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

Спецпредложения

Hyundai и STARWIND - генераторы не только тепла, но и бонусов

Hyundai и STARWIND - генераторы не только тепла, но и бонусов

Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции: «Hyundai и STARWIND - генераторы не только тепла, но и бонусов». Получите бонус до 300 руб. за каждую отгруженную позицию СВЧ и мини-печей Hyundai и STARWIND. Период действия акции: 27 января - 27 февраля 2024 г. Список ...
Будь в плюсе!
Великолепная десятка
Pantum: каждый 10-й картридж - в подарок!
Hyundai: посчитай свою выгоду!

Акция по компонентам MSI: "Приближаем весну!"

Уважаемые партнеры! Представляем вашему вниманию маркетинговую акцию по компонентам MSI (материнские платы, видеокарты, блоки питания, корпуса). За закупки акционных моделей вам начисляются баллы в соответствии с таблицей. Десять партнеров, набравшие максимальное количество баллов за время ...
Снежные бонусы от Hyundai и STARWIND
Снежные подарки от Netac!
Снежные бонусы от Hyundai и STARWIND
Снежные бонусы от Hyundai и STARWIND
Новогодние бонусы от Oklick!

Новогодние бонусы от Oklick!

Условия получения призов: За каждые 10 000 руб. в закупке продукции Oklick бонус 1 000 руб. Чтобы получить приз, вам необходимо выполнить условия программы, а также ...
HIPER заряжает новогодним настроением
Праздники - топ с бонусами за неттоп
Приумножаем бонусы
Акция iRU: праздники - топ с бонусами за неттоп
ОКЛИК надежнее Деда Мороза!

ОКЛИК надежнее Деда Мороза!

Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции – закупайте клавиатуры, мыши, наушники и гарнитуры, колонки, web-камеры ОКЛИК на сумму от ...
Операция «С Новым годом!»
Бонусный декабрь от Hyundai и STARWIND
Новогодняя акция от Patriot Memory!
Новогодняя акция от Gigabyte!
Полезные бонусы от Rondell и VITEK

Полезные бонусы от Rondell и VITEK

Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции - закупайте в Merlion технику для кухни VITEK и Rondell и получите бонус до 5% от объема закупки ...
Предновогодние бонусы от VITEK и Rondell
Покупайте технику Hiper и получайте бонусные премии!
Выгодная сделка с Filum!
Встречаем зиму вместе с Eurocase!
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


Смарт-активы, смарт-управление: эволюция стека EAM
Интеграция искусственного интеллекта, геоинформационных систем (ГИС) и Интернета вещей (IoT) в системы управления активами предприятия (EAM) превращает традиционные методы в интеллектуальные, позволяющие осуществлять мониторинг в режиме реального времени и предиктивное техническое обслуживание ...

Четвертая промышленная революция: как агенты ИИ преобразуют модели работы
До 30% текущего рабочего времени может быть автоматизировано, что предвещает появление новых операционных моделей, таких как «сервис как ПО» (service-as-software), пишет на портале AI Business Карли Калпала, руководитель отдела стратегических преобразований Digital Workforce. Когда во время Второй ...

Axenix выяснила приоритеты бизнеса в управлении цепочками поставок на 2025 год
Консалтинговая технологическая компания Axenix в рамках работы клуба руководителей управления цепочками поставок (SCM C-сlub) провела опрос топ-менеджеров и директоров по планированию из более 30 компаний и предприятий в сфере тяжелой промышленности, ритейла и FMCG. Респонденты поделились итогами ...

HFLabs создала aCRM для крупного розничного бизнеса
IT-компания HFLabs разработала систему класса aналитический CRM «Маркетинговый комбайн». Она ориентирована на задачи крупного розничного бизнеса — банков, страховых компаний, ретейла, телекома. Основная ставка сделана на работу в реал-тайме с миллионными клиентскими базами. Ежедневно крупные ...

Как создать центр передового опыта по автоматизации
Центр передового опыта (center of excellence, CoE) в области автоматизации обеспечивает фокус, стратегию и сплоченность, необходимые для того, чтобы автоматизация ...
     
Генеративный ИИ: как отстающим включиться в гонку
В каждой технологической волне есть лидеры и отстающие, но никогда еще этот разрыв не был так ярко выражен, как в гонке в области генеративного искусственного интеллекта (GenAI), пишет на портале InformationWeek Синди Хаусон, главный стратег по данным в ThoughtSpot, бывший вице-президент Gartner ...

Скрытые издержки половинчатой цифровой трансформации
Предприятия, осуществляющие неполную цифровую модернизацию, зачастую работают хуже, чем те, кто использует только унаследованные системы. Частичная трансформация создает сложность без эффективности, что приводит к трениям в работе и упущенным возможностям, пишет на портале InformationWeek Чак ...

Тикающая бомба замедленного действия: ИИ, ЦОДы и надвигающийся экологический кризис
Искусственный интеллект преобразует центры обработки данных и ускоряет их рост — но какой ценой? Растущий спрос на электроэнергию отражается на экологии, а быстрые циклы обновления оборудования провоцируют кризис электронных отходов, пишет на портале Data Center Knowledge Расс Эрнст, технический ...

Эволюция ITAM: от управления лицензиями к стратегической оптимизации
Управление ИТ-активами (ITAM) больше не сводится к отслеживанию лицензий на ПО — теперь оно играет важную роль в управлении расходами на облачные вычисления, обеспечении кибербезопасности и соблюдении нормативных требований, пишет на портале ITPro Today Саймон Тейлор, вице-президент Azul по работе ...

Скрытые расходы на ИИ: подкосит ли подготовка данных ваш бюджет?
Предприятия спешат реализовать стратегии внедрения искусственного интеллекта, однако важнейший этап подготовки данных может стать для них серьезным препятствием, считают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. На многих крупных технологических конференциях и мероприятиях разговоры ...

Лидеры читательского рейтинга

Подборка по дате

Февраль 2025
ПнВтСрЧтПтСбВс
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
2425262728  

© 1991–2025 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 20.3.  Создание сайта — студия iMake.