¿Cuáles son las tendencias de desarrollo y los logros en la industria del análisis de big data?

El análisis de big data es actualmente una industria muy popular. De la noche a la mañana, parece que los datos corporativos se han vuelto extremadamente valiosos. Las empresas están comenzando a intentar utilizar big data para mejorar la competitividad empresarial, pero la industria del análisis de big data aún se encuentra en las primeras etapas de rápido desarrollo. Este es un campo que evoluciona rápidamente y constantemente se producen nuevos cambios. Entonces, ¿conoce las tendencias de desarrollo y los resultados de la industria del análisis de big data? No está claro todavía. ¡Descubrámoslo!

1. Análisis de big data basado en la nube

Hadoop es un marco y un conjunto de herramientas para procesar grandes conjuntos de datos. Originalmente fue diseñado para funcionar en un grupo de máquinas físicas, pero ahora este fenómeno ha cambiado y han surgido cada vez más tecnologías de procesamiento de datos basadas en la nube, como Amazon que utiliza BI de datos alojados en la nube, los servicios de análisis de datos Google BigQuery, Bluemix de IBM. Cloud Equality, son plataformas de análisis de big data basadas en la nube.

2.Hadoop: un nuevo sistema operativo de datos empresariales

Hadoop, un marco de análisis distribuido, ahora está evolucionando hacia un administrador de recursos distribuidos y puede ser una herramienta universal para el análisis de datos operativos. sistema. A través de estos sistemas, puede insertar diferentes operaciones de datos y operaciones de análisis en el sistema de almacenamiento distribuido Hadoop para su ejecución.

3. Análisis más predictivo

Con el desarrollo del big data, los analistas no sólo tienen que lidiar con más datos, sino también con una gran cantidad de herramientas con múltiples atributos. Sin embargo, con el desarrollo de la industria del big data, el análisis de datos antiguos se centra más en proporcionar funciones predictivas. Después de todo, la gente prefiere utilizar datos sin procesar para usos beneficiosos futuros.

4. Más y mejor NoSQL

Los productos que sustituyen a las bases de datos relacionales tradicionales basadas en SQL se denominan bases de datos NoSQL y ahora están ganando rápidamente popularidad en algunas aplicaciones analíticas. Además, el impulso sigue creciendo. Se espera que en el futuro aparezcan entre 15 y 20 bases de datos NoSQL de código abierto, y estas bases de datos se desarrollarán rápidamente en función de su propia experiencia.

5. Análisis en memoria

El método de utilizar una base de datos en memoria para acelerar el análisis y el procesamiento se está volviendo cada vez más popular y a muchos usuarios les gusta mucho. Han surgido muchas herramientas de gestión y análisis de memoria, especialmente la máquina todo en uno HANA de Amazon.

Además del software de análisis, Intel, como fabricante de procesadores en el mercado empresarial global, también es muy optimista sobre el desarrollo de este campo. A juzgar por la tendencia de desarrollo actual de sus productos, su soporte de memoria será cada vez mayor, y algunos productos específicos incluso admiten capacidades que superan las del disco duro.

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