.
Ogni dispositivo che indossiamo o utilizziamo è in grado di terminare i dati che a loro volta avrebbero applicazioni ad ampio raggio nel marketing dei big data, nella progettazione, nella sanità, tra gli altri.
Estrazione dei dati
Ora, i supercomputer potenti sono distribuiti per estrarre i dati dai database relazionali e aiutare gli statistici e gli analisti a creare modelli. Numerosi innovatori hanno messo a punto strumenti per lo sviluppo di modelli per l'analisi predittiva dei big data per un migliore processo decisionale da parte delle imprese. Forniscono inoltre una semplice interfaccia grafica (GUI) ed è molto intuitivo.
La carriera nelle tecniche dei Big Data
Naturalmente, abbastanza la rivoluzione nelle tecniche dei big data ha generato una nuova generazione di esperti associati ad aree specifiche di questa tecnologia e analisi dei big data. Tra le competenze tecnologiche più richieste sono Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, machine learning e data mining, analisi statistiche e quantitative, SQL, visualizzazione dei dati, data scientist, competenze linguistiche di programmazione per scopi generici. Secondo gli analisti, le opportunità sono destinate ad aumentare nel prossimo decennio grazie ai rapidi sviluppi in questo settore.
Esiste davvero una grande richiesta di competenze relative alle tecniche di big data nel 2015 con IBM che ha pubblicizzato 2.307 posizioni negli ultimi dodici mesi a giugno, secondo la rivista Forbes in una valutazione di metà anno. Lo stipendio pubblicizzato per i professionisti tecnici con formazione sui Big Data è di $ 104, 850. Le competenze più richieste erano competenza VMWare, sviluppo di applicazioni, tecnologia open source, data warehousing e capacità di programmazione Python.
Per quanto riguarda il settore, i principali servizi e tecniche di Big Data sono rappresentati da servizi professionali, scientifici e tecnici che rappresentano il 25% della domanda. Tra le altre principali categorie, le tecnologie informatiche rappresentano il 17%, il settore manifatturiero il 15%, il settore finanziario e assicurativo il 9% e il commercio al dettaglio l'8%.
Vantaggi dell'analisi dei Big Data
1) Archiviazione, data mining e analisi dei dati:
Le tecnologie di big data hanno consentito l'implementazione di dati archiviati e in tempo reale per una varietà di applicazioni aziendali e mission-critical
2) Previsioni e previsioni del mercato:
Nell'era delle tecniche pre-big data, le aziende erano costrette a fare analisi dei dati significative in tempo reale o fare analisi predittive in assenza di tecnologia. Sondaggi di esempio e feedback dei clienti hanno offerto l'unica soluzione per gli strateghi di innovare con nuove offerte sul mercato.
3) Una grande quantità di dati viene generata dalle imprese e negli anni precedenti, con strumenti di big data insufficienti per raccoglierli e analizzarli, le aziende non riuscivano a utilizzare un bene importante con loro.
4) In un ambiente di business di big data in tempo reale, l'hacking e il furto di dati possono avere un impatto critico sul funzionamento di un'organizzazione, sulla fiducia dei suoi clienti e renderla vulnerabile a ulteriori attacchi lungo la linea. Big data e Hadoop hanno dimostrato di aiutare le organizzazioni a rilevare il furto di dati. Le metodologie di furto di dati si stanno evolvendo più rapidamente delle metodologie antifurto o delle attività di prevenzione.
Le tecniche dei Big Data sono l'unico requisito per avere successo
L'hype creato dai big data non è andato bene con alcuni critici che sottolineano alcuni dei problemi associati alla sua implementazione nel settore. Alcuni analisti si sono chiesti se esiste un ritorno sull'investimento (RoI) positivo e vale la pena dedicare tempo e sforzi per implementarlo. Il secondo riguarda l'ampio volume di dati e analisi che potrebbero non spiegare "perché" si sta verificando tale comportamento del consumatore.
L'analisi dei big data può essere efficacemente utilizzata in combinazione con le metodologie di indagine tradizionali (dati spessi) che mappano i modelli demografici nel comportamento di risparmio, investimento, acquisto e spesa tra le regioni, offrendo una più ampia comprensione del mercato. Gli strumenti dei Big Data possono dare un quadro di ciò che è accaduto e come, ma il "perché" ciò può accadere può essere compreso solo da un'ampia comprensione dei consumatori o della regione in base al profilo demografico, alle preferenze di stile di vita, alle abitudini di spesa, tra gli altri, secondo gli scettici di Strumenti di dati.
Principali tendenze nella tecnologia dei Big Data
Secondo John Schroeder, CEO e co-fondatore di MapR, la società che fornisce soluzioni sui Big Data, aveva predetto le tendenze emergenti per il 2015 e la maggior parte di esse sembra essere vera.
