Актуальные темы
BYTE/Россия
CRN/RE
Intelligent Enterprise/RE
itWeek
Бестселлеры ИТ-рынка

Спецпредложения

Cactus не экономит на качестве!

Cactus не экономит на качестве!

Дилеры, максимально увеличившие свои закупки расходных материалов Cactus в период проведения акции в процентном соотношении к предыдущему периоду (с 09 марта по 09 апреля) получат призы. Кол-во победителей ограничено*. *4 дилера, максимально увеличившие свои закупки, но не менее 120 000р ...
Intel: Серверные хиты
В ритме JBL
На пике эффективности с Defender!
Работай без перебоев с APC!
Выгодная весна с Infortrend

Выгодная весна с Infortrend

Уважаемые партнеры! Kомпания OCS совместно с Infortrend объявляет о старте программы в поддержку продаж СХД Infortrend "Выгодная весна с Infortrend". Приобретайте 3 узла CS и получайте выгодные премии! Период действия программы: 01.04.2021 - 30.06.2021 Участники программы: все партнеры OCS ...
HPE «Встречай весну с Aruba»
НРЕ: «Сезон серверов и СХД»
Выгодный год с LANMASTER и Treolan!
Акция на ИБП Delta со склада Landata!

Получи дополнительную скидку на ИБП SmartLi в Landata!

Уважаемые партнеры! Компания Landata предлагает вам ИБП с литий-ионными батареями по специальной промо программе Huawei Technologies с 1 марта по 31 декабря 2021 года. Данная программа предоставляет вам дополнительную скидку 20% на ИБП с литий-ионными батареями. Таким образом, стоимость ИБП с ...
Акция по жестким дискам Seagate Exos
Выгодно вместе!
Выгодно вместе!
POWERCOM: Зарядись весной
Получите бонус за активацию пробной версии Linkus Cloud Service на IP-АТС Yeastar серии S!

Получите бонус за активацию пробной версии Linkus Cloud Service на IP-АТС Yeastar серии S!

В течение периода действия программы* — с 18 марта по 31 мая 2021 года — за каждую активацию бесплатной пробной версии Linkus Cloud Service (LCS) на IP-АТС Yeastar серии S партнер Yeastar будет получать вознаграждение в размере $5. *Программа действительна для IP-АТС Yeastar, на которых ...
Всё самое лучшее от Patriot Memory и ELKO
Время брутальных приключений!
Лучший выбор для геймеров от ELKO, Defender и Redragon
USB-спикерфон Yealink CP700 - cнижение всех уровней цен на все модификации
12345Все

Развеем восемь мифов из области больших данных

15.12.2014  Экспертиза, Идеи и практики автоматизации

Предприятия всех типов и масштабов понимают, что наборы данных, сохраняемых или архивируемых в особых хранилищах или облаках (и зачастую рассматриваемых как устаревшая или не релевантная информация, либо как информация, хранимая только по требованиям нормативных актов), потенциально могут иметь огромную ценность. Они помогают изучать историю бизнеса, формулировать обоснованные запросы, вскрывать глубинные связи и прогнозировать, что может произойти в будущем, в целях усиления фокуса на интересах клиентов и эффективного использования ресурсов. Поэтому компании начинают налаживать внутренний анализ бизнес-данных. И сегодня они ищут необходимые для этого информацию и инструменты. Однако вокруг больших данных сегодня много шума, который создает изрядную путаницу в понимании того, что сегодня представлено на рынке. В этом слайдшоу издание eWeek и Гэри Гакамура, CEO компании Concurrent, являющейся провайдером инфраструктуры приложений для работы с данными, обсуждают и отметают ... читать далее.

