7 dự báo về dữ liệu lớn trong hoạt động doanh nghiệp năm 2015

Rất nhiều doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) để phân tích thông số dữ liệu, tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể so với thị trường chung. 2015 có thể sẽ là một năm thành công của dữ liệu lớn trong hoạt động doanh nghiệp. Sau đây là 7 dự đoán từ Oracle:
1. Nguồn vốn dữ liệu sẽ được quan tâm hơn là dữ liệu lớn
 
Dữ liệu cũng là một nguồn vốn cần thiết không kém vốn tài chính để tạo ra sản phẩm, dịch vụ mới hay phương thức làm việc mới. Điều này có nghĩa là các CEO phải đảm bảo việc tiếp cận và tăng cường sử dụng nguồn vốn thông tin bằng cách số hóa và dữ liệu hóa các hoạt động then chốt với khách hàng, nhà cung ứng, đối tác trước các đối thủ của mình. Còn các CIO (Giám đốc công nghệ thông tin) phải đảm bảo sự thanh khoản của dữ liệu – tức là khả năng biến đổi thông tin thu thập được thành thông tin mình cần với chi phí, thời gian và rủi ro tối thiểu.
 
       Đầu tư vào Big Data sẽ mang lại doanh thu xứng đáng cho doanh nghiệp
 
2. Quản trị dữ liệu lớn sẽ phát triển
 
Hadoop và NoSQL sẽ hoàn thành bước thử nghiệm để có thể tiêu chuẩn hóa các yếu tố trong quản trị dữ liệu lớn và thay thế chúng cùng với cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong năm tới, phần lớn các công ty sẽ cùng nhận ra những vai trò quan trọng nhất của từng yếu tố cơ sở này. Yêu cầu về thanh khoản dữ liệu sẽ buộc các nhà lập trình tìm cách biến môi trường dữ liệu rộng lớn được lấp đầy bởi Hadoop, NoSQL và cơ sở dữ liệu quan hệ.
 
3. SQL (Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc) cần thiết với các công ty vào mọi thời điểm
 
SQL không đơn giản là một tiêu chuẩn công nghệ mà là một ngôn ngữ ra đời sau 100 năm đi tìm câu trả lời cho câu hỏi làm thế nào để suy nghĩ thông suốt về dữ liệu. Mọi ứng dụng, các nhà phân tích hay thuật toán dựa vào dữ liệu để vận hành mọi quy trình từ phân tích giả mạo đến vận tải hàng hóa. Các công ty sẽ không chỉ đòi hỏi SQL đó có thể làm việc với mọi dữ liệu lớn chứ không chỉ Hadoop, NoSQL (thật mỉa mai!) hay cơ sở dữ liệu quan hệ mà còn cần một SQL dữ liệu lớn có khả năng như một SQL toàn diện mà các ứng dụng và các nhà phát triển ứng dụng đã sử dụng. Điều này sẽ gây áp lực cho những SQL non trẻ chỉ chạy trên Hadoop phải nhanh chóng hoàn thiện.
 
4. Sự chuyển đổi đúng thời điểm sẽ thay đổi quy trình ETL
 
Các công nghệ bộ nhớ trong mới đang thay đổi ở tốc độ mà chúng ta có thể ra quyết định dựa vào dữ liệu, dẫn đến việc các hoạt động ETL (Xuất, chuyển đổi, dỡ ) phải kiểm tra lại. Các nhà khoa học dữ liệu đang dần lựa chọn các công cụ tái tạo dữ liệu thay cho các dữ liệu theo khối để tích hợp dữ liệu vào Hadoop. Ngoài ra quy trình phân phối bộ nhớ trong cũng được tận dụng để tăng tốc khả năng hỗ trợ và tương tác của dữ liệu và rút ngắn thời gian tạo nên những phức hợp dữ liệu.
 
5. Cơ chế tự phục vụ, các công cụ trực quan sẽ tiến tới dữ liệu lớn
 
Những khám phá mới về dữ liệu và các công cụ trực quan sẽ giúp người dùng về mặt chuyên môn nhưng không có ích trong việc sử dụng dữ liệu lớn để ra các quyết định trong cuộc sống hàng ngày. Phần lớn các dữ liệu sẽ đến từ bên ngoài công ty, nằm ngoài sự kiểm soát của các chính sách kiểm soát thông tin của doanh nghiệp. Để đơn giản hóa sự phức tạp đó, các công nghệ mới phải kết hợp trải nghiệm người dùng với sự phân loại tinh vi của các thuật toán, các phân tích. Kết quả là các doanh nghiệp có thể dễ dàng khám phá dữ liệu lớn giống như biết đích xác  nơi nào để đào dầu mỏ.
 
6. Bảo mật và quản lí là 2 yếu tố để thúc đẩy sự cải tiến của dữ liệu
 
Có rất nhiều dữ liệu lớn thử nghiệm của các công ty tên tuổi bị các nhân viên pháp chế yêu cầu dừng lại vì lo ngại về vi phạm pháp luật hoặc luật định. Đây thực sự là một vấn đề đáng lưu tâm khi kết hợp các dữ liệu chứa thông tin về khách hàng. Éo le là các công ty có thể thấy các dữ liệu thử nghiệm lại dễ dàng quản lí hơn trong phạm vi nhỏ. Điều này cũng có nghĩa là phải mở rộng các giải pháp bảo mật như chắn dữ liệu và biên tập dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớn cùng với các bước truy cập bắt buộc, quy trình chấp thuận và kiểm toán.
 
7. Sản xuất là sự kết hợp của điện toán đám mây và các quy trình tại xưởng
 
Một khi các công ty nhận thấy các hoạt động bảo mật và quản lí phát triển trên các nền tảng điện toán đám mây cấp độ cao, họ sẽ luân chuyển khối lượng công việc khi cần thiết. Ví dụ Khi một nhà sản xuất tự động muốn kết hợp dữ liệu của người bán trên điện toán đám mây với dữ liệu từ phương tiện vận tải tại một nhà kho, họ có thể sẽ đưa dữ liệu của nhà kho lên điện toán đám mây để phân tích và gửi lại kết quả cho nhà kho để truy vấn thời gian thực sau đó.
Theo dddn.com.vn

 

© Bản quyền thuộc công ty Gimasys
Kết nối với chúng tôi