La gestion des données pour les Big Data

Big Data est vraiment nouveau ou est-ce une évolution dans le voyage de la gestion des données? Il est en fait à la fois. Comme avec d'autres vagues dans la gestion de données, Big Data est construit au-dessus de l'évolution des pratiques de gestion des données au cours des cinq dernières décennies. Ce qui est nouveau est que pour la première fois, le coût des cycles calcul et de stockage a atteint un point de basculement. Pourquoi est-ce important?

Il ya seulement quelques années, les organisations seraient généralement compromettre en stockant des clichés ou des sous-ensembles de l'information importante parce que le coût de stockage et de traitement des limitations leur interdit de stocker tout ce qu'ils voulaient à analyser.

Dans de nombreuses situations, ce compromis a bien fonctionné. Par exemple, une entreprise de fabrication aurait collecté des données de la machine toutes les deux minutes pour déterminer la santé des systèmes. Cependant, il pourrait y avoir des situations où l'instantané ne contiennent des informations sur un nouveau type de défaut et qui pourraient passer inaperçues pendant des mois.

Avec de grandes données, il est maintenant possible de virtualiser les données de sorte qu'il peut être stocké de manière efficace et, en utilisant le stockage en nuage, plus rentable ainsi. En outre, des améliorations dans la vitesse du réseau et la fiabilité ont supprimé d'autres limitations physiques d'être en mesure de gérer des quantités massives de données à un rythme acceptable.




Ajoutez à cela l'impact des changements dans le prix et la sophistication de la mémoire de l'ordinateur. Avec toutes ces transitions technologiques, il est désormais possible d'imaginer des façons que les entreprises peuvent tirer parti de données qui aurait été inconcevable il ya seulement cinq ans.

Mais pas de transition de la technologie qui se passe dans isolation- il arrive quand un besoin important existe qui peuvent être satisfaites par la disponibilité et la maturation de la technologie. Bon nombre des technologies au cœur de grands volumes de données, telles que la virtualisation, le traitement parallèle, systèmes de fichiers distribués, et des bases de données en mémoire, ont été autour depuis des décennies.

Des analyses avancées ont également été autour depuis des décennies, même si elles ne sont pas toujours pratique. D'autres technologies telles que Hadoop MapReduce et ont été sur la scène pour quelques années seulement. Cette combinaison des progrès technologiques peut désormais traiter les problèmes commerciaux importants. Les entreprises veulent être en mesure d'acquérir des connaissances et des résultats concrets de différents types de données à la bonne vitesse.

Si les entreprises peuvent analyser des pétaoctets de données (l'équivalent de 20 millions de classeurs à quatre tiroirs remplis de fichiers texte ou 13,3 années de contenu HDTV) avec des performances acceptables pour discerner des schémas et des anomalies, les entreprises peuvent commencer à faire sens de données dans de nouveaux moyens. Le passage à grande données ne concerne pas seulement les entreprises.

Science, recherche et activités gouvernementales ont également contribué à la faire avancer. Il suffit de penser à propos de l'analyse du génome humain ou de traiter avec toutes les données astronomiques recueillies dans les observatoires de faire progresser notre compréhension du monde qui nous entoure. Pensez à la quantité de données que le gouvernement perçoit dans ses activités antiterroristes ainsi, et vous obtenez l'idée que Big Data est non seulement au sujet des affaires.

Différentes approches de données de traitement existent. Les données en mouvement seraient utilisés si une entreprise est en mesure d'analyser la qualité de ses produits au cours du processus de fabrication afin d'éviter des erreurs coûteuses. Les données au repos seraient utilisés par un analyste d'affaires afin de mieux comprendre les habitudes d'achat actuelles des clients sur la base de tous les aspects de la relation client, y compris les ventes, les données des médias sociaux, et les interactions de service à la clientèle.

Gardez à l'esprit que les entreprises sont encore à un stade précoce de levier énormes volumes de données pour obtenir une vue à 360 degrés de l'entreprise et d'anticiper les changements et de l'évolution des attentes des clients. Les technologies nécessaires pour obtenir les réponses aux besoins d'affaires sont encore isolées les unes des autres.

Big données ne sont pas tout simplement environ un outil ou une technologie. Il est de savoir comment toutes ces technologies sont réunis pour donner les bonnes idées, au bon moment, sur la base du droit des données - si elle est générée par des personnes, des machines, ou le web.


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