Big Data Technologies

de meeste deskundigen verwachten dat de uitgaven voor big data technologies de rest van het decennium in een razend tempo zullen blijven doorgaan. Volgens IDC ‘ s wereldwijde halfjaarlijkse Big Data en Analytics uitgaven gids, zullen bedrijven waarschijnlijk besteden $ 150,8 miljard aan big data en business analytics in 2017, 12,4 procent meer dan ze besteed in 2016. En het bedrijf voorspelt een compound annual growth rate (CAGR) van 11,9 procent voor de markt tot 2020, wanneer de omzet zal boven $210 miljard.

Dan Vesset, group vice president bij IDC, zei: “na jaren van het doorlopen van de goedkeuring S-curve, big data en business analytics oplossingen hebben eindelijk hit mainstream. als een enabler van decision support en decision automation is nu stevig op de radar van top executives. Deze categorie van oplossingen is ook een van de belangrijkste pijlers van het mogelijk maken van digitale transformatie inspanningen in alle sectoren en bedrijfsprocessen wereldwijd.”Het bedrijf projecteert vooral een sterke groei voor niet-relationele analytische data stores en cognitieve software platforms in de komende jaren. Het is van mening dat tegen 2020 bedrijven zullen besteden $70 miljard aan big data-software.

Data Management Resource: Forrester Wave-Master Data Management

enquêtes onder IT-leiders en leidinggevenden geven ook geloof aan het idee dat ondernemingen aanzienlijke bedragen uitgeven aan big data-technologie. De Newvantage Partners Big Data Executive Survey 2017, bleek dat 95 procent van de Fortune 1000 executives zei dat hun bedrijven hadden geïnvesteerd in big data-technologie in de afgelopen vijf jaar. In sommige gevallen waren deze investeringen groot, met 37.2 procent van de respondenten zegt dat hun bedrijven meer dan $100 miljoen hadden besteed aan big data-projecten, en 6.5 investeerde meer dan $1 miljard.

en het analyseonderzoek van IDG Enterprise 2016-Gegevens & heeft aangetoond dat deze uitgaven waarschijnlijk zullen worden voortgezet. Van de ondervraagden verwachtte 89 procent dat hun bedrijven binnen de komende 12 tot 18 maanden nieuwe oplossingen zouden kopen die zijn ontworpen om hen te helpen bedrijfswaarde te ontlenen aan hun big data.

als u op de markt bent voor een big data-oplossing voor uw onderneming, lees dan onze lijst met de beste big Data-bedrijven

Big Data-technologieën: investeringen door de industrie

bijna elke industrie is begonnen met investeren in big data-analyse, maar sommige investeren zwaarder dan andere. Volgens IDC, bankieren, discrete productie, proces productie, federale / centrale overheid, en professionele diensten behoren tot de grootste geldschieters. Samen die industrieën zullen waarschijnlijk besteden $ 72,4 miljard aan big data en business analytics in 2017, klimmen naar $ 101.5 miljard tegen 2020.

de uitgaven voor big data-technologieën groeien het snelst binnen het bankwezen, de gezondheidszorg, verzekeringen, Effecten-en beleggingsdiensten en telecommunicatie. Het is opmerkelijk dat drie van die sectoren binnen de financiële sector liggen, die veel bijzonder sterke use cases voor big data-analyse heeft, zoals fraudedetectie, risicobeheer en optimalisatie van de klantenservice.

“buiten de financiële dienstverlening bieden verschillende andere sectoren aantrekkelijke kansen,” zei Jessica Goepfert, een programmadirecteur bij IDC. “Binnen de telecommunicatie, bijvoorbeeld, worden big data en analytics toegepast om nieuwe klanten te behouden en te winnen, evenals voor netwerkcapaciteit planning en optimalisatie. Ondertussen is de media-industrie de afgelopen jaren geteisterd door massale ontwrichting dankzij de digitalisering en massale consumptie van inhoud. Hier kunnen big data en analytics bedrijven helpen om de gewoonten, voorkeuren en sentimenten van hun lezers te begrijpen en te volgen. Leveranciers gericht op de big data en analytics kans zou goed worden gediend om hun berichten ambachtelijke rond deze industrie prioriteiten, pijnpunten, en use cases.”

