Big Data a devenit un subiect esențial în deciziile de business și dezvoltarea inteligenței artificiale, oferind companiilor o perspectivă detaliată asupra comportamentului clienților, a eficienței operaționale și a tendințelor de piață. Prin colectarea și analiza unor volume uriașe de date din diverse surse, organizațiile pot identifica modele și corelații ascunse, anticipând mai bine schimbările din piață și optimizând strategiile de afaceri.
Adoptarea tehnologiei cloud transformă modul în care organizațiile gestionează Big Data, scalabilitatea și accesibilitatea fiind factorii principali. Migrarea datelor către cloud permite companiilor să își extindă resursele de stocare și de calcul dinamic, eliberându-le de limitele infrastructurii fizice tradiționale. Această elasticitate face posibilă gestionarea și analiza volumelor mari de date generate de interacțiunile digitale actuale.
Beneficiile cloud-ului pentru Big Data sunt semnificative. Modelele pay-as-you-go oferă flexibilitate în gestionarea costurilor, reducând investițiile inițiale și permițând scalarea resurselor în funcție de nevoi. Accesibilitatea globală facilitează colaborarea în timp real între echipe din diferite regiuni. În plus, stocarea flexibilă în cloud poate acomoda date structurate, nestructurate și semi-structurate, creând un ecosistem cuprinzător pentru informațiile bazate pe date. Aceste avantaje fac din cloud un mediu ideal pentru companiile care urmăresc să valorifice Big Data.
Microsoft Azure se remarcă drept o soluție completă pentru gestionarea și analiza Big Data, cu instrumente integrate care simplifică procesele de date. Azure Data Lake oferă soluții robuste de stocare, concepute pentru a gestiona volume mari de date, permițând organizarea atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate. Pe partea de analiză, Azure Synapse Analytics este un enterprise datawarehouse modern care utilizează tehnologii Big Data, precum Apache Spark, pentru a gestiona seturi de date foarte mari și diverse, permițând analize avansate și business intelligence.
Pentru fluxuri de date intensive, Azure Databricks este deosebit de valoros. Bazat pe Apache Spark, oferă o platformă colaborativă pentru data engineers și data scientists, facilitând clustering-ul și procesarea paralelă eficientă a datelor. De curând, au apărut și workflow-urile (sau job-urile) Databricks, un instrument puternic pentru orchestrarea și automatizarea proceselor de date. Databricks suportă o varietate de limbaje, cum ar fi Python, R, Scala și SQL, făcându-l versatil și accesibil profesioniștilor din diverse discipline.
Toate aceste instrumente consolidează poziția Azure ca lider în soluțiile pentru Big Data.
Automatizarea și inteligența artificială sunt esențiale pentru viitorul Big Data în Azure. Azure Databricks AI optimizează fluxurile de lucru și facilitează prompt engineering, un aspect crucial în configurarea modelelor AI pentru sarcini specifice. În plus, analiza predictivă devine un instrument strategic, permițând organizațiilor să anticipeze rezultatele și să ia decizii informate. Democratizarea, un obiectiv cheie al Azure, extinde accesul la date pentru utilizatorii din întreaga organizație, oferind mai multă autonomie și posibilitatea de a lua decizii bazate pe date. Totodată, îmbunătățirile continue în securitatea datelor ajută la protejarea informațiilor sensibile și la reducerea riscurilor. Prin aceste inovații, Azure accelerează analiza datelor și facilitează accesul la informații valoroase într-o lume orientată tot mai mult spre date.
In timp ce volumele de date continuă să crească exponențial, Amazon Web Services a investit în inovație, oferind o varietate largă de servicii care ajută organizatiile să obțină insight-uri din datele lor.
Data Lake și Data Governance: Un data lake este un depozit centralizat unde se stochează cantități mari de date în formatul lor nativ. AWS S3 este un serviciu de stocare a obiectelor care oferă scalabilitate, securitate și care stă la baza fundației data lake-urilor. AWS Lake Formation simplifică procesul de construire a data lake-urilor, permițând organizațiilor să stocheze cantități vaste de date nestructurate și structurate. Cu Lake Formation, se poate centraliza securitatea și guvernarea datelor folosind AWS Glue Data Catalog, permițând gestionarea metadatelor și permisiunilor dintr-un singur loc.
