ډیری بهرني لیکوالان موافق دي چې د لوی معلوماتو دور پای ته رسیدلی. او پدې حالت کې ، د لوی ډیټا اصطلاح د هډوپ پراساس ټیکنالوژیو ته اشاره کوي. ډیری لیکوالان حتی کولی شي په ډاډه توګه د هغه نیټې نوم واخلي کله چې لوی ډیټا له دې نړۍ څخه ووتل او دا نیټه 05.06.2019/XNUMX/XNUMX ده.
په دې مهمه ورځ څه وشول؟
په دې ورځ، MAPR ژمنه وکړه چې خپل کار به وځنډوي که چیرې دا د نورو عملیاتو لپاره بودیجه ونه موندل شي. MAPR وروسته د اګست په 2019 کې د HP لخوا ترلاسه شو. مګر جون ته بیرته راستنیدل ، یو څوک نشي کولی مرسته وکړي مګر د لوی ډیټا بازار لپاره د دې دورې غمیزې یادونه وکړي. پدې میاشت کې د CLOUDERA د سټاک نرخونو کې راټیټ شو، په بازار کې یو مخکښ لوبغاړی، کوم چې د ورته کال په جنوري کې د اوږدې مودې غیر انتفاعي هارټوورکس سره یوځای شو. سقوط خورا مهم و او اندازه یې 43٪ وه؛ په نهایت کې، د CLOUDERA پانګونه له 4,1 څخه 1,4 ملیارد ډالرو ته راټیټه شوه.
دا ناشونې ده چې ووایو چې د هاډوپ میشته ټیکنالوژیو په ډګر کې د بلبل په اړه اوازې د 2014 له دسمبر راهیسې خپریږي ، مګر دا په زړورتیا سره نږدې پنځه کاله دوام لري. دا اوازې د ګوګل د انکار پراساس وې ، هغه شرکت چیرې چې هډوپ ټیکنالوژي رامینځته شوې ، د هغې له اختراع څخه. مګر ټیکنالوژي د بادل پروسس کولو وسیلو ته د شرکتونو لیږد او د مصنوعي استخباراتو ګړندي پرمختګ په جریان کې ریښه ونیوله. نو ځکه، شاته کتل، موږ کولی شو په ډاډ سره ووایو چې مرګ تمه کیده.
په دې توګه، د لوی ډیټا دوره پای ته ورسیده، مګر په لوی ډیټا کې د کار کولو په بهیر کې، شرکتونو د دې کار کولو ټول باریکونه درک کړل، هغه ګټې چې لوی ډیټا سوداګرۍ ته راوړي، او همدارنګه د مصنوعي کارولو زده کړه. د خام معلوماتو څخه د ارزښت استخراج لپاره استخبارات.
دا پوښتنه خورا په زړه پوري کیږي چې دا ټیکنالوژي به څه شی ځای په ځای کړي او څنګه به د تحلیلي ټیکنالوژۍ وده وکړي.
زیات شوي تحلیلونه
د بیان شویو پیښو په جریان کې، هغه شرکتونه چې د معلوماتو تحلیل په ساحه کې کار کوي، ناست نه و. هغه څه چې په 2019 کې د معاملو په اړه د معلوماتو پراساس قضاوت کیدی شي. سږکال، په بازار کې ترټولو لوی لیږد ترسره شو - د 15,7 ملیارد ډالرو لپاره د Salesforce لخوا د تحلیلي پلیټ فارم میزونو استملاک. یو کوچنی معامله د ګوګل او لیکر ترمنځ واقع شوه. او البته، یو څوک نشي کولی د لوی ډیټا پلیټ فارم اتوونټي د Qlik لخوا استملاک یادونه وکړي.
د BI بازار مشران او د ګارټینر ماهرین د معلوماتو تحلیل ته په تګلارو کې د پام وړ بدلون اعلانوي؛ دا بدلون به په بشپړ ډول د BI بازار ویجاړ کړي او د AI سره د BI ځای په ځای کولو لامل شي. په دې شرایطو کې، دا باید په پام کې ونیول شي چې د AI لنډیز "مصنوعي استخبارات" نه دی بلکې "اګمینټ شوی استخبارات" دی. راځئ چې د "Augmented Analytics" کلمو تر شا څه شی ته نږدې وګورو.
وده شوي تحلیلونه، لکه وده شوي واقعیت، د ډیری عمومي پوستونو پر بنسټ والړ دی:
- د NLP (د طبیعي ژبې پروسس کولو) په کارولو سره د خبرو اترو وړتیا، د بیلګې په توګه. د انسان په ژبه؛
- د مصنوعي استخباراتو کارول، دا پدې مانا ده چې معلومات به د ماشین استخباراتو لخوا مخکې پروسس شي؛
- او البته، د سیسټم کارونکي ته سپارښتنې شتون لري، کوم چې د مصنوعي استخباراتو لخوا رامینځته شوي.