vanuit geografisch perspectief zullen de meeste uitgaven plaatsvinden in de Verenigde Staten, die waarschijnlijk goed zullen zijn voor ongeveer 52 procent van de uitgaven voor big data en analytics in 2017. West-Europa is de tweede grootste regionale markt met bijna een kwart van de uitgaven. De snelste groei vindt echter plaats in Latijns-Amerika en de regio Azië/Stille Oceaan.

het grootste deel van de uitgaven voor big data-technologieën komt van ondernemingen met meer dan 1.000 werknemers, die volgens IDC 60% van de markt vertegenwoordigen. Nog steeds, MKB ‘ s zijn niet te laten de trend voorbij hen, als ze goed voor bijna een kwart van big data en business analytics uitgaven.

welke Big Data-technologieën kopen deze bedrijven?

niet-relationele analytics systemen is een favoriete gebied voor Big Data technologie investeringen, net als cognitieve software.

15 Big Data Technologies to Watch

de lijst van technologieverkopers die big data-oplossingen aanbieden lijkt oneindig. Veel van de big data-oplossingen die nu bijzonder populair zijn, passen in een van de volgende 15 categorieën:

het Hadoop-ecosysteem

hoewel Apache Hadoop misschien niet zo dominant is als het ooit was, is het bijna onmogelijk om over big data te praten zonder dit open source framework voor gedistribueerde verwerking van grote datasets te vermelden. Vorig jaar, Forrester voorspelde, ” 100% van alle grote ondernemingen zal het aannemen (Hadoop en aanverwante technologieën zoals Spark) voor big data analytics binnen de komende twee jaar.”

in de loop der jaren is Hadoop uitgegroeid tot een compleet ecosysteem van gerelateerde software, en veel commerciële big data-oplossingen zijn gebaseerd op Hadoop. In feite, Zion marktonderzoek voorspelt dat de markt voor Hadoop-gebaseerde producten en diensten zal blijven groeien op een 50 procent CAGR door 2022, wanneer het zal de moeite waard $87.14 miljard, een stijging van $7.69 miljard in 2016.

belangrijke leveranciers van Hadoop zijn Cloudera, Hortonworks en MapR, en de toonaangevende publieke clouds bieden allemaal diensten aan die de technologie ondersteunen.Spark

Apache Spark maakt deel uit van het Hadoop-ecosysteem, maar het gebruik ervan is zo wijdverspreid dat het een eigen categorie verdient. Het is een engine voor het verwerken van big data binnen Hadoop, en het is tot honderd keer sneller dan de standaard Hadoop engine, MapReduce.

in de Atscale 2016 Big Data Maturity Survey zei 25 procent van de respondenten dat ze al Spark hadden ingezet in productie, en 33 procent meer had Spark projecten in ontwikkeling. Duidelijk, de interesse in de technologie is groot en groeit, en veel leveranciers met Hadoop aanbod bieden ook Vonk-gebaseerde producten.

R

R, een ander open source project, is een programmeertaal en softwareomgeving ontworpen voor het werken met statistieken. De lieveling van data scientists, het wordt beheerd door de R Foundation en beschikbaar onder de GPL 2 Licentie. Veel populaire geïntegreerde ontwikkelingsomgevingen (IDEs), waaronder Eclipse en Visual Studio, ondersteunen de taal.

verschillende organisaties die de populariteit van verschillende programmeertalen rangschikken, zeggen dat R een van de populairste talen ter wereld is geworden. Bijvoorbeeld, de IEEE zegt dat R is de vijfde meest populaire programmeertaal, en zowel Tiobe en RedMonk rang 14. Dit is belangrijk omdat de programmeertalen in de buurt van de top van deze grafieken zijn meestal algemene talen die kunnen worden gebruikt voor veel verschillende soorten werk. Voor een taal die bijna uitsluitend wordt gebruikt voor big data-projecten om zo dicht bij de top toont de Betekenis van big data en het belang van deze taal in zijn gebied.