Data Warehousing: AWS Redshift este o soluție completă de data warehousing care oferă o modalitate de stocare eficientă a datelor, performanță optimă a query-urilor printr-o combinație de procesare paralelă, stocare de date pe coloane și compresie foarte eficientă.
Real-Time Data Streaming și Analytics: Servicii precum AWS Kinesis și AWS MSK oferă capacități avansate pentru streamingul de date, permițând ingestia, procesarea și analiza datelor în timp real. Această tendință ajuta organizatiile să ia decizii mai rapide bazate pe informații primite în timp real.
Data Processing: Când vine vorba de procesarea volumelor mari de date, AWS Glue și AWS EMR sunt serviciile de bază, ambele fiind ETL (Extract, Transform, Load) tool-uri puternice. Glue este serverless și proiectat în principal pentru procesarea în batch-uri, în timp ce EMR este managed (acum doi ani a fost lansat EMR Serverless) și suportă atât procesarea în batch-uri, cât și în timp real.
Machine Learning: Prin servicii precum SageMaker, AWS simplifică procesul de construire, antrenare și implementare rapidă și eficientă a modelelor de învățare automată.
Google Cloud Platform (GCP) reprezintă o soluție robustă pentru Ingineria Datelor și Big Data, oferind un set de instrumente concepute pentru a simplifica fluxurile de lucru privind stocarea, procesarea și analiza datelor. Mai jos detaliem cele mai importante servicii oferite de Google în acest domeniu:
BigQuery este soluția pentru depozitarea de date gestionat de GCP, cunoscut pentru scalabilitatea și viteza sa. Acesta acceptă interogări SQL și permite analiza datelor în timp real, iar BigQuery ML facilitează învățarea automată direct pe platformă, eliminând necesitatea transferului datelor între medii și economisind timp prețios de procesare.
Dataflow gestionează atât procesarea în timp real, cât și pe loturi, prin intermediul fundației sale Apache Beam, ceea ce îl face ideal pentru transformarea și analiza continuă a datelor. Această flexibilitate este perfectă pentru companiile care necesită informații în timp real și fluxuri de date eficiente.
Dataproc, un alt instrument important, oferă un mediu gestionat pentru Apache Hadoop și Spark, permițând companiilor să ruleze procesări de date paralelizate la scară largă fără complexitățile gestionării infrastructurii.
Aceste instrumente GCP creează un mediu extrem de eficient pentru ingineria modernă a datelor, transformând Google Cloud într-o alegere de top pentru organizațiile orientate pe Big Data, care caută soluții scalabile, eficiente și de procesare a datelor în timp real.
Conform Gartner Magic Quadrant pentru platformele de analiză a datelor și business intelligence, cele mai utilizate soluții includ: Microsoft Power BI, Tableau (Salesforce), Qlik Sense, Looker & Looker (Data) Studio (Google), Oracle Analytics Cloud, ThoughtSpot. Acestea sunt recunoscute pentru gama largă de conectori de date pe care o oferă, interactivitatea și ușurința în utilizare, funcțiile avansate de analiză și capacitățile complexe de vizualizare.
Microsoft Power BI, preferat în rândul companiilor care folosesc deja soluții Microsoft (Azure, Microsoft 365, SQL Server), câștigă noi adepți datorită dezvoltării continue a produsului. Printre funcționalitățile implementate se numără Quick Insights - ce identifică automat tipare și tendințe în date; forecasting - analiza predictivă; AutoML - crearea de modele fără codare; Natural Language Query (NLQ), image recognition & text analysis (input - text, output - limba detectată, sentiment analysis), necesare fluxurilor de date & imagini din social media; integrarea Copilot - asistă utilizatorii în validarea modelului semantic, scrie și explică interogări DAX și sumarizează informațiile în rapoarte mai relevante. Power BI a devenit o componentă a Microsoft Fabric, platformă unificată de tip SaaS care simplifică integrarea, guvernanța și securitatea datelor. Recent, a fost lansat AI Skill, pentru a genera și executa interogări T-SQL pe baza unei scheme specifice și a întrebărilor utilizatorului.
