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

Спецпредложения

Зарядись энергией POWERCOM

Зарядись энергией POWERCOM

Уважаемые партнеры! Компания Treolan совместно с компанией POWERCOM приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая продукцию POWERCOM со склада Treolan, вы накапливаете баллы, которые по окончании программы вы сможете обменять на ценные призы. Для участия в программе необходимо ...
Мой Delta план!
«Полный вперед» с ESET NOD!
Объёмный бонус от AMD
Выгодное предложение по HDD и флеш-дискам Transcend
Бонусы за покупку телевизоров Telefunken

Бонусы за покупку телевизоров Telefunken

с 10 сентября по 9 октября 2019 До 150 рублей за каждые 32 дюйма! Компания MERLION совместно с компанией Telefunken объявляет о старте новой бонусной программы. Период действия предложения: 10.09.2019г. - 09.10.2019г. Описание: За каждый купленный телевизор Telefunken диагональю 32 дюйма - бонус ...
Покажи класс!
В десятку!
Товар месяца: картриджи Samsung
ASUS: «Яблочный кэшбэк!»

Шагая в ногу со временем и APC!

2 дилера, максимально увеличившие свои закупки APC by Schneider Electric в период проведения акции в процентном соотношении к предыдущему периоду (c 5 августа по 5 сентября), но не менее 8 000$ получат подарок ноутбук HP Probook 450 G6; Еще 3 дилера, максимально увеличившие свои закупки APC ...
Не упустите свою выгоду на жесткие диски Toshiba S300
Покупайте серверы Ultrastar® от Western Digital и получайте бонусы
Еще больше выгоды c Lenovo
Стань Императором ритейла
Cashback от Brother – 10 000!

Cashback от Brother – 10 000!

Компания Марвел-Дистрибуция сообщает о специальном предложении на принтер Brother HLL9310CDW. Закупайте принтеры Brother HLL9310CDW и получайте за каждую единицу товара в подарок банковскую карту VISA номиналом 10 000 рублей в подарок! Условия программы: - В программе участвует принтер Brother ...
HPE PointNext: «PROфессиональный подход»
HPE: «Aruba в режиме 24х7»
НРЕ: «Железная выгода»
Seagate: Лучшие модели этой осени
Капитан Узбекистан

Капитан Узбекистан

Уважаемые партнеры! Vertiv & RRC Group объявляет старт новой промо акции. С 26 августа по 26 октября каждая закупка продукцию Vertiv даёт вам шанс выиграть поездку в Узбекистан. Объявление победителей 26 октября. Вы готовы прикоснуться к загадочной и удивительной культуре Узбекистана и посетить ...
Купи сервер Fujitsu в Landata и получи ИБП в подарок!
Специальные цены на ИБП HPH от 20 до 120 кВА в Landata!
ИБП Liebert серии PSA в подарок!
Встречаем осень с WD Blue & Black
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


Первые шаги RPA в энергетике: опыт Schneider Electric
Корпорация Schneider Electric, мировой эксперт в управлении энергией и промышленной автоматизации, приступила к роботизации бизнес-процессов (robotic process automation, RPA), создав группу для рассмотрения сценариев ее применения. Использование RPA в секторе управления электроэнергией показывает ...

Deloitte: 2020-й станет годом прорыва для интеллектуальной автоматизации
Активное внедрение технологий интеллектуальной автоматизации (intelligent automation, ИА) достигло масштабов, которые выведут роботизацию бизнес-процессов (robotics process automation, RPA) на передний план. Портал Information Age приводит мнение экспертов из Deloitte и UiPath, которые развеивают ...

107 филиалов ТПХ «Русклимат» работают в единой базе «1С:CRM КОРП»
Компания «1С-Рарус» с помощью «1С:CRM КОРП» автоматизировала работу 107 филиалов ТПХ «Русклимат» в части взаимоотношений с клиентами и управления персоналом. Благодаря созданию единой базы и новой возможности прогнозирования плана продаж прибыль увеличилась на 1,5%, а трудозатраты сократились на ...

Плюсы и минусы технологий RPA и API
Эволюция рынка средств автоматизации бизнес-процессов выливается в очевидное противостояние двух конкурирующих технологий — RPA (robotic process automation, роботизация бизнес-процессов) и API (прикладные программные интерфейсы). Опрошенные порталом TechTarget эксперты рассказывают как о сильных ...

ГК «Сокол» внедрила «1С:Управление автотранспортом»
Специалисты казанского офиса «1С-Рарус» завершили проект по автоматизации бизнес-процессов ООО ГК «Сокол». С помощью «1С:Управление автотранспортом» обеспечена равномерная загрузка транспорта, заказы выполняются на 40% быстрее, а затраты на ГСМ, эксплуатацию и содержание машин снижены в два раза ...
     
Для успеха периферийных вычислений необходима экосистема партнеров
По мнению экспертов, периферийные вычисления вызовут значительные организационные изменения в ИТ-менеджменте организаций. О том, какие факторы необходимо учесть, чтобы успешно реализовать edge-архитектуру, рассказывают опрошенные порталом TechTarget эксперты. Университет Нотр-Дам решил предоставить ...

Применение цифровых двойников сдерживает отсутствие стандартизации
Цифровые двойники предлагают новые способы визуализации, моделирования, оптимизации и удаленного управления системами и процессами для переосмысления рутинных бизнес-операций с целью получения конкурентных преимуществ. Экономист и футурист Кишор Джетанандани рассказывает на портале Techopedia ...

Управление данными в IoT: акцент на периферию сети
Чтобы получить максимальную отдачу от данных, ИТ-специалистам нужно знать, как использовать алгоритмы машинного обучения для назначения и типизации данных в режиме реального времени или в традиционных облачных процессах. Об этом на портале TechTarget рассказывает BI-директор Lucina Health Скот ...

Первые шаги RPA в энергетике: опыт Schneider Electric
Корпорация Schneider Electric, мировой эксперт в управлении энергией и промышленной автоматизации, приступила к роботизации бизнес-процессов (robotic process automation, RPA), создав группу для рассмотрения сценариев ее применения. Использование RPA в секторе управления электроэнергией показывает ...

Расширенный интеллект и DLT обеспечат прогресс в здравоохранении
В отличие от банковского сектора, промышленности или телекома, отрасль здравоохранения не готова к полностью положиться на искусственный интеллект. Как частичное применение ИИ, а также технологии блокчейн, поможет прогрессу в этой сфере, объясняет на портале Information Age эксперт-консультанта ООН ...

Лидеры читательского рейтинга

Подборка по дате

Сентябрь 2019
ПнВтСрЧтПтСбВс
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30      

© 1991–2019 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 16.04. Создание сайта — студия iMake.