Cómo preparar su infraestructura para el mundo del Big Data


, hizo parte de las conversaciones giran en torno a la alimentación de datos, automatización e incluso construir AI en casos de narcotráfico. En el corazón de esta conversación es datos . y datos sin duda se están expandiendo.

un estudio reciente de Gartner mostró que las organizaciones que ya tienen varios objetivos en lo que concierne a las iniciativas de datos. Esto incluye iniciativas como la mejora de la experiencia del cliente, optimización de procesos existentes, lograr más objetivo marketing y reducción de costes.

estudio de Gartner reveló que organizaciones apuntan principalmente al cliente mejorado (64%) como el principal objetivo de los proyectos de datos de gran tamaño. A partir de ahí, la eficiencia del proceso y objetivo de marketing más están empatados en 47 por ciento. Finalmente, continúan las violaciones de datos hacen encabezados, datos grandes iniciados alrededor de las características de seguridad mejoradas vieron el mayor aumento de 15% a 23%.

“como datos grandes se convierte en la nueva información normal, y líderes analíticos están cambiando el enfoque de bombo buscando valor,” dijo Lisa Kart, Director de investigación de Gartner. “Mientras el perenne desafío de la comprensión de valor sigue siendo los retos prácticos de competencias, gestión, financiación y rentabilidad de la inversión (ROI) vienen hacia adelante”.

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Gartner indica que otro informe de datos de gran crecimiento aún más alrededor de inteligencia de negocios y el proceso de todas sus actividades de exploración. Considere lo siguiente:

  • antes de 2020, la información será utilizada para reinventar, analizar o eliminar 80% de los productos y procesos de negocios para diez años antes.
  • hasta 2016, menos del 10 por ciento de las iniciativas de BI de autoservicio será gobernado lo suficiente para evitar inconsistencias que afectan negativamente a la empresa.
  • 2017, 50 por ciento de las iniciativas de gestión de la información habrán integrado el concepto de promoción de información, para asegurar que se centran en el valor.

a lo largo de este crecimiento, vemos que las inversiones en sistemas grandes de datos. Un reciente GE Capital demostró que capital invertir en la infraestructura de servidor, almacenamiento, y nube de datos con fines de apoyo grandes esfuerzos a nivel mundial debería aumentar a 37.6% TCCA entre 2012 y 2016 y con él, viene un aumento de la demanda de vivienda de los equipos en un centro de datos y dentro de la nube.

en todo este crecimiento, todavía hay algunos desafíos reales en la adopción y de hecho depender de estrategias de datos grandes. El último informe de Gartner, dice que hasta en el año 2017, menos de la mitad de las organizaciones de la demora tendrá suficiente modelo cultural o negocio ajustes para datos de gran tamaño. ¿

por lo tanto, con todo este crecimiento y valor emergente alrededor de información – cómo puede usted beneficiarse de grandes datos? La mayoría de todo, ¿cómo crear una plataforma para centro de datos o a nube capaz de soportar los requerimientos de datos grandes?

para hacer sentido de todo esto – considerar estas tres simples, pero los puntos clave en un mundo de mayor uso de datos:

  1. datos de gran tamaño – ¿realmente es necesario? antes de que te pones nervioso después de leer todas estas estadísticas y números, debe entender que los datos son realmente. Es posible que una organización que no tiene muchos datos, o simplemente no mantener información sobre sus clientes. Sin embargo, independientemente de cómo se mire, usted vende un producto o servicio. Esto significa que está intentando entrar en un mercado. Por lo tanto, incluso si no crear una plataforma de datos grandes, puede considerar tomar ventaja de un socio.