Data Lakes

om de toegang tot hun grote dataopslag te vergemakkelijken, zetten veel ondernemingen data lakes op. Dit zijn enorme data repositories die gegevens uit veel verschillende bronnen verzamelen en opslaan in zijn natuurlijke staat. Dit is anders dan een datawarehouse, dat ook gegevens uit verschillende bronnen verzamelt, maar het verwerkt en structureert voor opslag. In dit geval zijn de metaforen van het meer en het pakhuis vrij nauwkeurig. Als data is als water, een data lake is natuurlijk en ongefilterd als een lichaam van water, terwijl een data warehouse is meer als een verzameling van flessen water opgeslagen op planken.

datalekken zijn bijzonder aantrekkelijk wanneer ondernemingen gegevens willen opslaan, maar nog niet weten hoe zij deze kunnen gebruiken. Veel van Internet of Things (IoT) data zou kunnen passen in die categorie, en de IoT trend speelt in de groei van data meren.

MarketsandMarkets voorspelt dat de omzet van data lake zal groeien van $2,53 miljard in 2016 naar $8.81 miljard tegen 2021.

NoSQL-Databases

traditionele relationele databasemanagementsystemen (RDBMSes) slaan informatie op in gestructureerde, gedefinieerde kolommen en Rijen. Ontwikkelaars en database beheerders query, manipuleren en beheren van de gegevens in die RDBMSes met behulp van een speciale taal bekend als SQL.

NoSQL-databases zijn gespecialiseerd in het opslaan van ongestructureerde gegevens en het leveren van snelle prestaties, hoewel ze niet hetzelfde niveau van consistentie bieden als RDBMSes. Populaire NoSQL databases omvatten MongoDB, Redis, Cassandra, Couchbase en vele anderen; zelfs de toonaangevende RDBMS-leveranciers zoals Oracle en IBM bieden nu ook NoSQL-databases aan.

NoSQL-databases zijn steeds populairder geworden naarmate de big data-trend is gegroeid. Volgens Allied Market Research de NoSQL markt zou kunnen worden ter waarde van $ 4,2 miljard in 2020. De markt voor RDBMSes is echter nog steeds veel groter dan de markt voor NoSQL.

MonboDB is een van de bekende NoSQL databases.

Predictive Analytics

Predictive analytics is een subset van big data analytics die probeert toekomstige gebeurtenissen of gedrag te voorspellen op basis van historische gegevens. Het maakt gebruik van data mining, modellering en machine learning technieken om te voorspellen wat er zal gebeuren. Het wordt vaak gebruikt voor fraude detectie, credit scoring, marketing, financiën en business analyse doeleinden.

de laatste jaren heeft de vooruitgang in kunstmatige intelligentie enorme verbeteringen mogelijk gemaakt in de mogelijkheden van oplossingen voor voorspellende analyse. Als gevolg daarvan zijn bedrijven begonnen meer te investeren in big data-Oplossingen met voorspellende mogelijkheden. Veel leveranciers, waaronder Microsoft, IBM, SAP, SAS, Statistica, RapidMiner, KNIME en anderen, bieden predictive analytics oplossingen. Zion marktonderzoek zegt dat de Predictive Analytics markt gegenereerd $ 3,49 miljard aan omzet in 2016, een aantal dat zou kunnen bereiken $10,95 miljard in 2022.

in-Memory Databases

in elk computersysteem is het geheugen, ook bekend als het RAM, ordes van grootte sneller dan de langdurige opslag. Als een big data analytics-oplossing gegevens kan verwerken die zijn opgeslagen in het geheugen, in plaats van gegevens die zijn opgeslagen op een harde schijf, kan het dramatisch sneller presteren. En dat is precies wat in-memory databasetechnologie doet.

veel van de toonaangevende leveranciers van bedrijfssoftware, waaronder SAP, Oracle, Microsoft en IBM, bieden nu in-memory databasetechnologie aan. Daarnaast bieden verschillende kleinere bedrijven zoals Teradata, Tableau, Volt DB en DataStax in-memory databaseoplossingen. Onderzoek van markten en markten schat dat de totale verkoop van in-memory technologie $2.72 miljard in 2016 en kan groeien tot $ 6,58 miljard in 2021.

Big Data Security Solutions

omdat big data repositories een aantrekkelijk doelwit vormen voor hackers en geavanceerde aanhoudende bedreigingen, is big data security een grote en groeiende zorg voor bedrijven. In de atscale enquête, veiligheid was de tweede snelst groeiende gebied van zorg met betrekking tot big data.

volgens het IDG-rapport zijn de meest populaire soorten big data-Beveiligingsoplossingen identiteits-en toegangscontroles (gebruikt door 59 procent van de respondenten), data-encryptie (52 procent) en data-segregatie (42 procent). Tientallen leveranciers bieden beveiligingsoplossingen voor big data, en Apache Ranger, een open source-project van het Hadoop-ecosysteem, trekt ook steeds meer aandacht.