د تحلیلي پلیټ فارمونو جوړونکو په وینا ، د دوی کارول به هغه کاروونکو ته شتون ولري چې ځانګړي مهارتونه نلري ، لکه د SQL یا ورته سکریپټینګ ژبې پوهه ، څوک چې احصایوي یا ریاضي زده کړې نلري ، څوک چې په مشهورو ژبو پوهه نلري. د معلوماتو پروسس کولو او اړوند کتابتونونو کې تخصص. دا ډول خلک چې د "Citizen Data Scientists" په نوم یادیږي، باید یوازې د پام وړ سوداګریزې وړتیاوې ولري. د دوی دنده د لارښوونو او وړاندوینو څخه د سوداګرۍ لیدونه نیول دي چې مصنوعي استخبارات به دوی ته ورکړي ، او دوی کولی شي د NLP په کارولو سره خپل اټکلونه اصلاح کړي.
د دې ټولګي سیسټمونو سره د کارونکو پروسې تشریح کول، یو څوک کولی شي لاندې انځور تصور کړي. یو سړی، کار ته راځي او د اړونده غوښتنلیک په لاره اچولو سربیره، د راپورونو او ډشبورډونو معمول سیټ سربیره چې د معیاري طریقو په کارولو سره تحلیل کیدی شي (ډلبندي، ګروپ کول، د ریاضي عملیات ترسره کول)، ځینې لارښوونې او سپارښتنې ګوري، یو څه لکه: د KPI ترلاسه کولو لپاره، د پلور شمیره، تاسو باید د "باغونې" کټګورۍ څخه محصولاتو کې تخفیف غوښتنه وکړئ. سربیره پردې ، یو څوک کولی شي د کارپوریټ میسنجر سره اړیکه ونیسي: سکایپ ، سلیک او داسې نور. د متن یا غږ له لارې د روبوټ پوښتنې کولی شي: "ما ته پنځه خورا ګټور پیرودونکي راکړئ." د مناسب ځواب ترلاسه کولو سره، هغه باید د خپلې سوداګرۍ تجربې پراساس غوره پریکړه وکړي او شرکت ته ګټه ورسوي.
که تاسو یو ګام شاته وګرځئ او د تحلیل شوي معلوماتو ترکیب ته وګورئ ، او پدې مرحله کې ، د تحلیلي محصولاتو وده کولی شي د خلکو ژوند اسانه کړي. په عین حال کې، داسې انګیرل کیږي چې کاروونکي به یوازې د مطلوب معلوماتو سرچینو ته د تحلیلي محصول په نښه کولو ته اړتیا ولري، او برنامه به پخپله د ډیټا ماډل رامینځته کولو، د میزونو نښلولو او ورته کارونو ته پاملرنه وکړي.
دا ټول باید لومړی د معلوماتو "ډیموکراتیک کول" ډاډمن کړي، د بیلګې په توګه. هر څوک کولی شي شرکت ته د موجود معلوماتو ټوله لړۍ تحلیل کړي. د پریکړې کولو پروسه باید د احصایوي تحلیل میتودونو لخوا ملاتړ شي. ډیټا ته د لاسرسي وخت باید لږترلږه وي ، نو د سکریپټونو او SQL پوښتنو لیکلو ته اړتیا نشته. او البته ، تاسو کولی شئ په خورا تادیه شوي ډیټا ساینس متخصصینو پیسې خوندي کړئ.
په فرضي توګه، ټیکنالوژي د سوداګرۍ لپاره خورا روښانه امکانات وړاندې کوي.
د لوی معلوماتو ځای په ځای کول څه شی دی؟
مګر، په حقیقت کې، ما خپل مقاله د لوی ډاټا سره پیل کړه. او زه نشم کولی دا موضوع په عصري BI وسیلو کې د لنډ سفر پرته رامینځته کړم، چې اساس یې ډیری وختونه لوی معلومات دي. د لویو معلوماتو برخلیک اوس په روښانه ډول ټاکل شوی، او دا د بادل ټیکنالوژي ده. ما د BI پلورونکو سره جوړ شوي معاملې باندې تمرکز وکړ ترڅو وښیې چې اوس هر تحلیلي سیسټم د هغې شاته کلاوډ ذخیره لري ، او د کلاوډ خدمتونه BI د لومړي پای په توګه لري.
د ORACLE او مایکروسافټ په څیر د ډیټابیسونو په برخه کې د ورته ستنو په اړه هیر نکړي، دا اړینه ده چې د سوداګرۍ پراختیا لپاره د دوی غوره شوي لوري ته پام وکړئ او دا بادل دی. ټول وړاندیز شوي خدمات په کلاوډ کې موندل کیدی شي ، مګر ځینې کلاوډ خدمات نور په اساس کې شتون نلري. دوی د ماشین زده کړې ماډلونو په کارولو کې د پام وړ کار کړی، کاروونکو ته موجود کتابتونونه یې رامینځته کړي، او د موډلونو سره د کار کولو اسانتیا لپاره د دوی د پیل وخت ټاکلو پورې د انټرفیسونو ترتیب کړی.
د کلاوډ خدماتو کارولو بله مهمه ګټه ، کوم چې د تولید کونکو لخوا غږ شوی ، د روزنې ماډلونو لپاره په هره موضوع کې د نږدې لامحدود ډیټا سیټونو شتون دی.
په هرصورت، پوښتنه راپورته کیږي: د بادل ټیکنالوژي به زموږ په هیواد کې څومره ریښه ونیسي؟
سرچینه: www.habr.com