7‎ > ‎10‎ > ‎x‎ > ‎

w

Потоковый аналитик, возможности самообслуживания, а также встраивание больших идей данных в приложение, которые управляют бизнесом являются новыми приоритетами для организаций, так как они оценивают свои большие стратегии данных.

Это согласно новому отчету TechRadar из Forrester Research, которая смотрит на состояние больших объемов данных на предприятиях сегодня.

Предприятие организация достигла нового этап в большом принятии данных, и в 2016 году они будут искать, чтобы внедрить эту технологию в приложения, что власть их бизнеса через интеграцию и API.

Приоритеты в этом году отмечают переход от уровня комфорта организаций всего три года назад с большими технологиями передачи данных. В 2013 году клиенты все еще пытаются бороться с ветвящимся от традиционных технологий передачи данных к тем, которые могли бы охватывать большие данные. Но в те годы, организации получили достаточно уверенности, чтобы хотеть больше. И в то же время передовые технологии.

Создать культуру, в которой технологические достижения действительно расширения возможностей вашего бизнеса. Посещать лидерство Трек на Interop Las Vegas, 2-6 мая. Зарегистрируйтесь сейчас!

«Forrester видел взрыв в клиенте принятия больших объемов данных, так как мы впервые написали об этом в 2011 году,» пишет Брайан Хопкинс, Forrester Research VP и главный аналитик обслуживания профессионалов архитектуры предприятия, в докладе TechRadar. «К примеру, число фирм, реализующих потоковое аналитику, ключевой передовые технологии больших данных, более чем в два раза в период с 2012 по 2015 год»

(Изображение: matdesign24 / ISTOCKPHOTO)

(Изображение: matdesign24 / ISTOCKPHOTO)

Потоковые Analytics

Forrester определила основные поставщики и технологии для потокового аналитику как Apache Спарк Streaming, Apache Storm, Torrent Data, IBM, Informatica, SAP Software AG, SQLstream, Striim (WebAction), TIBCO и Vitria.

Аналитическая компания определяет поток аналитическое программное обеспечение, как технология, которая «может фильтровать, агрегатный, обогащать и анализа высокую пропускную способность данных из нескольких разнородных источников данных в реальном времени и в любом формате данных, чтобы определить простые и сложные модели для визуализации бизнеса в режиме реального времени, выявления неотложных ситуаций, а также автоматизировать немедленные действия «.

Рост потоковых технологий, такие как Apache Спарк выдвигает на первый план один из сегодняшних проблем для предприятий - необходимость обработки и анализа данных в режиме реального времени.

Управление корпоративных данных и Big Data

Имея это в виду, Forrester отметил, что многие из его клиентов на перекрестке с их большими программами данных управления данными и, глядя вкладывать средства в технологии обработки данных в реальном масштабе времени и пользователя и себя клиент службы, но не зная, какие варианты, чтобы выбрать среди переполненной области вариантов из открытых источников и коммерческих поставщиков.

И организации планируют инвестировать.

Forrester отметил 61% североамериканских и европейских компаний внедрили или планируют внедрить большие данные к концу 2016 года, в соответствии с ее Global Business Technographics данных и аналитика Survey, 2015, который опрашивается 3005 и бизнес-решения, технологии производителей в компании с 100 или больше сотрудников в США, Австралии, Бразилии, Канаде, Китае, Франции, Германии, Индии, Новой Зеландии и Великобритании.

Advanced Analytics, в оперативной памяти, а также подготовка данных Инструменты

Новые цели предприятия для больших объемов данных означают, что технологии, такие как передовые аналитические проведенные в памяти и инструментах для подготовки данных пользуются большим спросом, по мнению Forrester.

Forrester посмотрел около 20 различных категорий технологий, которые касаются больших данных, говорил с несколькими поставщиками и экспертами в этой области, и обнаружил, что пяти конкретных категории технологий заняли высокие с точкой зрения интересов клиента. Эти категории данные интеграции, услуги передачи данных и API, в памяти вычисление, подготовка данных и открытие, передовые аналитики и мониторинг и администрирование. Все эти категории имеют что-то общее. Они позволяют интегрировать идеи в «ткань бизнеса», отмечается в докладе.

«Для того, чтобы продолжать настаивать роста доходов и цифровое преобразование клиентов опыта, большая технология данные расширяет свою сферу,» написал Хопкинс. «Необходимо также учитывать масштаб, скорость и требования к интеграции, необходимые для внедрения идеи в саму ткань нового поколения, идеи-ведомых бизнеса.»

#auto

Comments