Мировой рынок технологий и услуг Big Data стремительно растет. В будущем году эта тенденция будет только усиливаться. Компания Oracle составила список десяти ключевых направлений ее развития.
Методы работы пользователей и профессионалов-аналитиков будут сближаться
В то время как работа со сложными статистическими данными по-прежнему остается уделом профессионалов, использование больших данных для принятия решений в бизнесе будет становиться все более доступным. Простые инструменты работы с Big Data позволят бизнес-аналитикам работать с различными наборами данных в корпоративных кластерах Hadoop, перекомпоновывать их и даже анализировать при помощи технологий машинного обучения. Это позволит упростить самостоятельную работу с большими данными и расширит поле для гипотез и экспериментов.
В 2016 году отроются экспериментальные лаборатории данных
С появлением новых гипотез, которые придется проверять, профессионалы в области обработки и анализа данных будут становиться все более востребованными. В частности, банки, страховщики, рейтинговые компании, работающие в области кредитования, обратятся к алгоритмам, позволяющим оценивать риски и эффективнее защищаться от мошенничества. Однако сложность заключается в переходе от экспертных оценок к четким правилам. Компании будут стараться опередить конкурентов, переходя на новые алгоритмы, поэтому следует ожидать резкого увеличения исследовательской активности в таких областях, как риски невыполнения обязательств, политика андеррайтинга и выявление мошенничества.
Кластеры собственной сборки уступят место готовым решениям
Компании, которые первыми стали использовать технологии Big Data, были вынуждены строить собственные кластеры. Однако создание, управление и поддержка систем, построенных на Hadoop и других быстроразвивающихся технологиях, требует больших финансовых и трудовых затрат. В 2016 году появятся более зрелые технологии, рассчитанные на более широкий круг пользователей благодаря облачным сервисам и готовым предконфигурированным и стандартизованным программно-аппаратным комплексам.
Виртуализация данных станет реальностью
Компании аккумулируют разнообразные данные, однако разработчики и аналитики не хотят знать, где именно находятся данные, и ограничивать себя только методами работы с ними, которые поддерживает хранилище данных. Использование одной технологии, такой как NoSQL, Hadoop, реляционной, пространственной или графической, постепенно уступает место виртуализации данных. Пользователи и программы будут подключаться к виртуализированным данным с помощью SQL, REST и языков описания сценариев — при этом можно получить производительность не ниже, чем у исходных методов, полную обратную совместимость и безопасность.
Программирование потоков данных «откроет плотины»
Первые волны использования Big Data были сосредоточены на обработке данных при помощи кода, написанного вручную. Новые методы работы с потоками данных смогут максимально эффективно использовать преимущества параллельных вычислений и дадут возможность подключать статистические функции и функции машинного обучения.
Big Data ускорит развитие искусственного интеллекта
2016 год станет годом, когда технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и обработка естественного языка, станут стандартом для обработки данных. В то время как машинное обучение и обработка естественного языка уже были доступны в виде библиотек API в Big Data, новое поколение методов будет включать инструменты, которые поддерживают приложения и аналитику в режиме реального времени.
Понадобится знать точное происхождение данных
Инструменты отслеживания происхождения данных раньше были всего лишь полезной функцией, потому что большинство данных на информационных панелях поступало из проверенных хранилищ данных. Но в эпоху Big Data точное знание происхождения данных станет обязательным, так как пользователи имеют дело как с корпоративными данными, так и со сторонними. Некоторые данные могут быть очень высокого качества. Другие наборы данных могут быть не идеальными, но могут быть пригодными для прототипирования. Когда подобные исследования приведут к ценным результатам, понадобится понять происхождение данных, чтобы узнать, сколько работы потребуется, чтобы начать использовать их на уровне всего предприятия.
Интернет вещей + облачные технологии = прорыв приложений Big Data
Расширение облачных сервисов позволит не только собирать данные с датчиков, но и использовать их в анализе и алгоритмах обработки Big Data. Высокая безопасность облачных сервисов IoT также поможет производителям создавать новые продукты, которые смогут безопасно оперировать с анализируемыми данными без вмешательства человека.
Гибридные облака как результат региональных политик в области данных
Транснациональные корпорации, переходящие на облачные сервисы, окажутся в точке столкновения противоположных интересов. Глобальные компании будут сокращать расходы и соблюдать нормативные требования, поэтому они станут все чаще размещать гибридные облачные сервисы в региональных ЦОДах, выступающих в роли локального представителя более крупного облачного сервиса.
Новые системы безопасности на основе классификации данных обеспечат и доступность, и защищенность
Потребители чрезвычайно обеспокоены тем, что происходит с их личными данными — как именно эти данные собираются, распространяются и хранятся. Потребители боятся кражи личных данных. Компании будут больше использовать системы, позволяющие разбивать документы и данные на группы с предопределенной политикой доступа, маскировки и защиты.