sin embargo, si usted es una organización que es rica en datos de clientes, ventas y otros puntos de datos críticos – usted podría perder a una mina de oro. Motores grandes datos ayudan a analizar un gran número de diferentes tipos de datos. En otras palabras, mirando los dos puntos de datos estructurados y no estructurados. Recuerde, estructurados datos se refieren a la información con un alto grado de organización, como en fácil para leer archivos en formato texto. Básicamente, algo una minería de datos motor, con capacidades de motor de búsqueda relativamente simple, puede viajar con facilidad. Datos no estructurados están, grosso modo, lo contrario. Esto puede ser mapa de bits imágenes/objetos, texto y otros tipos de datos que no son parte de una base de datos. Por ejemplo, un e-mail puede considerarse datos no estructurados debido a los datos ‘crudos’ y no realmente un estructurado (fácil de entender una base de datos) formato. A partir de ahí, la correlación y cuantificar esta información realmente puede influir en las decisiones de negocios. Así, si tienes datos de la empresa que sabe que usted está detrás de él – debe empezar a buscar en las opciones de datos.

  1. no, probablemente no permita que su antigua infraestructura de datos. OK, en este momento te diste cuenta de que tal vez grandes datos realmente pueden ayudarle. ¿Por ejemplo, instalación algunas aplicaciones en un servidor obsoleta, conectar su SAN existente y estás listos datos… correcto? No, no. Si usted es serio sobre la creación de una plataforma de datos grandes, debe entender los componentes de tecnología subyacente necesarios para que funcione. En primer lugar, puede ser potencialmente bajo lote sobre sus grandes datos solicitudes define que es extremadamente implican. ¿La infraestructura que soporta en realidad? Ahora vamos a tocar en el almacenamiento. Hay un proveedores de muy buenas razones como almacenamiento puro sale de la plataforma FlashBlade, para proporcionar en tiempo real todos los flash analítico para traer características transaccionales repositorios de datos de gran tamaño. La idea es mejor repositorios de soporte de datos (NFS, objeto/S3) y almacenamiento altamente escalable de entrega (a través de las hojas) para una variedad de necesidades de investigación de datos.

Si desea crear políticas sólidas alrededor de datos, tómese el tiempo para crear un ecosistema que puede apoyarlo. No te olvides de tomar ventaja de la nube. Si desea utilizar componentes de la nube, hay socios que pueden ayudar a hacer grandes datos en la nube. Por ejemplo, son arquitecturas de gran referencia para los motores potentes de datos como Cloudera en Azure. O, usted puede tomar ventaja del ecosistema de la nube AWS para ejecutar Hadoop y otros datos del proceso.

  1. clasificación de la información y aprovechando el valor de la información. it s realmente donde está cambiando sus datos de viaje. Esto es cuando realmente entiendes si construyes tu propio, basado en una nube, o tal vez basado en un socio de solución híbrida. Diseño de una solución de datos grande debe comenzar con una exploración profunda de la empresa. ¿Qué datos tienes? ¿Es válido? ¿Dónde le ayudará a tomar decisiones? Su negocio desde un punto de vista de datos de entrenamiento debe realizarse en un fin muy diferente. Tomar las variables de consideración en el mercado, usuarios, clientes y su negocio. A partir de ahí identifican Dónde existen puntos de datos dentro de su empresa que pueden influir en estas variables. Luego, puedes utilizar los datos para ayudarle a tomar decisiones de negocios para seguir siendo ágil en un mercado muy volátil. El punto aquí es que primero debe aprender el valor de sus datos antes de que usted realmente puede hacer una plataforma de datos grandes que puede afectar a su organización.

la verdad es que hay un valor real detrás de los grandes datos. Sin embargo, es hasta que aprendas cómo explotarlo y cómo aplicarlo a la empresa. Consumo y las empresas crecen más interconectado y digitalizado, habrá más información creada para ayudar a identificar lo que estamos haciendo en el mundo digital. Esta información puede ayudar a tomar decisiones empresariales de forma, habilitar las mejoras en los procesos y beneficios de un mercado competitivo para las organizaciones. Mientras las transformaciones digitales a través de grandes plus dado vertical resultado se llevará aprendizaje motor e inteligencia de negocios a niveles sin precedentes. Organizaciones que pueden capturar la energía de los datos será mucho más ágil y más competitiva en el mercado.