خانه / اخبار آی تی / ۴ روند و ترند بیگ دیتا در سال ۲۰۱۶ که بایستی به آن‌ها توجه شود

۴ روند و ترند بیگ دیتا در سال ۲۰۱۶ که بایستی به آن‌ها توجه شود

همانند موبایل ها و سرویس های کلاود، بیگ دیتا (Big Data)  و تحلیل های پیشرفته هم رفته رفته در حال تغییر شکل دادن شرکت ها و سازمان ها می باشند. در سال ۲۰۱۶ بسیاری از سازمان ها با توجه به پتانسیلی که در بیگ دیتا و تحلیل داده ها می‌ دیدند، به سمت این علم و پروژه هایی در این زمینه و تحلیل داده ها پیش رفتند. و از پتانسیل آن برای افزایش رضایت مندی مشتریان و افزایش کارایی و اثربخشی خود از آن استفاده کردند. در این مقاله قصد داریم که روند و ترندهای این زمینه را در سال ۲۰۱۶ را در قالب چند بند بیان کنیم. با ما همراه باشید.

  • بازار تحلیل داده ها در حال رشد می باشد

اگر که به طور عمیقی به ماجرا نگاه کنیم، بیگ دیتا و تحلیل های پیشرقته داده ها به طور چشم گیری در حال تغییر سازمان ها و کسب و کارهای بزرک می باشد. سازمان های زیادی برای ایجاد مزیت رقابتی نسبت به سایر سازمان ها و یا به طور ساده برای از دست ندادن مزین و وان رقابتی خود در بازار، سرمایه گذاری های سنگینی در خدمات ،‌ فناوری ها، و افراد در سال ۲۰۱۶ انجام دادند و این روند ظاهرا در حال حاضر به این زودی ها فروکش نخواهد کرد.

رسیدن هزینه بیگ دیتا و تحلیل داده ها به ۱۸۷ میلیارد دلار

بازار بیگ دیتا و کسب و کارهای تحلیل داده، که هم اکنون هم بزرگ می باشد، روز به روز با سرعت زیاد در حال افزایش می باشد. شرکت تحقیقاتی International Data Corporation میزان درآمد سراسرس از این زمینه ها را برابر ۱۲۲ میلیارد دلار براورد کرده بود و برای سال ۲۰۱۹ هم ای رقم را برابر ۱۸۷ میلیارد دلار براورد می کند. که به معنی افزایشی ۵۰ درصدی می باشد.

  • فرصت های شغلی، کارکنان و آموزش

نگرانی ها در مورد شکاف موجود در مهارت هایتجزیه و تحلیل  داده ها برای سال ها متمادی در این زمینه وجود داشته است. در سال ۲۰۱۶، این امر کاملا  روشن شد که این کمبود و شکاف،  فقط در مورد دانشمندان داده نیست، بلکه مهندسان داده ها، تحلیل گران اطلاعات و حتی مدیران اجرایی مورد نیاز برای مدیریت طرح های داده ای هم کم می باشند. سازمان ها و موسسات در سال ۲۰۱۶ تلاش های خود را برای آموزش، استخدام و حفظ افراد حرفه ای در زمینه داده ها گسترش دادند.

نقشه راه کار آی تی : چگونه تبدیل به یک دانشمند داده شویم

دانشمند داده تبدیل به یکی از پرتقاضاترین و پیشرفته ترین شغل ها در آی تی شده است. به طوری که بسیاری از سازمان ها که به دنبال استفاده از داده ها و تحلیل آن ها برای پیش بینی ها در زمینه های مختلف می باشند، به دنبال افراد متخصص در زمینه تحلیل داده ها می باشند که البته افراد متخصص در این زمینه نسبت به تقاضای این شغل، بسیار کم می باشد.

وجود ۸ دانشگاه پیشرو در بیگ دیتا

با توجه به افزایش ناگهانی و روزافرون تقاضای شرکت ها و موسسات برای تحلیلگران داده و مهندسین متخصص در بیگ دیتا، دانشگاه ها فورا به فکر آموزش و پرورش فارغ التحصیلان متخصص در زمینه بیگ دیتا و تحلیل داده ها افتادند و هم اکنون این دانشگاه ها دانشجویانی را با این هدف تربیت می نمایند.