Big Data Governance Solutions

nauw verbonden met het idee van veiligheid is het concept van governance. Data governance is een breed thema dat alle processen met betrekking tot de beschikbaarheid, bruikbaarheid en integriteit van gegevens omvat. Het biedt de basis om ervoor te zorgen dat de gegevens die worden gebruikt voor big data-analyse nauwkeurig en passend zijn, evenals het verstrekken van een audit trail, zodat business analisten of leidinggevenden kunnen zien waar de gegevens afkomstig zijn.

in de newvantage Partners survey, 91,8 procent van de Fortune 1000 executives ondervraagde zei dat governance was ofwel van cruciaal belang (52,5 procent) of belangrijk (39,3 procent) voor hun big data-initiatieven. Leveranciers die Big data governance tools aanbieden zijn onder andere Collibra, IBM, SAS, Informatica, Adaptive en SAP.

Self-Service-mogelijkheden

omdat datawetenschappers en andere big data — experts schaars zijn — en hoge salarissen hebben-zijn veel organisaties op zoek naar big data-analysetools die zakelijke gebruikers in staat stellen hun eigen behoeften zelf te bedienen. In feite, een rapport van Research and Markets schat dat de self-service business intelligence markt gegenereerd $3,61 miljard in de omzet in 2016 en zou kunnen groeien tot $7,31 miljard in 2021. En Gartner heeft opgemerkt: “het moderne BI-en analytics-platform is de afgelopen jaren ontstaan om te voldoen aan nieuwe organisatorische vereisten voor toegankelijkheid, wendbaarheid en dieper analytisch inzicht, waardoor de markt is verschoven van IT-led, system-of-record rapportage naar business-led, agile analytics met inbegrip van self-service.”

in de hoop van deze trend gebruik te kunnen maken, hebben meerdere leveranciers van business intelligence en big data analytics, zoals Tableau, Microsoft, IBM, SAP, Splunk, Syncsort, SAS, TIBCO, Oracle en andere, selfservice-mogelijkheden aan hun oplossingen toegevoegd. De tijd zal uitwijzen of een of alle van de producten blijken te zijn echt bruikbaar door niet-deskundigen en of zij de business value organisaties hopen te bereiken met hun big data-initiatieven.Hoewel het concept kunstmatige intelligentie (AI) al bijna net zo lang bestaat als computers, is de technologie pas in de afgelopen jaren echt bruikbaar geworden. In veel opzichten heeft de big data-trend vooruitgang in AI gedreven, met name in twee subsets van de discipline: machine learning en deep learning.

de standaarddefinitie van machine learning is dat het Technologie is die computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.”In big data analytics stelt machine learning-technologie systemen in staat om historische gegevens te bekijken, patronen te herkennen, modellen te bouwen en toekomstige resultaten te voorspellen. Het wordt ook nauw geassocieerd met predictive analytics.

Deep learning is een type machine learning-technologie die gebaseerd is op kunstmatige neurale netwerken en gebruik maakt van meerdere lagen algoritmen om gegevens te analyseren. Als een veld, het houdt veel belofte voor het toestaan van analytics tools om de inhoud in afbeeldingen en video ‘ s te herkennen en vervolgens dienovereenkomstig te verwerken.

Experts zeggen dat dit gebied van big data-tools klaar lijkt voor een dramatische start. IDC heeft voorspeld, ” in 2018, 75 procent van de enterprise en ISV ontwikkeling zal cognitieve/AI of machine learning functionaliteit in ten minste één applicatie, met inbegrip van alle business analytics tools.”

toonaangevende AI-leveranciers met tools gerelateerd aan big data zijn Google, IBM, Microsoft en Amazon Web Services, en tientallen kleine startups ontwikkelen AI-technologie (en krijgen overgenomen door de grotere technologie-leveranciers).

streaming analytics

naarmate organisaties meer vertrouwd zijn geraakt met de mogelijkheden van Big data analytics-oplossingen, eisen ze steeds snellere toegang tot inzichten. Voor deze bedrijven, streaming analytics met de mogelijkheid om gegevens te analyseren als het wordt gemaakt, is iets van een heilige graal. Ze zijn op zoek naar oplossingen die input van meerdere verschillende bronnen kunnen accepteren, deze kunnen verwerken en inzichten onmiddellijk kunnen retourneren — of zo dicht mogelijk bij. Dit is vooral wenselijk als het gaat om nieuwe IoT implementaties, die helpen om de interesse in het streamen van big data analytics rijden.

