Приблизно 10 років тому словосполучення “big data” видавалось абстрактним та футуристичним. Але вже тоді стало зрозумілим, що за декілька років про роботу з великими даними багато говоритимуть. Адже навіть 10 років тому було чимало даних, які ми намагалися обробляти за допомогою інструментів BI та багатошарових звітів. Але жоден із цих методів не дотягував до звання технології майбутнього.
Усе змінилося разом зі стрімким розвитком соціальних мереж та глобальних онлайн-сервісів. Тепер даних стало так багато, що ми сміливо називаємо їх великими та краще розуміємо, як із ними працювати. За підрахунками Statista, загалом у 2024 році буде генеруватися близько 150 зетабайтів даних – це вражає.
Існує декілька сфер роботи з Big Data, які можуть приборкати ці велетенські обсяги інформації та стати наступними трендсеттерами:
- Інфономіка
- DataOps
- Взаємозв’язок
- Квантові обчислення
- Безпека даних
- Хмарні технології
Розгляньмо кожен з цих трендів детальніше.
-
Інфономіка
Дуг Лейні, колишній віцепрезидент компанії Gartner, вважає інфономіку одним із головних трендів у роботі з великими даними. За його визначенням, інфономіка – це теорія про економічну значущість інформації. Тобто, якщо раніше ми казали, що знання – це сила, тепер послідовники інфономіки кажуть, що дані – це гроші та ресурс. Володіння інформацією може допомогти проаналізувати ринок та знизити витрати, таргетувати релевантних споживачів та поліпшити сервіс. У сучасному світі, дані, направду, є не менш важливим ресурсом, ніж паливо чи цінні метали.
Infonomics model: measure, manage, and monetize information
-
DataOps
Коли щоразу більше бізнес-рішень приймається на основі аналітики великих даних, цілком логічною є поява операційного фреймворку DataOps.
The DataOps cyclic process
Дехто каже, що DataOps – це просто DevOps для великих даних. Дійсно, DataOps може так само поліпшити роботу з даними, як колись DevOps допоміг програмуванню. Але, в цілому, DataOps має набагато глибше значення. Наприклад, IBM визначає його, як «оркестрування людей, процесів та технологій, яке допомагає швидко надавати достовірні та високоякісні дані».
DataOps – це справжня філософія, що поєднує в собі архітектурні підходи, культурні елементи, agile-практики, статистичні процесі та старий добрий DevOps. За допомогою DataOps можна:
- Досягти визначних результатів із мінімальною похибкою
- Побудувати ефективну співпрацю між командами, бізнес-підрозділами та технологічними стеками
- Забезпечити безперервне постачання якісних інсайтів користувачам
- Спростити процес оцінки та моніторингу даних
- Досягти повної прозорості результатів
-
Взаємозв’язок
Одним із найбільших викликів у роботі з великими даними є узгодження розрізнених джерел надходження цих даних. Адже кожна міжнародна організація має чимало департаментів, підрозділів та представництв у різних країнах, які зі свого боку мають унікальні формати збереження даних та інструментів безпеки. Отже, успіх таких організацій залежатиме від здатності централізувати дані та створити універсальні пайплайни всередині компаній.
Для покращення взаємозв’язку даних у майбутньому ми маємо розв’язати такі проблеми:
- Створити ефективну стратегію інженерії даних
- Синхронізувати дані з різних джерел
- Зробити пайплайни гнучкими та адаптивними до подальшого зростання
- Запровадити заходи безпеки
- Встановити механізми контролю якості
- Розробити ефективну хмарну модель зберігання даних
- Квантові обчислення
Говорячи про великі дані, неможливо не згадати квантові обчислення. Згідно з законом Мура рано чи пізно настане час, коли апаратне забезпечення не зможе впоратися із обсягами даних, що зростають експонентно. Саме тоді нам доведеться зробити «квантовий стрибок», тобто використовувати квантові комп’ютери для роботи з великими даними.
Наразі квантові комп’ютери ще перебувають на стадії розробки, але такі гіганти, як Google та IBM, активно працюють над тим, щоб завершити цей процес у найближчий час. Ці компанії, нарівні з іншими інноваційними технічними фірмами розуміють, що майбутнє обробки даних цілком залежить від застосування квантового обчислення. А тим часом інші компанії, наприклад Microsoft, закладають основи майбутнього програмного забезпечення, створюючи такі фреймворки та онлайн-платформи як Azure Quantum.
ЯК ОСВОЇТИ DATA SCIENCE І MACHINE LEARNING
-
Безпека даних
У світі великих даних, кібербезпека – це справа серйозна. Працюючи з фінансовими установами, страхуванням, медичними закладами тощо, великі дані часто містять персональну та конфіденційну інформацію. Втрата чи витік цих даних можуть мати катастрофічні наслідки для компаній та їхніх клієнтів.
Враховуючи наявні технології та аналіз великих даних, ми маємо звернути увагу на фактори, пов’язані з безпекою:
-
Хмарні технології
Аналізуючи зміни, які відбуваються у роботі з великими даними, стає зрозуміло, що у майбутньому ми працюватимемо з хмарними технологіями. Такі платформи, як Microsoft Azure, Google Cloud та Amazon Web Services надають безпрецедентну кількість протоколів, інструментів та сервісів для дизайну й розробки рішень для великих даних. Хоча використання хмарних технологій може стати викликом для систем безпеки, компанії зможуть суттєво зменшити витрати, стати гнучкішими та впровадити agile-культуру роботи з великими даними. Згідно з дослідженням Forrester, у найближчі роки інвестиції компаній у хмарні технології для обробки великих даних зростуть у 7,5 разів.
AWS CLOUDFORMATION: НАЙКРАЩІ ПРАКТИКИ
Висновок
Новітні тренди у роботі з великими даними обіцяють нам яскраве майбутнє. Вже зараз ми спостерігаємо, як Google та Facebook використовують великі дані, щоб аналізувати поведінку споживачів та пропонувати кращі сервіси. У прийдешніх роках, впроваджуючи хмарні технології, квантові обчислення та інші тренди, все більше компаній зможуть опанувати великі дані на користь свого бізнесу.
