Ua ʻae ka nui o nā mea kākau haole i ka pau ʻana o ke au o Big Data. A i kēia hihia, pili ka huaʻōlelo Big Data i nā ʻenehana i hoʻokumu ʻia ma Hadoop. Hiki i nā mea kākau ke kapa inoa i ka lā i haʻalele ai ʻo Big Data i kēia ao a ʻo kēia lā ʻo 05.06.2019/XNUMX/XNUMX.
He aha ka mea i hana i kēia lā nui?
I kēia lā, ua hoʻohiki ʻo MAPR e kāpae i kāna hana inā ʻaʻole hiki iā ia ke loaʻa kālā no ka hana hou. Ua loaʻa iā MAPR e HP ma ʻAukake 2019. Akā i ka hoʻi ʻana i Iune, ʻaʻole hiki i kekahi ke ʻike i ka pōʻino o kēia manawa no ka mākeke Big Data. I kēia mahina, ua hāʻule nā kumukūʻai kumukūʻai o CLOUDERA, kahi mea pāʻani alakaʻi i ka mākeke i koho ʻia, i hui pū me nā HORTOWORKS pono ʻole i Ianuali o ka makahiki hoʻokahi. He mea koʻikoʻi loa ka hāʻule ʻana a hiki i ka 43% i ka hopena, ua emi ka nui o CLOUDERA mai 4,1 a i 1,4 biliona kālā.
ʻAʻole hiki ke ʻōlelo ʻia ua hoʻolaha ʻia nā lono o kahi puʻupuʻu i ke kahua o nā ʻenehana i hoʻokumu ʻia e Hadoop mai Dekemaba 2014, akā ua paʻa me ka wiwo ʻole no ka aneane ʻelima mau makahiki. Hoʻokumu ʻia kēia mau lono ma ka hōʻole ʻana o Google, ka hui kahi i hoʻokumu ʻia ai ka ʻenehana Hadoop, mai kāna mea i hana ai. Akā ua paʻa ka ʻenehana i ka wā o ka hoʻololi ʻana o nā ʻoihana i nā mea hana hoʻoponopono kapua a me ka hoʻomohala wikiwiki ʻana o ka naʻauao artificial. No laila, i ka nānā ʻana i hope, hiki iā mākou ke ʻōlelo me ka hilinaʻi ua manaʻo ʻia ka make.
No laila, ua pau ka manawa o Big Data, akā i ke kaʻina hana ma Big Data, ua ʻike nā hui i nā nuances a pau o ka hana ʻana ma luna o ia mea, nā pōmaikaʻi e hiki ke lawe ʻia e Big Data i ka ʻoihana, a aʻo hoʻi i ka hoʻohana ʻana i ka artificial. naʻauao e unuhi i ka waiwai mai ka ʻikepili maka.
ʻOi aku ka hoihoi i ka nīnau o ka mea e pani ai i kēia ʻenehana a pehea e ulu hou ai nā ʻenehana analytics.
ʻIkepili hoʻonui
I ka wā o nā hanana i hōʻike ʻia, ʻaʻole i noho mālie nā ʻoihana e hana ana ma ke kahua o ka ʻikepili ʻikepili. He aha ka mea hiki ke hoʻoholo ʻia ma muli o ka ʻike e pili ana i nā kālepa i hana ʻia ma 2019. I kēia makahiki, ua hoʻokō ʻia ka hana nui loa ma ka mākeke - ka loaʻa ʻana o ka platform analytical Tableau e Salesforce no $ 15,7 biliona. Ua hana ʻia kahi hana liʻiliʻi ma waena o Google a me Looker. A ʻoiaʻiʻo, ʻaʻole hiki i kekahi ke kōkua akā e ʻike i ka loaʻa ʻana e Qlik o ka platform data nui Attunity.
Ke hoʻolaha nei nā alakaʻi mākeke BI a me nā poʻe loea Gartner i kahi hoʻololi nui i ka hoʻopili ʻana i ka ʻikepili e hoʻopau loa i ka mākeke BI a alakaʻi i ke pani ʻana o BI me AI. Ma kēia pōʻaiapili, pono e hoʻomaopopo ʻia ʻo ka pōkole AI ʻaʻole "Artificial intelligence" akā "Augmented Intelligence". E nānā pono kākou i ka mea ma hope o nā huaʻōlelo "Augmented Analytics."
Hoʻokumu ʻia nā ʻikepili hoʻonui, e like me ka mea i hoʻonui ʻia, ma luna o kekahi mau postulates maʻamau:
- ka hiki ke kamaʻilio me ka hoʻohana ʻana i ka NLP (Natural Language Processing), i.e. ma ka olelo kanaka;
- ka hoʻohana ʻana i ka naʻauao artificial, ʻo ia ke ʻano o ka ʻikepili e hana mua ʻia e ka ʻike mīkini;
- a ʻoiaʻiʻo, loaʻa nā ʻōlelo aʻoaʻo i ka mea hoʻohana o ka ʻōnaehana, i hana ʻia e ka naʻauao artificial.
Wahi a ka poʻe hana i nā papa hana analytical, e loaʻa ana kā lākou hoʻohana i nā mea hoʻohana ʻaʻole i loaʻa nā mākau kūikawā, e like me ka ʻike o SQL a i ʻole kahi ʻōlelo kākau like ʻole, ka poʻe ʻaʻohe aʻo helu helu a makemakika, ʻaʻole ʻike i nā ʻōlelo kaulana. loea i ka hana ʻikepili a me nā hale waihona puke pili. ʻO kēlā poʻe, i kapa ʻia ʻo "Citizen Data Scientists", pono e loaʻa i nā ʻoihana koʻikoʻi. ʻO kā lākou hana ʻo ka hopu ʻana i nā ʻike ʻoihana mai nā ʻōlelo aʻoaʻo a me nā wānana e hāʻawi ʻia e ka naʻauao akamai, a hiki iā lākou ke hoʻomaʻemaʻe i kā lākou kuhi me ka hoʻohana ʻana i ka NLP.
Ke wehewehe nei i ke kaʻina hana o nā mea hoʻohana me nā ʻōnaehana o kēia papa, hiki i kekahi ke noʻonoʻo i kēia kiʻi. ʻO ke kanaka, e hele mai ana e hana a hoʻomaka i ka noi e pili ana, me ka hoʻonohonoho maʻamau o nā hōʻike a me nā dashboards e hiki ke nānā ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā ala maʻamau (kau ʻana, hui pū ʻana, hana i nā hana helu), ʻike i kekahi mau ʻōlelo aʻoaʻo a me nā manaʻo, e like me: i mea e hoʻokō ai i ka KPI, ka helu o nā kūʻai, pono ʻoe e noi i kahi hoʻemi ma nā huahana mai ka ʻāpana "Gardening". Eia kekahi, hiki i ke kanaka ke hoʻopili i kahi ʻelele hui: Skype, Slack, etc. Hiki ke nīnau i nā nīnau robot, ma ka kikokikona a i ʻole ka leo: "E hāʻawi mai iaʻu i ʻelima mau mea kūʻai aku ʻoi aku ka maikaʻi." I ka loaʻa ʻana o ka pane kūpono, pono ʻo ia e hoʻoholo i ka hoʻoholo maikaʻi loa e pili ana i kāna ʻike ʻoihana a lawe i ka waiwai i ka ʻoihana.
Inā ʻoe e hoʻi i hope a nānā i ke ʻano o ka ʻike e kālailai ʻia, a ma kēia pae, hiki i nā huahana analytics hoʻonui ke maʻalahi i ke ola o ka poʻe. ʻO ke kūpono, ua manaʻo ʻia e pono wale ka mea hoʻohana e kuhikuhi i ka huahana analytical i nā kumu o ka ʻike i makemake ʻia, a ʻo ka papahana ponoʻī e mālama i ka hana ʻana i kahi kumu hoʻohālike, hoʻopili i nā papa a me nā hana like.
Pono kēia mau mea a pau, e hōʻoia i ka "democratization" o ka ʻikepili, ʻo ia hoʻi. Hiki i kēlā me kēia kanaka ke kālailai i ka ʻikepili holoʻokoʻa i loaʻa i ka hui. Pono e kākoʻo ʻia ke kaʻina hana hoʻoholo e nā ʻano loiloi helu. Pono ka liʻiliʻi o ka manawa komo ʻikepili, no laila ʻaʻohe pono e kākau i nā palapala a me nā nīnau SQL. A ʻoiaʻiʻo, hiki iā ʻoe ke mālama i ke kālā ma nā loea Data Science i uku nui ʻia.
ʻO Hypothetically, hāʻawi ka ʻenehana i nā manaʻo maikaʻi loa no ka ʻoihana.
He aha ka mea e pani ai i ka Big Data
Akā, ʻoiaʻiʻo, ua hoʻomaka wau i kaʻu ʻatikala me Big Data. A ʻaʻole hiki iaʻu ke hoʻomohala i kēia kumuhana me ka ʻole o kahi huakaʻi pōkole i nā mea hana BI hou, ʻo ke kumu o ka Big Data. Ua maopopo ka hopena o ka ʻikepili nui, a ʻo ia ka ʻenehana kapua. Ua nānā au i nā hana i hana ʻia me nā mea kūʻai aku BI i mea e hōʻike ai i kēia manawa ua loaʻa i kēlā me kēia ʻōnaehana analytical kahi mālama kapuaʻi ma hope o ia, a ʻo nā lawelawe kapuaʻi ʻo BI ka hopena mua.
ʻAʻole poina e pili ana i kēlā mau pou i ke kahua o nā waihona e like me ORACLE a me Microsoft, pono e hoʻomaopopo i kā lākou koho ʻana i ka hoʻomohala ʻoihana a ʻo ia ke ao. Hiki ke loaʻa nā lawelawe i hāʻawi ʻia ma ke ao, akā ʻaʻole i loaʻa hou kekahi mau lawelawe kapua ma ka hale. Ua hana lākou i nā hana koʻikoʻi ma ka hoʻohana ʻana i nā kumu hoʻohālike mīkini, hana i nā hale waihona puke i loaʻa i nā mea hoʻohana, a hoʻonohonoho i nā interface no ka maʻalahi o ka hana ʻana me nā hiʻohiʻona mai ke koho ʻana iā lākou a hiki i ka hoʻonohonoho ʻana i ka manawa hoʻomaka.
ʻO kekahi pono koʻikoʻi o ka hoʻohana ʻana i nā lawelawe kapuaʻi, i hoʻopuka ʻia e nā mea hana, ʻo ia ka loaʻa ʻana o nā pūʻulu ʻikepili ʻaneʻane palena ʻole ma kekahi kumuhana no nā hiʻohiʻona hoʻomaʻamaʻa.
Eia naʻe, ke kū nei ka nīnau: pehea ka lōʻihi o ke aʻa ʻana o nā ʻenehana kapua i ko mākou ʻāina?
Source: www.habr.com