Hub dei dati ai laghi di dati: i laghi di dati con infrastruttura scalabile sembrano essere favoriti in quanto sono economicamente attraenti con un costo per terabyte ridotto).
Self-service: gli strumenti di big data self-service consentiranno a sviluppatori, data scientist e analisti di dati di condurre direttamente l'esplorazione dei dati.
Agilità dei dati
Man mano che il database si espande ed è necessaria un'elaborazione più rapida, i sistemi legacy sembrano rallentare il processo. I database e i magazzini legacy sono stati trovati troppo lenti e quindi le organizzazioni stanno esaminando quanto agile sia il loro trattamento dei dati.
Hadoop nella fase di innovazione: Hadoop rimane nella fase di innovazione e Shroeder ritiene che il modello più sfumato di software open source combinato con una profonda innovazione e lo sviluppo della comunità sia probabilmente in corso.
Sfida di sicurezza
L'archiviazione e l'elaborazione dei big data stanno diventando sempre più vulnerabili alle minacce alla sicurezza nel sistema Hadoop open source. Tuttavia, le funzionalità di sicurezza sono ancora in linea con tali minacce e soprattutto rispetto ai sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) e ai database relazionali più sicuri.
Cloud computing
I rapidi progressi nel cloud computing stanno consentendo anche alle piccole e medie imprese di utilizzare SaaS (software as a Service), Platform as a Service (PaaS) e altre piattaforme fornite dai fornitori che consente loro di utilizzare i servizi di big data a un prezzo molto più economico costo per il quale non sono richiesti costosi costi di licenza e installazioni.
Secondo Bernard Marr, noto autore e analista, sofisticati algoritmi sono implementati nello spazio cloud attraverso SaaS che fornisce un quadro più accurato di quando, come e perché un prodotto viene venduto. Citando Charlie Crocker di AutoDesk, sottolinea che fino all'arrivo del feedback dei clienti sui Big Data è stato un esercizio difficile ma con i sofisticati algoritmi ora al lavoro, le società di big data sono in grado di comprendere meglio il comportamento dei consumatori e creare prodotti per loro.
Il futuro degli strumenti per i Big Data è brillante
International Data Corp prevede che il mercato dei big data crescerà ad un tasso di crescita annuale composto del 23% fino al 2019, con una spesa annuale che raggiungerà $ 48, 6 miliardi nel 2019. IDC ritiene che i tre principali mercati secondari: infrastruttura, software e servizi cresceranno sostanzialmente nei prossimi cinque anni, con software - gestione delle informazioni, scoperta e analisi e software applicativo che guida la carica con un CAGR del 26%.
IDC prevede che i servizi, inclusi i servizi professionali e di supporto per l'infrastruttura e il software, cresceranno con un CAGR del 22, 7%. Prevede che l'infrastruttura - composta da informatica, rete, infrastruttura di archiviazione e altre strutture di sicurezza simili a quelle dei data center - crescerà con un CAGR del 21, 7% e rappresenterà circa la metà di tutte le spese fino al 2019.
"La capacità di sfruttare i big data e le analisi per sviluppare una visione integrata delle attività dei clienti e delle operazioni commerciali fornirà una differenziazione competitiva alle aziende in tutti i settori", ha recentemente dichiarato Jessica, Goepfert, direttore del programma per l'Organizzazione globale di ricerca tecnologica e industriale di IDC. “Tuttavia, oltre alle enormi opportunità, i big data presentano alcuni rischi significativi e
La trasformazione digitale (DX) guiderà "tutto ciò che conta nell'IT" nei prossimi anni. Riuscire in quello che IDC chiama economia DX significa utilizzare tecnologie come mobile, cloud, strumenti di analisi dei big data, IoT, AI e robotica per "creare un vantaggio competitivo attraverso nuove offerte, nuovi modelli di business e nuove relazioni con clienti, fornitori e distributori, "Secondo Frank Gens, capo analista di IDC.
Takeaway chiave dalle previsioni di IDC
- Entro il 2020, quasi il 50% dei budget IT sarà legato a iniziative DX (trasformazione digitale).
- Entro il 2018, i dirigenti della linea di business (LOB) controlleranno il 45% + di tutta la spesa IT in tutto il mondo, oltre il 60% negli Stati Uniti
- Entro il 2017, oltre il 50% della spesa IT sarà destinata a nuove tecnologie (mobile, cloud, strumenti per big data, ecc.).
- Anche con tecnologie e piattaforme in rapida evoluzione, è dubbio che tutti i dati disponibili non vengano analizzati né necessari, hanno affermato alcuni esperti. Ciò che è importante è se i dati pertinenti sono identificati e analizzati a beneficio delle parti interessate.
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