Gelek nivîskarên biyanî qebûl dikin ku serdema Daneyên Mezin bi dawî bûye. Û di vê rewşê de, têgîna Daneyên Mezin ji teknolojiyên li ser bingeha Hadoop-ê vedibêje. Gelek nivîskar tewra dikarin bi pêbawerî navê dîroka ku Daneyên Mezin ji vê dinyayê derketine û ev tarîx 05.06.2019/XNUMX/XNUMX e.
Di vê roja girîng de çi qewimî?
Di vê rojê de, MAPR soz da ku ew ê xebata xwe rawestîne heke ew nekare fonan ji bo xebata bêtir peyda bike. MAPR paşê di Tebaxa 2019-an de ji hêla HP-ê ve hate girtin. Lê vegere Hezîranê, meriv nikare trajediya vê serdemê ji bo bazara Daneyên Mezin bihesibîne. Vê mehê hilweşînek di bihayên borsayê yên CLOUDERA, lîstikvanek pêşeng a sûkê de, ku di Çileyê heman salê de bi HORTOWORKS-a kronîk a bêkêrhatî re bû yek. Hilweşîn pir girîng bû û bû 43% di dawiyê de, kapîtalîzasyona CLOUDERA ji 4,1 daket 1,4 mîlyar dolar.
Ne mimkûn e ku meriv nebêje ku gotegotên felqek di warê teknolojiyên bingeha Hadoop-ê de ji Kanûna 2014-an vir ve belav bûne, lê ew bi wêrekî hema hema pênc salên din domand. Van gotegotan li ser redkirina Google, pargîdaniya ku teknolojiya Hadoop jê derketiye, ji îcadên wê ve girêdayî bûn. Lê teknolojiyê di dema derbasbûna pargîdaniyan de ji amûrên hilberandina ewr û pêşkeftina bilez a îstîxbarata sûnî de cîh girt. Ji ber vê yekê, em li paş xwe mêze dikin, em dikarin bi pêbawerî bibêjin ku mirin li bendê bû.
Bi vî rengî, serdema Daneyên Mezin bi dawî bûye, lê di pêvajoya xebata li ser Daneyên Mezin de, pargîdaniyan hemî nuwazeyên xebata li ser wê, feydeyên ku Daneyên Mezin dikare ji karsaziyê re bîne, û her weha fêr bûne ku karanîna sûnî bikar bînin. îstîxbarata ku nirxê ji daneyên xav derxe.
Ya balkêştir dibe pirsa ka dê çi şûna vê teknolojiyê bigire û dê teknolojiyên analîtîk çawa pêşde biçin.
Augmented Analytics
Di dema bûyerên diyarkirî de, pargîdaniyên ku di warê analîzkirina daneyê de dixebitin, bêdeng rûneniştin. Li gorî agahdariya li ser danûstendinên ku di sala 2019-an de qewimîne çi dikare were darizandin. Îsal, danûstendina herî mezin di sûkê de hate kirin - stendina platforma analîtîk Tableau ji hêla Salesforce ve ji bo 15,7 mîlyar dolar. Di navbera Google û Looker de peymanek piçûktir çêbû. Û bê guman, meriv nikare guh nede wergirtina Qlik-ê ya platforma daneya mezin Attunity.
Rêberên bazara BI û pisporên Gartner di nêzîkatiyên ji bo analîzkirina daneyan de guherînek berbiçav radigihînin, ev guheztin dê bi tevahî bazara BI hilweşîne û bibe sedema guheztina BI bi AI. Di vê çarçoveyê de, divê were zanîn ku kurtenivîsa AI ne "îstîxbarata hunerî" lê "Îstixbarata Zêdekirî" ye. Werin em ji nêz ve binihêrin ka çi li pişt peyvên "Augmented Analytics" heye.
Analîtîkên zêdekirî, mîna rastiya zêdekirî, li ser çend postûlasyonên gelemperî têne damezrandin:
- şiyana ragihandinê bi karanîna NLP (Pêvajoya Zimanê Xwezayî), ango. bi zimanê mirovan;
- bikaranîna îstîxbarata sûnî, ev tê vê wateyê ku dê dane ji hêla îstîxbarata makîneyê ve pêş-pêvajo were kirin;
- û bê guman, pêşniyarên ku ji bikarhênerê pergalê re peyda dibin, ku ji hêla îstîxbarata sûnî ve hatine çêkirin.
