Így aknázhatjuk ki az adattengerben rejlő lehetőségeket

Így aknázhatjuk ki az adattengerben rejlő lehetőségeket

Így aknázhatjuk ki a digitális adattengerben rejlő lehetőségeket

big data

3 perc

A Big Data a következő időszakban is jelentős újításokat hozhat.

A tavalyi nem éppen olyan év lett, mint amire bárki előzetesen is számított. A koronavírus-járvány szinte kivétel nélkül minden vállalkozás életében nem várt következményekkel járt, és ennek többségében az informatikai részlegeken dolgozókra hárult többletmunka.

Az IT-szakembereknek olyan helyzetekben is helyt kellett állniuk, amelyekről korábban senki sem gondolta volna, hogy egyik napról a másikra bekövetkezhetnek. A home office-ra történő átállással a megbeszélésektől kezdve a konferenciákig gyakorlatilag minden átkerült az online térbe, a csatlakoztatottság és a felhőalapú számítástechnika pedig minden eddiginél jelentősebb szerephez jutott.

A Big Data ígérete, amely az utóbbi években annyira megfoghatatlannak bizonyult, 2020-ban még inkább kamatoztathatóvá vált. A járványhelyzetben bizonyítást nyert az is, hogy a munkavállalók sokszor ugyanolyan eredményesen tudnak otthonról dolgozni, mint az irodában. 

A nagy mennyiségű adatok, a hibrid felhő, a felhőautomatizálás és az egyre elmélyülőbb tapasztalatok a közeljövőben is radikálisan megváltoztatják a technológiai térképet.

A következőkben a várható trendeket tekintjük át.

1. Actionable Data

Habár ez egy olyan kifejezés, amelyet az adatintegrációval, az üzleti intelligenciával, az ügyfélélménnyel és az adatelemzéssel foglalkozó vállalatok már legalább egy évtizede ismernek, valójában ez várhatóan csak mostanság fog szélesebb körben is elterjedtebbé válni.

Minél régebbi egy adat, annál inkább csökken az értéke, így kiemelten fontos, hogy az összegyűjtött információkat minél hamarabb fel lehessen használni.

Az adatgyűjtés, az adatkezelés, az adatok integrációja, megjelenítése és az analitikai modellezés fejlesztése sokkal hasznosabbá, és ezzel sokkal inkább „cselekvőképessé” teszi a céges rendszereket. 

A valós idejű feldolgozás, a Dolgok Internete (IoT), a felhő, a memory computing (memóriaalapú számítástechnika), az edge computing (peremhálózati informatika) és az ügyfelekkel azonnali kapcsolatba lépést lehetővé tevő digitális csatornák együttesen vezettek-vezetnek oda, hogy az adatok ne csak jobban használhatók, hanem sokkal átlátóbbak és értékesebbek legyenek.

2. Hibrid felhő

Az elmúlt évtizedben a felhőt egyfajta transzformációs technológiaként ismerték, azonban biztonsági, adatvédelmi és egyéb okokból sok cég ódzkodott a használatától.

A hibrid felhő azonban olyan megoldást kínál, amely egy magánfelhőt ötvöz egy vagy több nyilvános cloudszolgáltatással és saját szoftverrel, ami lehetővé teszi az egyes szolgáltatások közötti kommunikációt. A hibrid felhőstratégia nagyobb rugalmasságot biztosíthat a vállalkozásoknak azáltal, hogy a változó igények és költségek mellett a terheltséget ezen felhőmegoldások között mozgatja.

A hibrid felhő legalább egy magánfelhőt kapcsol össze egy nyilvános felhővel. Míg a privát felhő egy belső hálózat, amely csak a felhasználók egy kiválasztott csoportja számára érhető el, a nyilvános felhő olyan számítástechnikai szolgáltatás, amelyet harmadik félnek számító gyártók – például az Amazon, a Microsoft, az Alibaba és a Google – nyújtanak a nyilvános interneten keresztül, és amelyet bárki megvásárolhat.

A hibrid megoldás használatával viszont olyan cloudalapú infrastruktúra alakítható ki, amely az adott vállalat összes informatikai jellegű tevékenységét képes kezelni. Ezzel javulhat a termelékenység, jobban működő infrastruktúra alakítható ki, megerősíthetők a cég biztonsági és szabályozási compliance rendszerei, valamint felgyorsítható az innováció és a termékfejlesztés.

3. Felhőautomatizálás

Az adatok összegyűjtése és rögzítése önmagában véve még nem túl bonyolult feladat. A nehézséget általában a rendszerezés, a címkézés és a kezelés jelenti – nem beszélve a megfelelő felhasználásról. A Netapp hibridfelhő-szolgáltató szerint a felhőautomatizálás révén az informatikai szakemberek, csapatok és fejlesztők automatikusan létrehozhatják, módosíthatják és szétválaszthatják a szükséges információkat.

A felhőautomatizálás csökkentheti a rendszerek terheltségét és segítségével könnyen elvégezhetők a különféle összetett feladatok. A mesterséges intelligencia (artifical intelligence, AI), a gépi tanulás (machine learning, ML) és az AIO (All-In-One, azaz „minden egyben) technológia segíthet a hatalmas mennyiségű adat áttekintésében, a jellemző trendek azonosításában és az eredmények analizálásban. 

A prediktív elemzés révén pedig még azelőtt azonosíthatók az esetleges problémák, hogy azok bekövetkeznének. A felhőautomatizálás a megfelelő kapacitástervezéssel kombinálva a szükséges erőforrások egyesítése vagy a szükségtelenek azonosítása révén a felesleges kiadások csökkentésében is segíthet.

Cikket hamarosan folytatjuk.