Tableau, prin Tableau AI, bazat pe Einstein Trust Layer pentru securitatea și transparența datelor, a introdus noi capabilități bazate pe AI. Acestea oferă recomandări inteligente pentru abordarea setului de date și instrucțiuni pentru analiză: Tableau Agent (anterior Einstein Copilot) - asistent AI care accelerează transformarea datelor și vizualizarea rezultatelor cu descrieri în NLP; Tableau Pulse - oferă proactiv sugestii contextuale utilizatorilor Tableau Cloud; Explain Data - interpretează datele și descrie relațiile dintre acestea; Einstein Discovery Integration - integrează predicțiile direct în câmpurile calculate din Tableau sau Data Stories - adaugă automat explicații în limbaj simplu la elementele vizuale din dashboard.
AI revoluționează analiza datelor și crearea de dashboard-uri prin automatizarea proceselor repetitive și îmbunătățirea accesibilității la date, fără a compromite securitatea acestora. Tendințele cheie includ NLP pentru extragerea informațiilor din date nestructurate, generarea automată a rapoartelor no code, detectarea anomaliilor în timp real. Dashboard-urile realizate folosind AI ajută utilizatorii să descopere rapid tipare și tendinte în date și să aibă o mai bună înțelegere a KPI-lor pe care îi monitorizează în business-ul lor. Analiza datelor devine mai intuitivă și eficientă și promovează o cultură organizațională orientată spre date.
AI și ML automatizează 70% din procesarea și 64% din colectarea datelor, iar instrumente precum TensorFlow și IBM Watson permit analize predictive în timp real.
Marii jucători BigData în cloud oferă deja servicii de AI generativ (GenerativeAI/GenAI) ce pot fi aplicate pe date și, în același timp, le integrează și ei în soluțiile lor. Un aspect important este faptul că acest tip specializat de AI, poate crea informații noi, date noi în cumulul existent deja. În același timp, folosind sisteme de date de cunoștințe specializate, poate genera și extrage date, chiar și perspective trecute cu vederea, implicând un anumit nivel cognitiv.
Integrarea datelor este un trend major în 2024, cu accent pe consolidarea acestora într-o soluție de stocare unificată, deși provin din sisteme multiple. Modele arhitecturale precum Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakehouses simplifică gestionarea și analiza centralizată a datelor.
Calculul cuantic are potențialul de a accelera procesarea datelor, de a rezolva algoritmi complecși și de a aborda probleme de optimizare la scară largă, depășind limitele calculului clasic.
Democratizarea datelor face analiza accesibilă atât pentru departamentele specializate, cât și pentru cele non-tehnice, inclusiv inter-departamente, promovând o cultură organizațională bazată pe date. 90% dintre liderii de afaceri consideră democratizarea datelor o prioritate.
Guvernanța și securitatea datelor sunt priorități esențiale în 2024, cu accent pe controale stricte și abordări moderne. Aproximativ 35% dintre profesioniștii din domeniul datelor prioritizează inițiativele legate de securitate.
În concluzie, tendințele emergente din Big Data, împreună cu avantajele oferite de tehnologiile cloud, transformă radical modul în care companiile își gestionează și valorifică datele. Cloud-ul aduce scalabilitate și flexibilitate, permițând organizațiilor să proceseze volume mari de informații rapid și economic. Instrumentele de vizualizare facilitează luarea deciziilor rapide și informate, punând insight-urile la dispoziția întregii organizații. De asemenea, Big Data este fundamental pentru dezvoltarea algoritmilor de inteligență artificială, furnizând seturi de date variate și detaliate pentru o acuratețe și adaptabilitate sporite. Pe măsură ce aceste tehnologii avansează, companiile câștigă noi oportunități de a integra Big Data și AI în strategii inovatoare și decizii bine fundamentate.