Миф 1. Нам нужно нанять специалиста по Hadoop. Hadoop строится на сложных концепциях вроде MapReduce, YARN, Spark и Hadoop Distributed File Systems (HDFS), а постоянные изменения и появление новых технологий уровня подсистем еще больше запутывают картину.  Однако есть масса продуктов и инструментов, упрощающих работу с Hadoop для пользователя. Имеются фреймворки для открытых приложений и коммерческие продукты, значительно повышающие продуктивность и доступность работы с Hadoop, вплоть до уровня, при котором компании могут использовать для реализации своей стратегии больших данных внутренние ресурсы. Корпоративные Java-разработчики, разработчики хранилищ данных и аналитики данных могут легко и быстро освоить Hadoop и начать его применять.
Миф 1. Нам нужно нанять специалиста по Hadoop. Hadoop строится на сложных концепциях вроде MapReduce, YARN, Spark и Hadoop Distributed File Systems (HDFS), а постоянные изменения и появление новых технологий уровня подсистем еще больше запутывают картину. Однако есть масса продуктов и инструментов, упрощающих работу с Hadoop для пользователя. Имеются фреймворки для открытых приложений и коммерческие продукты, значительно повышающие продуктивность и доступность работы с Hadoop, вплоть до уровня, при котором компании могут использовать для реализации своей стратегии больших данных внутренние ресурсы. Корпоративные Java-разработчики, разработчики хранилищ данных и аналитики данных могут легко и быстро освоить Hadoop и начать его применять.
Миф 2. Если я купил решение для больших данных, значит я их использую. Допустим, вы убедили свою организацию принять стратегию больших данных и купили соответствующее решение. Что дальше?  Предприятия часто застревают на том, что обзавелись оборудованием и ПО Hadoop, но при этом не имеют навыков их практического применения. Использование больших данных означает, что вы анализируете свои данные, реализуете свою стратегию по работе с данными и помогаете своему бизнесу снижать затраты, открывать возможности для получения новых доходов или более глубоко понимать рынок. Главное — уменьшить в своей организации препятствия для работы с данными и как можно быстрее запустить в действие соответствующие продукты. Надежная и своевременная поставка и запуск продуктивных приложений представляет собой вторую линию проблем. Когда вы выйдете на этот уровень, у ваших пользователей появятся новые пожелания.
Миф 2. Если я купил решение для больших данных, значит я их использую. Допустим, вы убедили свою организацию принять стратегию больших данных и купили соответствующее решение. Что дальше? Предприятия часто застревают на том, что обзавелись оборудованием и ПО Hadoop, но при этом не имеют навыков их практического применения. Использование больших данных означает, что вы анализируете свои данные, реализуете свою стратегию по работе с данными и помогаете своему бизнесу снижать затраты, открывать возможности для получения новых доходов или более глубоко понимать рынок. Главное — уменьшить в своей организации препятствия для работы с данными и как можно быстрее запустить в действие соответствующие продукты. Надежная и своевременная поставка и запуск продуктивных приложений представляет собой вторую линию проблем. Когда вы выйдете на этот уровень, у ваших пользователей появятся новые пожелания.
Миф 3. Большие данные — преходящее увлечение, через несколько лет оно пройдет. Девяносто процентов мирового объема данных было создано за последние три года.  И кто спрячет голову в песок в надежде, что вся эта напасть пройдет, в итоге окажется вне игры. Через несколько лет из термина “большие данные” может выпасть слово “большие”, но, хотите вы того или нет, вашей компании придется заниматься данными.
Миф 3. Большие данные — преходящее увлечение, через несколько лет оно пройдет. Девяносто процентов мирового объема данных было создано за последние три года. И кто спрячет голову в песок в надежде, что вся эта напасть пройдет, в итоге окажется вне игры. Через несколько лет из термина “большие данные” может выпасть слово “большие”, но, хотите вы того или нет, вашей компании придется заниматься данными.
Миф 4. Одного хорошего эксперта достаточно, чтобы закрыть все вопросы по большим данным. Долгое время в бизнесе бытовал миф о супергерое, побивающем драконов и извлекающем богатства с помощью чудесного приложения, проникающего в глубины больших данных.  Правда жизни состоит в том, что нельзя полагаться на одного специалиста в области данных или опытного разработчика, потому работники могут в любое время покинуть организацию. Если же компания выстроит “фабрику” прикладных процессов и рабочих кадров, обрабатывающих большие данные, этот мотор будет безостановочно работать независимо от перемен в персонале.
