Актуальные темы
BYTE/Россия
IT Channel News
Intelligent Enterprise/RE
itWeek
Бестселлеры ИТ-рынка

Спецпредложения

Акция на смартфоны COOLPAD

Акция на смартфоны COOLPAD

С 20 июля по 20 августа включительно действует ПРОМО-акция на смартфоны COOLPAD. Для получения подробностей акции обращайтесь к менеджерам АБСОЛЮТ ТРЕЙД
Жаркое предложение от Hyundai и STARWIND
Рибейты от Delta Computers
Рибейт до 5% от POWERCOM
Открываем заповедную Россию с Palit
Вместе с ASRock сделаем эту осень золотой!

Вместе с ASRock сделаем эту осень золотой!

Уважаемые партнеры! ASRock и Merlion приглашают к участию в акции по видеокартам ASRock. Период действия: 1 июля – 31 августа 2024 г. Описание: - В период действия промопрограммы за закупки акционных позиций начисляются баллы в соответствии с таблицей. - 7 партнеров, набравшие максимальное ...
Три мультивендорные акции по российским программным продуктам
Летний заряд хорошего настроения от Ippon!
В Поднебесную с LR-LINK и АБСОЛЮТ ТРЕЙД
Выгодная сделка с Filum!
В лето вместе с Eurocase!

В лето вместе с Eurocase!

Участники: все дилеры “Сетевой Лаборатории”. Место проведения: центр обслуживания дилеров на ул. Бусиновская Горка в г. Москве. Условия получения призов: За покупку продукции Eurocase в компании Netlab на сумму 10000 руб. дилер получает сертификат Ozon на 500 руб. в подарок. Для участия ...
Летний спринт с Gigabyte!
Не упусти выгоду от Defender!
Летнее настроение с Oklick!
Две мультивендорные акции по российским программным продуктам
Hyundai: двойная выгода

Hyundai: двойная выгода

Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции «Hyundai: двойная выгода». Период действия акции: с 18 июня по 18 июля 2024 г. В период акции действуют скидки до 31% на выделенный ассортимент крупной бытовой и встраиваемой техники Hyundai (акционные цены уточняйте у ...
Летние бонусы от Delta Computers
Transcend: лето – самый сезон собирать бонусы
Выбери свой летний вкус LED
Программа лояльности G&G
Бесперебойные бонусы от CyberPower

Бесперебойные бонусы от CyberPower

Получайте бонусы за закупку ИБП, участвующих в промо. Сроки проведения акции: с 18.03.24 по 30.06.24 Для участия в промо необходимо зарегистрироваться. Подробности для партнеров на странице акции
Специальные цены от CyberPower
Polaris: Алтай зовёт!
Спец-цены на вытяжки ELIKOR
HISENSE TV "ВРЕМЯ СОБИРАТЬ ЗВЕЗДЫ"
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


Как AIOps может изменить структуру ИТ-операций
AIOps (применение искусственного интеллекта в ИТ-операциях) может помочь компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, предотвратить сбои в работе сервисов, автоматизировать анализ первопричин, оптимизировать архитектуру развертывания и достичь целей ESG, пишет на портале ITPro Today Майкл ...

Neoflex выпустила решение для управления продуктовым каталогом
Компания Neoflex, разработчик IТ-платформ для цифровой трансформации бизнеса, объявила о выпуске Neoflex Product Catalog — системы управления жизненным циклом продуктов, которая вошла в реестр российского ПО. Neoflex Product Catalog — это мастер-система, разработанная для комплексного управления ...

Двенадцать способов повысить производительность приложений
Существует множество факторов, которые приводят к зависанию, низкой производительности или сбоям в работе приложений. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты рассказывают, как всего этого избежать. Agile-разработка, DevOps, непрерывная интеграция/непрерывная доставка (CI/CD), непрерывное ...

Преодоление барьеров на пути операционных инноваций
Организационная разобщенность, недовольные сотрудники и нехватка времени — все это накладывает свой отпечаток, но правильные стратегия, бизнес-культура и технологии способны изменить ситуацию, пишет на портале The New Stack Джеффри Хаусман, директор по разработке продуктов (CPDO) компании ...

Forrester: не повторяйте с ИИ-агентами ошибок с RPA-ботамиForrester: не повторяйте с ИИ-агентами ошибок с RPA-ботами
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это инструмент, способствующий повышению уровня автоматизации, и сейчас он внедряется в платформы многих поставщиков ПО под разными названиями и обозначениями, такими как ИИ-агенты, ИИ-микроавтоматизация и автономные помощники на рабочем месте (AWA ...
     
Разработка ПО требует стартап-мышления
Внедрение инноваций в области непрерывного обучения и совершенствования может помочь компаниям лучше адаптироваться к скорости, гибкости и итерационности современной разработки ПО, отмечают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. Более быстрая итеративная разработка ПО означает более быстрое ...

Как AIOps может изменить структуру ИТ-операций
AIOps (применение искусственного интеллекта в ИТ-операциях) может помочь компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, предотвратить сбои в работе сервисов, автоматизировать анализ первопричин, оптимизировать архитектуру развертывания и достичь целей ESG, пишет на портале ITPro Today Майкл ...

Как инструменты low-code ускоряют внедрение CRM-платформКак инструменты low-code ускоряют внедрение CRM-платформ
При выборе ПО бизнес опирается на пять основных критериев: функциональность, безопасность, удобство, стоимость и простота интеграции. Особую роль они играют в случае CRM-систем: грамотно подобранное ПО повышает продажи на 29%. В связи с этим разработчики стараются сделать внедрение и использование ...

Грядет эпоха интеллектуального облака
Независимый ИТ-консультат Субаш Натараджан рассказывает на портале The New Stack о том, как синергия генеративного ИИ (GenAI) и облачных вычислений изменит построение, развертывание и управление облачными инфраструктурами предприятий Представьте себе мир, в котором облачные среды являются не просто ...

Как и зачем внедрять единую систему хранения и управления корпоративными даннымиКак и зачем внедрять единую систему хранения и управления корпоративными данными
Цифровизация все больше влияет на различные отрасли экономики: промышленность, транспорт, медицину, образование и др. Значительное внимание уделяется в том числе и работе с большими данными, поскольку их объем постоянно растет. Рассмотрим, как новая гибридная архитектура помогает обеспечить ...

Лидеры читательского рейтинга

Подборка по дате

Июль 2024
ПнВтСрЧтПтСбВс
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031    

© 1991–2024 ITRN (Российская служба ИТ-новостей). 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 19.9. Создание сайта — студия iMake.