Что нас ждет после Big Data? 5 технических специалистов делятся своим видением

Перевод статьи Мелиссы Толентино, опубликованной на сайте www.siliconangle.com.

Явление Big Data продолжает расти в геометрической прогрессии: чем больше данных производится каждую секунду, тем появляется больше способов собирать, анализировать и монетизировать эти данные. Понимание big data для анализа больших данных помогло компаниям, брендам и ритейлу, определить, что нужно делать дальше, чтобы их клиенты были счастливы. Но все еще остается бесчисленное количество проблем в управлении этими хранилищами данных, и вся прелесть Big Data как спасителя мировых проблем теряет свой блеск.

Этими словами больше никого не удивишь. Big Data становятся все более интегрированными с инфраструктурами систем, которые собирают и контролируют отдельные сеты данных, оставляя нас в неведении, что с этим делать. Явление Big Data полно обещаний, но все эти мечты не будут реализованы, пока мы не определим детально, куда идти от этого.

Популярный на Quora тред пытается найти ответ на вопрос, что будет дальше, теперь, когда мы определили преимущества Big Data обучения. Мы собрали Топ-5 ответов, в том числе ответы от поставщика визуализации данных Tableau, организатора мероприятия от DataWeek.co и старшего партнера Collective Intelligence Inc.
5 мнений о последователях Big Data курсов

Один шаг, два компонента

Роберт Мортон, старший инженер Tableau Software, отмечает, что следующий шаг состоит из двух компонентов – интеграции данных и «big little data». Интеграция данных позволяет разным данным быть объединенными по общим признакам, а «big little data» – это огромная распространение маленьких сетов данных по веб.

«Эти два компонента соединяются очень интересным способом. Как и с базами данных, интеграция данных существует уже некоторое время, но не развивалась с той же скоростью, как системы управления данными.

Интеграция данных сейчас не подходит для объединения массивных сетов данных с множествами маленьких сетов, так как основная проблема интеграции данных состоит в необходимости человеческого участия, чтобы помочь определить общие признаки между двумя другими, не относящимися к этим сетам данными. Для этого требуется очистка данных, разрешение со стороны компании и решение других сложных задача, для которых человеческий мозг – это все еще наилучший способ определения паттернов. Улучшение наших алгоритмов, чтобы сделать этот процесс масштабируемым – это важная задача для нас» — написал Мортон.

Монетизация

Джофф Доморацки, организатор в DataWeek.co, объясняет, что по мере того, как данные становятся более аккумулированными и понятными, следующим шагом является монетизация.

«Какая следующая технологическая революция поможет гигантским корпорациям прорекламировать/продать потребителям? Я считаю, что именно технологии помогут потребителям лучше управлять и использовать для своей выгоды уже существующую личную информациею» — отметил Доморацки.

Он также добавил: «Данные ценностью в 1000$ на одного потребителя умножить на 100 млн. пользователей равно следующая революция».

Власть в руках пользователей

Следующий большой шаг в Big Data, согласно Каушику Паттамадаю, пользователю Quora, — это сделать Big Data более доступными на пользовательском уровне. Big Data можно почувствовать на наших ладонях – смартфонах или планшетах – и упростить с помощью Data Analytics в нашей обычной жизни. Подумайте об использовании вашей собственной истории жизни, как сетов экономических данных для определения трендов, выбора инвестиций и того, как приспособиться к будущему» — утверждает Паддамай.

Новые философии и технологии

Согласно Чаку Расселу, старшему партнеру в Collective Intelligence Inc., следующий большой шаг после Big Data — это не просто один шаг, а целая серия новых шагов, таких, как создание улучшенных инструментов для управления, отсеивания и анализа неструктурированных данных больших объемов и высокой скорости; новые философии и технологии для очистки данных, интеграции данных и трансформации данных; улучшенные двигатели MapReduce, как Hadoop; более ориентированные на пользователя MapReduce двигатели, абстрагирующие MapReduce и предоставляющие функции для более сложного анализа запросов, их оптимизации и выполнения; и управление Big Data в действии, то есть так, чтобы данные можно было потреблять и анализировать.

Автоматизированные системы для запоминания

Следующим большим шагом Big Data будет создание автоматизированных систем для запоминания, которые смогут справляться с сетами Big Data без вмешательства человека.

«Это потребует умных систем, которые могут предсказывать будущие области, ядра и регуляторы, запущенные параллельно на тысячах нодах, с потрясающими графическими пользовательскими интерфейсами и суперпростыми компьютерными интерфейсами», — объяснил консультант Чарльз Х.Мартин.

Мартин добавил, что если бы у него были достаточные финансовые ресурсы, он бы построил именно такую систему, потому что именно о такой системе его постоянно просят его клиенты.

Оригинал статьи: http://siliconangle.com/blog/2013/09/26/whats-next-for-big-data-5-techies-share-their-visions/