Added by on 2015-04-01

Что будет с big data в 2016 году?

Громадные и мелкие компании ищут и находят новые использования и способы сбора громадных данных.

Всемирный рынок услуг и технологий Big Data неуклонно растет, и эта тенденция в 2016 году будет лишь усиливаться. Компания Oracle составила перечень десяти главных направлений развития разработок громадных данных в будущем году.

  • Способы профессионалов аналитиков и работы-пользователей будут сближаться. Тогда как работа со сложными статистическими данными так же, как и прежде остается уделом специалистов, применение громадных данных для принятия ответов в бизнесе будет становиться все более дешёвым. Но простые инструменты работы с Big Data разрешат бизнес-аналитикам трудиться с разными комплектами данных в корпоративных кластерах Hadoop, перекомпоновывать их а также разбирать при помощи разработок машинного обучения. Это разрешит упростить независимую работу с громадными данными и расширит поле для экспериментов и гипотез.
  • Отроются экспериментальные лаборатории данных. С возникновением новых догадок, каковые нужно будет проверять, специалисты в области анализа и обработки разрешённых будут становиться все более востребованными. В частности, банки, страховые компании, рейтинговые компании, трудящиеся в области кредитования, обратятся к методам, разрешающим оценивать риски и действеннее защищаться от мошенничества. Но, сложность содержится в переходе от экспертных оценок к четким правилам. Компании будут стараться опередить соперников, переходя на новые методы, исходя из этого направляться ожидать резкого повышения исследовательской активности в таких областях, как риски невыполнения обязательств, выявление мошенничества и политика андеррайтинга.

  • Кластеры собственной сборки уступят место готовым ответам. Компании, ко торые первыми стали использовать технологии Big Data, были вынуждены строить собственные кластеры. Но создание, поддержка и управление совокупностей, выстроенных на Hadoop и других быстроразвивающихся разработках, требует громадных денежных и трудовых затрат. В 2016 году мы заметим более зрелые разработки, рассчитанные на более широкий круг пользователей благодаря облачным сервисам и готовым предконфигурированным и стандартизованным программно-аппаратным комплексам.
  • Виртуализация данных станет действительностью. Компании аккумулируют разнообразные эти. Но аналитики и разработчики не желают знать, где как раз находятся эти, и ограничивать себя лишь способами работы с ними, каковые поддерживает хранилище данных. Применение одной технологии, таковой как NoSQL, Hadoop, реляционной, пространственной либо графической, неспешно уступает место виртуализации данных. программы и Пользователи будут подключаться к виртуализированным данным посредством SQL, REST и языков описания сценариев — наряду с этим возможно взять производительность не ниже, чем у исходных способов, полную безопасность и обратную совместимость.
  • Программирование потоков данных «откроет плотины». Первые волны применения Big Data были сосредоточены на

    обработке данных при помощи кода, написанного вручную. Новые способы работы с потоками данных смогут максимально действенно применять преимущества параллельных вычислений и разрешат возможность подключать функции и статистические функции машинного обучения.

  • Big Data ускорит развитие ИИ. 2016 год станет годом, в то время, когда технологии ИИ (ИИ), такие как машинное обучение (МО), обработка естественного языка (ОЕЯ) и др. станут стандартом для обработки данных. Тогда как МО, ОЕЯ уже были дешёвы в виде библиотек API в Big Data, новое поколение способов будет включать инструменты, каковые поддерживают приложения и аналитику в реальном времени.
  • Пригодится знать правильное происхождение данных. Инструменты отслеживания происхождения данных раньше были всего лишь нужной функцией, по причине того, что большая часть данных на информационных панелях поступало из проверенных хранилищ данных. Но в эру Big Data правильное знание происхождения данных станет необходимым, поскольку пользователи имеют дело как с корпоративными данными, так и со сторонними. Кое-какие эти смогут быть высокого качества. Другие комплекты разрешённых могут быть не совершенными, но смогут быть пригодными для прототипирования. В то время, когда подобные изучения приведут к полезным итогам, пригодится осознать происхождение данных, дабы определить, сколько работы потребуется, дабы начать применять их на уровне всего предприятия.
  • Интернет вещей + облачные разработки = прорыв приложений Big Data.Расширение облачных сервисов разрешит не только собирать эти с датчиков, но и применять их в алгоритмах и анализе обработки Big Data. Высокая безопасность облачных сервисов IoT (Internet of Things) кроме этого окажет помощь производителям создавать новые продукты, каковые смогут безопасно оперировать с разбираемыми данными без вмешательства человека.
  • Гибридные тучи как следствие региональных политик в области данных.Транснациональные корпорации, переходящие на облачные сервисы, окажутся в точке столкновения противоположных заинтересованностей. Глобальные компании будут уменьшать затраты и выполнять нормативные требования. Исходя из этого они станут все чаще размещать гибридные облачные сервисы в региональных центрах обработки данных, выступающих в роли локального представителя более большого облачного сервиса.
  • Новые совокупности безопасности на базе классификации данных обеспечат и доступность, и защищенность. Потребители очень обеспокоены тем, что происходит с их личными данными — как именно эти сведенья планируют, распространяются и сохраняются. Потребители опасаются кражи личных даных. Как будут реагировать политики, ученые, журналисты? Мы будем следить за этим в наступающем году. Компании будут больше применять совокупности, разрешающие разбивать данные и документы на группы с предопределенной политикой доступа, защиты и маскирования.

Источник: www.logists.by

Что такое Big Data, как это применяется в медицине?

Увлекательные записи:

Подборка статей, которая Вас должна заинтересовать:

Comments are closed.