Миф 4. Одного хорошего эксперта достаточно, чтобы закрыть все вопросы по большим данным. Долгое время в бизнесе бытовал миф о супергерое, побивающем драконов и извлекающем богатства с помощью чудесного приложения, проникающего в глубины больших данных. Правда жизни состоит в том, что нельзя полагаться на одного специалиста в области данных или опытного разработчика, потому работники могут в любое время покинуть организацию. Если же компания выстроит “фабрику” прикладных процессов и рабочих кадров, обрабатывающих большие данные, этот мотор будет безостановочно работать независимо от перемен в персонале.
Миф 5. Традиционные корпоративные хранилища данных отойдут в прошлое. Едва ли технология прошлого полностью отомрет. Предприятия будут продолжать пользоваться традиционными корпоративными хранилищами данных.  Однако с быстрым развитием Hadoop и сопутствующих продуктов и технологий роль традиционных хранилищ существенно уменьшится. Маршруты движения данных изменятся, и их первой остановкой, по-видимому, станет Hadoop.
Миф 5. Традиционные корпоративные хранилища данных отойдут в прошлое. Едва ли технология прошлого полностью отомрет. Предприятия будут продолжать пользоваться традиционными корпоративными хранилищами данных. Однако с быстрым развитием Hadoop и сопутствующих продуктов и технологий роль традиционных хранилищ существенно уменьшится. Маршруты движения данных изменятся, и их первой остановкой, по-видимому, станет Hadoop.
Миф 6. Будущее Hadoop в Apache Spark. Как водится, новый молодой и привлекательный объект всегда соблазняет больше всего.  Одним из сегодняшних примеров является Apache Spark: это быстрая и универсальная система для крупномасштабной обработки данных в кластерах. Однако, будьте уверены, за ней придет другая система и займет место самой горячей новинки рынка. Люди часто забывают, что старая и надежная вещь остается таковой не просто так, а потому что во многом имеет широту и глубину, которые необходимы для продвижения проектов больших данных. Не разбрасывайтесь на самое новое — если что-то работает хорошо, не стоит его чинить. Работайте с тем, что вам хорошо знакомо.
Миф 6. Будущее Hadoop в Apache Spark. Как водится, новый молодой и привлекательный объект всегда соблазняет больше всего. Одним из сегодняшних примеров является Apache Spark: это быстрая и универсальная система для крупномасштабной обработки данных в кластерах. Однако, будьте уверены, за ней придет другая система и займет место самой горячей новинки рынка. Люди часто забывают, что старая и надежная вещь остается таковой не просто так, а потому что во многом имеет широту и глубину, которые необходимы для продвижения проектов больших данных. Не разбрасывайтесь на самое новое — если что-то работает хорошо, не стоит его чинить. Работайте с тем, что вам хорошо знакомо.
Миф 7. Большие данные – это только для крупнейших предприятий. Слово “большие” в больших данных обманчиво. Работать с данными приходится любым предприятиям, большим и маленьким.  Конечно, крупные предприятия собирают огромные массивы данных, но и тот объем данных, которые могут собирать и использовать в конкурентных целях небольшие компании, тоже может быть весьма значительным. Тот факт, что объем ваших данных, возможно, не так уж велик, не означает, что вам не нужна стратегия использования данных.
Миф 7. Большие данные – это только для крупнейших предприятий. Слово “большие” в больших данных обманчиво. Работать с данными приходится любым предприятиям, большим и маленьким. Конечно, крупные предприятия собирают огромные массивы данных, но и тот объем данных, которые могут собирать и использовать в конкурентных целях небольшие компании, тоже может быть весьма значительным. Тот факт, что объем ваших данных, возможно, не так уж велик, не означает, что вам не нужна стратегия использования данных.
Миф 8. Большие данные — это для экспертов в Hadoop. Предприятия сегодня быстро внедряют Hadoop для обработки, контроля и осмысления растущих массивов данных,  и вместе с тем используют имеющиеся внешние ресурсы для дальнейшего продвижения своих стратегий по использованию данных. Всем инженерам по разработке ПО ныне легко доступны зрелые и надежные инструменты, которые полностью раскрывают потенциал больших данных и Hadoop. Поэтому никакого специального опыта в Hadoop не требуется.
Миф 8. Большие данные — это для экспертов в Hadoop. Предприятия сегодня быстро внедряют Hadoop для обработки, контроля и осмысления растущих массивов данных, и вместе с тем используют имеющиеся внешние ресурсы для дальнейшего продвижения своих стратегий по использованию данных. Всем инженерам по разработке ПО ныне легко доступны зрелые и надежные инструменты, которые полностью раскрывают потенциал больших данных и Hadoop. Поэтому никакого специального опыта в Hadoop не требуется.
 

