За прогнозами аналітиків дослідницької компанії Forester, завдяки стрімкому поширенню Big Data, до 2024 року NoSQL і Handoop займуть 25 і 32,9% загальної частки ринку, тоді як попит на технології зберігання та обробки даних зросте втричі. При цьому одним із найперспективніших напрямків розвитку цієї галузі застосування Big Data стане інтеграція – будь-яка технологія, призначена для зберігання, оновлення та швидкого переміщення інформації між різними сховищами.
Драйвери розвитку технологій Big Data
По-перше, прогрес не стоїть на місці: з кожним роком розробники покращують і допрацьовують технології передачі даних. Отже, рано чи пізно вам доведеться оновитися. І завдання інтеграції – зробити це максимально просто, швидко та безпечно.
По-друге, повсюдна діджиталізація порушила проблему безпеки даних, що передаються. Щоб уникнути “перехоплення”, розробники змінюють підхід до шифрування інформації для безпечної передачі “на льоту”. Найменший пролом у «захисті» може спричинити злив особистих даних користувачів, при якому відповідальність за потрапляння в «погані руки» лежить на власнику компанії.
По-третє, більшість компаній «ставлять» на продуктивність систем, що відіб’ється на швидкості передачі даних і найближчим часом дозволить приймати або отримувати їх у режимі реального часу. Це відіб’ється на швидкості бізнес-процесів, а також дозволить підвищити ефективність роботи окремих працівників.
Крім того, без інтеграції та застосування Big Data неможливий прогрес у сфері «інтернету речей», розвиток систем «розумних будинків», а також прогрес у створенні нейромереж нового покоління з подальшим покращенням алгоритмів машинного навчання, що накопичують інформацію для подальшої обробки.
Що потрібно врахувати під час інтеграції Big Data?
Резюмуючи тенденції, перераховані вище, інтеграція великих даних та аналіз Біг Дата виявляється досить складною витівкою. Адже при виборі інструментів необхідно орієнтуватися на обсяг та складність поставлених завдань. При цьому експерти рекомендують звернути увагу на:
- Придатність до роботи зі структурованою, а також неструктурованою інформацією, а також інтерфейс, що забезпечує безпечне, комфортне керування сховищем: від переміщення або редагування до копіювання або повного видалення файлів;
- Продуктивність системи. Чим раніше інформація надійде до користувача або системи, тим швидше її буде оброблено співробітником або системами аналітики.
Щоб уникнути проблем, «апгрейд» необхідно продумувати заздалегідь. Адже однією з «фатальних» помилок при інтеграції та застосуванні Big Data є економія на обладнанні. При цьому вирішення цієї проблеми вимагає повного перепроектування системи, з підбором сумісного обладнання, а також перенесенням інформації, що «виб’є» з колії та уповільнить практично всі бізнес-процеси у вашій компанії.
