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 области применения Big Data 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 и применения 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 и анализ Биг Дата 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 и применении 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.
