По прогнозам аналитиков исследовательской компании Forester, благодаря стремительному распространению Big Data, к 2024 году NoSQL и Handoop займут 25 и 32,9% от общей доли рынка, в то время как спрос на технологии хранения и обработки данных вырастет втрое. При этом одним из самых перспективных направлений развития этой отрасли станет интеграция – любая технология, предназначенная для хранения, обновления и быстрого перемещения информации между различными хранилищами.

Драйверы развития технологий Big Data
Во-первых, прогресс не стоит на месте: с каждым годом, разработчики улучшают и дорабатывают технологии передачи данных. Следовательно, рано или поздно вам придется «обновится». И задача интеграции – сделать это максимально просто, быстро и безопасно.
Во-вторых, повсеместная диджитализация подняла проблему безопасности передаваемых данных. Во избежание «перехвата», разработчики меняют подход к шифрованию информации для безопасной передачи «на лету». Малейшая брешь в «защите» может повлечь за собой слив личных данных пользователей, при котором ответственность за попадание в «плохие руки» лежит на владельце компании.
В-третьих, большинство компаний «ставят» на производительность систем, что отразится на скорости передачи данных и в ближайшем будущем позволит принимать или получать их в режиме реального времени. Это отразится на скорости бизнес-процессов, а также позволит повысить эффективность работы отдельных сотрудников.
Кроме того, без интеграции Big Data невозможен прогресс в сфере «интернета вещей», развитии систем «умных домов», а также прогрессе в создании нейросетей нового поколения с последующим улучшением алгоритмов машинного обучения, накапливающих информацию для последующей обработки.
Что нужно учесть при интеграции Big Data?
Резюмируя тенденции, перечисленные выше, интеграция больших данных оказывается довольно сложной затеей. Ведь при выборе инструментов необходимо ориентироваться на объем и сложность поставленных задач. При этом эксперты рекомендуют обратить внимание на:
- Пригодность к работе со структурированной, а также неструктурированной информацией, а также интерфейс, обеспечивающий безопасное, комфортное управление хранилищем: от перемещения или редактирования, до копирования или полного удаления файлов;
- Производительность системы. Чем раньше информация поступит к пользователю или системе, тем быстрее она будет обработана сотрудником или системами аналитики.
Во избежание проблем, «апгрейд» необходимо продумывать заранее. Ведь одной из самых «фатальных» ошибок при интеграции Big Data является экономия на оборудовании. При этом решение этой проблемы требует полного перепроектирования системы, с подбором совместимого оборудования, а также переносом информации, что «выбьет» из колеи и замедлит практически все бизнес-процессы в вашей компании.