استخدام یک دانشمند داده؟ این کار اشتباه می باشد

دانشمندان داده با تجربه و افرادی که به دنبال استخدام این افراد می باشند، معمولا به مشکل برمی خورند. چرا که معمولا سازمان ها اطلاعات و درکی در رابطه با داده ها و این که مسئول این داده ها چه مسئولیت هایی خواهد داشت و یا چه کارهایی باید انجام دهد، ندارند.

DataRobot با هدف کمک به ایجاد مدیران علم اطلاعات

درست است که دانشمندان داده محدود بوده و علم داده ها در این زمینه کمبود دارد، ولی مدیران داده ای که در این زمینه علم کافی داشته و به اندازه کافی در یادگیری ماشینی و سایر علوم این زمینه تخصص داشته باشد، هم کم می باشد.

  • رسیدن تحلیل داده ها به عمل آوری

در سال ۲۰۱۶ شاهد خروج علم تحلیل داده ها از ایده و کانسپت، و استفاده از آن به طور عملی بودیم.

آی تی به دنبال عملیاتی کردن بیگ دیتا

در سال ۲۰۱۶، اکثر شرکت ها – به ویژه شرکت های بزرگتر – به دنبال راهی برای استفاده از داده ها به عنوان اهرمی برای خود بودند تا بتوانند برای خود نسبت به رقبا مزیت رقابتی ایجاد کنند. در حالی که رهبران زمینه بیگ دیتا در شرکت های بزرگ اعتماد به نفس داشته و مطمئن هستند که استراتژی های مربوط به بیگ دیتایشان در مسیر درستی می باشد، بیشتر آن ها نیز احساس می کنند که بایستی تلاش کنند تا بتوانند که آن ها را بیشتر و کاراتر عملیاتی کنند.

مدیران هنوز هم نسبت به داده ها و تحلیل داده ها بدگمان هستند

یکی از علل و مشکلات کاربردی و عملیاتی کردن ابتکارات تحلیل داده ها، مربوط به مدیرانی می باشد که نسبت به داده ها و تحلیل داده ها بدگمان بوده و به سادگی نمی توانند به آن اعتماد کنند.

جای تعجب ندارد که شرکت هایی که در حال حرکت به سمت کاربردی کردن تحلیل داده ها می باشند، از فن آوری مناسب، ابزار و سیستم عامل مناسب استفاده کرده و نست به داده ها اعتماد داشته و از کاربرد آن مطمئن می باشند.

انتخاب پلتفرم مناسب

پلتفرمی که برای کار با داده ها انتخاب می شود بسیار مهم بوده و بایستی قبل از این که پلت فرم انتخاب شود، به دقت تمامی جوانب آن سنجیده شده و با توجه به نیازهایی که شرکت ها دارند، انتخاب شود.

توجه به پایگاه داده های NoSQL

این پایگاه داده ها چابکی، مقیاس پذیری، اجرای مناسب و در دسترس بودن را در اختیار می گذارد و بسیاری از برنامه های امروزی را نیز پشتیبانی می کند. ولی پیاده سازی این نوع پایگاه داده ها معمولا ساده و آسان نمی باشد.

الزامات کلیدی برای موفقیت پروژه‌های بیگ دیتا

پروژه های بیگ دیتا برای موفقیت به پنج مورد کلیدی نیازمند می باشند : راه حل های داخلی، فوریت، SMEs و امنیت روانی.

  • سازمان ها موفقیت خود را به اشتراک می گذارند

هر چه که بیشتر و بیشتر پروژه های تحلیل داده ها کارایی خود را نشان دادند، سازمان ها هم کم کم ارزش این علم را درک کرده و فهمیدند که با به اشتراک گذاشتن یافته های خود با دیگران می توانند در این زمینه بیشتر پیشرفت کنند.

 

منبع

مطلب پیشنهادی

ورایزون به دنبال کاهش قیمت نهایی یاهو می‌باشد

ظاهرا شرکت ارتباطاتی ورایزون (Verizon) که قرار بود یاهو را در آینده‌ ای نزدیک خریداری …

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *