Cinco tendencias importantes en la innovación de big data en grandes empresas

Cinco tendencias importantes en la innovación de big data en grandes empresas_Examen de analista de datos

"Big data" ya no es solo una palabra de moda, la aplicación del análisis de big data también se está volviendo cada vez más popular Se ha convertido en una realidad, e incluso IBM ha anunciado que invertirá mil millones de dólares para desarrollar sistemas PowerLinux que respalden su estrategia de big data.

Desde la perspectiva de la escala empresarial, las grandes empresas tienen mayores ventajas en la utilización de big data. Según datos de investigación de Forrester Research sobre una gran cantidad de grandes empresas, la cantidad promedio de datos generados por una empresa es de aproximadamente 50 TB de datos no estructurados, 2 TB de datos semiestructurados y 12 TB de datos estructurados.

Pero Bryan Wang, analista jefe de Forrester Research, también señaló que la tasa de utilización integral de big data en las grandes empresas es sólo de alrededor del 12%, y "las empresas gastan mucho dinero en almacenamiento", no análisis.

La proporción de empresas que actualmente utilizan tecnología de big data es de alrededor del 20%, y otro 37% de las empresas están planificando proyectos de big data, con la esperanza de obtener más conocimientos corporativos a través del poder del análisis de big data. Entonces, ¿cómo deberían aplicarse los big data en proyectos importantes de grandes empresas? A continuación se presentan cinco direcciones para la innovación de big data en grandes empresas.

1) Nube de datos híbrida. La nube de datos híbrida es un tema que vale la pena destacar porque es poco probable que las grandes empresas abandonen su infraestructura de datos estructurados existente. Los datos estructurados de los sistemas Oracle, IBM y Microsoft son la base de la mayoría de las operaciones empresariales de gran tamaño. El objetivo de la implementación de la tecnología de infraestructura de datos es integrar estos sistemas existentes en un sistema híbrido que ingiere datos externos y no estructurados.

Sin embargo, puede que no sea fácil para los proveedores tradicionales hacer esto. Si bien los sistemas existentes permanecerán vigentes, la tecnología de estos proveedores heredados puede limitarse a proyectos existentes, mientras que es más probable que las nuevas inversiones de las empresas fluyan hacia nuevos proveedores y nuevas plataformas.

StubHub cuenta con una red de datos de 25 fuentes de datos estructurados y no estructurados. Sastry Malladi, arquitecto jefe de datos de StubHub, dijo que el uso de productos de código abierto es importante para evitar el bloqueo de arquitecturas propietarias. "La innovación más importante en este momento es cómo crear un sistema de datos híbrido", afirmó Malladi.

2) La movilidad impulsa las inversiones en big data. La plataforma móvil y su ubicación, comunicación y portabilidad brindan a los clientes una plataforma personalizada para la innovación de big data. El sitio de salud en línea MapMy Fitness comenzó registrando las rutas de carrera de los usuarios y se ha expandido a diversas actividades físicas, así como al seguimiento de la salud personal.

Matt McLure, vicepresidente de MapMy Fitness, ha visto crecer a la empresa hasta los 190.000 usuarios y desarrollar una infraestructura de nube pública y privada híbrida para respaldar el comportamiento de los usuarios, como los nuevos ciclistas de verano y los entusiastas del fitness. "Estamos en el centro del ecosistema de salud y fitness". Dijo McClure. Los requisitos ampliados relacionados con el seguimiento adicional de la salud y el estado físico han llevado a las empresas a utilizar tecnología de datos desarrollada por empresas como Facebook y Google.

3) Big data se puede construir alrededor de aplicaciones existentes y mejorarlas. StubHub comenzó como un intercambio de entradas para deportes y entretenimiento. StubHub comenzó como un intercambio de entradas para deportes y entretenimiento, pero ahora la compañía busca una visión más amplia de todas las actividades que rodean un proyecto, incluidos comentarios sociales, alojamiento, comidas y servicios de transporte. Estos servicios de redes sociales impulsan modelos híbridos que capturan y analizan grandes cantidades de datos e impulsan motores de recomendación. Los sistemas comerciales tradicionales simplemente no se diseñaron teniendo en cuenta este tipo de información del usuario.

4) El Internet de las Cosas hará que los actuales proyectos de big data parezcan triviales. Paul Bachteal, director senior del proveedor estadounidense de inteligencia empresarial SAS, señaló que cuando se empieza a pensar en llevar todos los datos a la empresa, llevar el Internet de las cosas del concepto a la realidad y construir sistemas para capturar, almacenar, analizar y crear datos predictivos, análisis, lo que se requiere Las habilidades serán escasas y los clientes y proveedores tendrán que comenzar a reciclar a sus empleados.

Bachteal señaló, utilizando como ejemplo las locomotoras ferroviarias, que una vez equipadas con sensores y conectadas a sistemas de análisis de datos, los clientes podrán predecir con mayor precisión el desgaste de los componentes, evitando así fallos en los equipos.

5) Grandes innovaciones en el front-end de datos. Walmart está considerando utilizar crowdsourcing para fijar precios de productos y seleccionar descripciones de productos. Digvijay Lamba, director senior de ingeniería de Walmart Labs, dijo que el uso de tecnologías como el crowdsourcing al principio del proceso de toma de decisiones completa el alcance del big data.

Los sistemas de big data existentes son buenos para analizar enormes conjuntos de datos, pero solo pueden analizar los datos a medida que ingresan al sistema. Lamba dijo: "El crowdsourcing representa una forma de agregar datos adicionales al principio del proceso de big data, ayudando a mejorar el análisis".

Big data ya no es sólo una palabra de moda, la creación de sistemas de big data requiere adoptar nuevas formas de pensar sobre los sistemas de toma de decisiones que recién ahora están ingresando al mercado.

Las anteriores son las cinco tendencias importantes en la innovación de big data de las grandes empresas que he compartido con usted. Si desea obtener más información, puede seguir a Global Green Ivy y compartir más información útil.