verschillende leveranciers bieden producten die streaming analytics-mogelijkheden beloven. Ze omvatten IBM, Software AG, SAP, TIBCO, Oracle, DataTorrent, SQLstream, Cisco, Informatica en anderen. MarketsandMarkets gelooft dat de streaming analytics oplossingen bracht in $3.08 miljard aan omzet in 2016, die zou kunnen stijgen tot $ 13.70 miljard in 2021.

Edge Computing

de IoT-trend wekt niet alleen belangstelling voor streaming analytics, maar ook belangstelling voor edge computing. In sommige opzichten is edge computing het tegenovergestelde van cloud computing. In plaats van gegevens te verzenden naar een gecentraliseerde server voor analyse, analyseren edge computing — systemen gegevens heel dicht bij waar ze zijn gemaakt-aan de rand van het netwerk.

het voordeel van een edge computing-systeem is dat het de hoeveelheid informatie vermindert die over het netwerk moet worden verzonden, waardoor het netwerkverkeer en de daarmee samenhangende kosten worden verminderd. Het vermindert ook de vraag naar datacenters of cloudcomputingfaciliteiten, waardoor capaciteit vrijkomt voor andere workloads en een mogelijk single point of failure wordt geëlimineerd.Terwijl de markt voor edge computing, en meer in het bijzonder voor edge computing analytics, nog steeds in ontwikkeling is, zijn sommige analisten en durfkapitalisten begonnen de technologie de “next big thing” te noemen.”

Blockchain

blockchain is ook een favoriet bij toekomstgerichte analisten en venture capitalists, blockchain is de gedistribueerde databasetechnologie die ten grondslag ligt aan Bitcoin digitale valuta. Het unieke kenmerk van een blockchain database is dat zodra gegevens zijn geschreven, het niet kan worden verwijderd of gewijzigd na het feit. Bovendien is het zeer veilig, waardoor het een uitstekende keuze is voor big data-toepassingen in gevoelige sectoren zoals banken, verzekeringen, gezondheidszorg, retail en anderen.

blockchaintechnologie staat nog in de kinderschoenen en use cases zijn nog in ontwikkeling. Echter, verschillende leveranciers, waaronder IBM, AWS, Microsoft en meerdere startups, hebben uitgerold experimentele of inleidende oplossingen gebouwd op blockchain technologie.

Blockchain is gedistribueerd grootboek technologie die een groot potentieel voor data-analyse biedt.

Prescriptive Analytics

veel analisten verdelen big data analytics tools in vier grote categorieën. De eerste, beschrijvende analyse, vertelt gewoon wat er gebeurd is. Het volgende type, diagnostic analytics, gaat een stap verder en geeft een reden waarom de gebeurtenissen zich voordeden. Het derde type, predictive analytics, besproken in de diepte hierboven, probeert te bepalen wat er zal gebeuren. Dit is zo geavanceerd als de meeste analytics tools die momenteel op de markt kunnen krijgen.

er is echter een vierde soort analytics die nog geavanceerder is, hoewel er op dit moment zeer weinig producten met deze mogelijkheden beschikbaar zijn. Prescriptive analytics biedt advies aan bedrijven over wat ze moeten doen om een gewenst resultaat te realiseren. Bijvoorbeeld, terwijl predictive analytics een bedrijf een waarschuwing kan geven dat de markt voor een bepaald productlijn op het punt staat te dalen, zal prescriptive analytics verschillende manieren van handelen analyseren in reactie op die veranderingen in de markt en de meest waarschijnlijke resultaten voorspellen.

momenteel hebben zeer weinig ondernemingen geïnvesteerd in prescriptive analytics, maar veel analisten geloven dat dit het volgende grote investeringsgebied zal zijn nadat organisaties de voordelen van predictive analytics beginnen te ervaren.

de markt voor big data-technologieën is divers en verandert voortdurend. Maar misschien zal binnenkort voorspellende en prescriptieve analytics tools bieden advies over wat er gaat komen voor big data — en wat bedrijven moeten doen.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.