Li gorî hilberînerên platformên analîtîk, karanîna wan dê ji bo bikarhênerên ku ne xwedan jêhatîbûnên taybetî ne, wek zanîna SQL an zimanek nivîsandinê ya mîna, yên ku ne xwediyê perwerdehiya statîstîkî an matematîkî ne, yên ku ne xwediyê zanîna zimanên populer in. pispor di hilberandina daneyan û pirtûkxaneyên têkildar de. Kesên bi vî rengî, ku jê re "Zanyarên Daneyên Hevwelatî" têne binav kirin, divê tenê xwedan jêhatîbûnên karsaziyê yên berbiçav bin. Erka wan ev e ku ji serişte û pêşbîniyên ku îstîxbarata sûnî dê bide wan, têgihiştinên karsaziyê bigirin, û ew dikarin bi karanîna NLP-ê texmînên xwe paqij bikin.
Danasîna pêvajoya bikarhênerên ku bi pergalên vê polê re dixebitin, meriv dikare wêneya jêrîn bifikire. Mirovek, ku tê ser kar û serîlêdana têkildar dest pê dike, ji bilî komek rapor û tabloyên asayî yên ku bi karanîna nêzîkatiyên standard têne analîz kirin (rêvebirin, komkirin, pêkanîna operasyonên hejmarî), hin serişte û pêşniyaran dibîne, tiştek mîna: "Di ji bo ku hûn bigihîjin KPI, hejmara firotanê, divê hûn li ser hilberên ji kategoriya "Baxçevanî" dakêşiyek bicîh bikin." Wekî din, kesek dikare bi peyamnêrek pargîdanî re têkilî daynin: Skype, Slack, hwd. Dikare bi nivîs an deng pirsên robotan bipirse: "Pênç xerîdarên herî bikêr bidin min." Piştî ku bersiva guncan wergirt, divê ew li ser bingeha ezmûna karsaziya xwe biryara çêtirîn bide û qezencê ji pargîdaniyê re bîne.
Ger hûn gavekê paşde bavêjin û li pêkhateya agahdariya ku têne analîz kirin binihêrin, û di vê qonaxê de, hilberên analîtîk ên zêdekirî dikarin jiyana mirovan hêsantir bikin. Bi îdeal, tê texmîn kirin ku bikarhêner tenê hewce dike ku hilbera analîtîk li ser çavkaniyên agahdariya xwestî destnîşan bike, û bername bixwe dê di afirandina modelek daneyê, girêdana tabloyan û karên mîna wan de tevbigere.
Divê ev hemû, berî her tiştî, "demokratîkkirina" daneyan misoger bike, yanî. Her kes dikare tevahiya rêzika agahdariya ku ji pargîdaniyê re peyda dibe analîz bike. Pêvajoya biryargirtinê divê bi rêbazên analîzên îstatîstîkî ve were piştgirî kirin. Dema gihîştina daneyê divê hindik be, ji ber vê yekê ne hewce ye ku nivîs û pirsên SQL binivîsin. Û bê guman, hûn dikarin li ser pisporên Zanistiya Daneyên pir drav drav bidin hev.
Bi hîpotezîkî, teknolojî ji karsaziyê re perspektîfên pir geş pêşkêşî dike.
Li şûna Daneyên Mezin çi ye?
Lê, bi rastî, min gotara xwe bi Daneyên Mezin re dest pê kir. Û min nekarî vê mijarê bêyî gerokek kurt di nav amûrên BI-ya nûjen de pêşve bixim, ku bingeha wê bi gelemperî Daneyên Mezin e. Qedera daneyên mezin naha bi zelalî diyar e, û ew teknolojiya ewr e. Min bala xwe da ser danûstendinên ku bi firoşkarên BI re hatine çêkirin da ku destnîşan bikim ku naha her pergalek analîtîk li pişt xwe hilanîna ewr heye, û karûbarên ewr BI wekî dawiya pêşîn heye.
Ji bîr nekin stûnên weha di warê databasên wekî ORACLE û Microsoft de, pêdivî ye ku meriv rêça wan ya bijartî ya pêşkeftina karsaziyê destnîşan bike û ev ewr e. Hemî karûbarên pêşkêşkirî dikarin di ewr de werin dîtin, lê hin karûbarên ewr êdî li ser cîhê peyda nabin. Wan li ser karanîna modelên fêrbûna makîneyê xebatek girîng kiriye, pirtûkxaneyên ku ji bikarhêneran re peyda dibin çêkirine, û ji bo hêsankirina xebata bi modelan re ji hilbijartina wan heya danîna dema destpêkirinê navbeynkaran mîheng kirine.
Feydeyek din a girîng a karanîna karûbarên cloudê, ku ji hêla hilberîneran ve tê vegotin, hebûna komên daneya hema bêsînor li ser her mijarê ji bo modelên perwerdehiyê ye.
Lêbelê, pirs derdikeve holê: teknolojiyên ewr dê çiqasî li welatê me rabin?
Source: www.habr.com