Рекомендовано к прочтению


Что скрывается за RPA
Джеймс Мод, руководитель компании AppLearn по стратегии развития продуктов, рассматривает на портале Information Age важнейшие мероприятия, связанные с внедрением роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA). RPA меняет представление о цифровизации. По новейшим данным Gartner, в ...

Автоматизация: типичные ошибки управления
По мере роста использования технологий автоматизации возникают проблемы управления. Николя Шабанолес, технический директор Bonitasoft, рассматривает на портале Enterprisers Project некоторые общие подводные камни и дает рекомендации для ИТ-директоров. По мере того, как автоматизация перемещается ...

Интеллектуальная автоматизация-2021: четыре практических тенденцииИнтеллектуальная автоматизация-2021: четыре практических тенденции
CTO Blue Prism в регионе EMEA Питер Уокер рассказывает на портале Information Age об основных тенденциях в сфере интеллектуальной автоматизации (ИА), которые в этом году окажут влияние на рабочие процессы организаций. Учитывая, что из-за пандемии спрос на роботизацию процессов (RPA ...

Ключевые аспекты современной автоматизации ИТ-инфраструктуры
Некоторые считают, что до контейнеров автоматизация инфраструктуры была чем-то вроде латания дыр. В любом случае сегодня ИТ-специалисты могут добиваться этой цели более эффективно, утверждают опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты. Стандартизация и автоматизация, безусловно, не являются ...

Платформа PIX RPA дополнена модулем машинного обучения
Разработчики компании PIX Robotics выпустили усовершенствованную версию инновационной платформы PIX RPA с модулем ML (Machine learning). Расширенный функционал позволяет роботам использовать инструменты аналитики и прочие технологии для самостоятельного поиска, обработки и запоминания информации ...
     
Технологии совместной работы — как обеспечить чувство общности
Может показаться странным утешением то, что единственной уверенностью на данный момент является неопределенность, но это не помогает бизнесу в планировании, которое он должен осуществить в нынешнем году. Но в одном все могут быть уверены — бизнес будет продолжаться. Может быть, он будет ...

Стратегия цифровой трансформации: семь аспектов, которые стоит пересмотреть
Во время пандемии многие предприятия избрали более короткий путь цифровой трансформации, но теперь пришло время взглянуть на это под другим углом. Опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты обсуждают основные составляющие цифровой стратегии, которые необходимо переоценить. В 2020 г. мир ...

Почему DevOps имеет решающее значение для цифровой трансформации
Пандемия многократно ускорила технологическую трансформацию, и чтобы не отставать от прогресса, организации должны сосредоточиться на автоматизации и эффективности. DevOps-архитектор Capgemini North America Венки Ченнапрагада рассказывает на портале InformationWeek об основных тенденциях в развитии ...

Сеть как сервис повышает гибкость, управляемость и безопасность в эпоху гибридных рабочих местСеть как сервис повышает гибкость, управляемость и безопасность в эпоху гибридных рабочих мест
Модели потребления информационных технологий в виде сервисов (as-a-Service, aaS) доказали свою состоятельность во всем спектре ИТ-решений благодаря повышению прозрачности, управляемости и гибкости, которые они предоставляют бизнесу и руководителям ИТ-отделов. В частности, гибкость aaS-моделей ...

Как усилить защиту предприятия от новых угроз
В связи с постоянным появлением новых угроз организациям нужно улучшить свою безопасность и защитить себя от сетевых вторжений и других видов атак, которые могут нанести урон инфраструктуре. Мэри Шеклет, президент консалтинговой компании Transworld Data, делится на портале InformationWeek советами ...

Лидеры читательского рейтинга

Подборка по дате

Апрель 2021
ПнВтСрЧтПтСбВс
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930  

© 1991–2021 АО «СК ПРЕСС». 109147 г. Москва, ул. Марксистская, 34, строение 10. Телефон: (+7 495) 974-22-60. Факс: (+7 495) 974-22-63. Электропочта: itrn@itrn.ru.
Версия 17.36. Создание сайта — студия iMake.