Le migliori tecnologie per i big data in aumento nel 2022

Le applicazioni Big Data non sono più una cosa del futuro: sono qui e stanno prendendo costantemente piede a livello globale. In questo blog esploreremo diversi tipi di tecnologie Big Data e come stanno portando al successo in tutti i settori.

Introduzione ai Big Data

Nell'era digitale, le aziende generano e incontrano grandi quantità di dati ogni giorno. "Big Data" è essenzialmente un termine usato per descrivere questa massiccia raccolta di dati che aumenta esponenzialmente nel tempo. Ora è imperativo per le aziende adottare sistemi di gestione dei dati intelligenti se vogliono estrarre informazioni rilevanti dal vasto e diversificato stock.

Secondo Gartner , i Big Data hanno le seguenti caratteristiche:

• È ad alto volume e ad alta velocità.
• Contiene una grande varietà di risorse informative.
• Richiede forme di lavorazione economiche e innovative.
• Migliora il processo decisionale nelle organizzazioni.

Oggi stiamo assistendo a un nuovo raccolto di aziende di big data che stanno utilizzando tecnologie emergenti come l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) per andare oltre gli strumenti di gestione convenzionali. Cerchiamo di capire le loro ragioni per farlo.

Domanda di Big Data

Le tecnologie Big Data si riferiscono alle soluzioni software che incorporano data mining, condivisione, visualizzazione, ecc. Abbracciano framework di dati, strumenti e tecniche specifici utilizzati per l'ordinamento, l'esame, il rimodellamento, l'analisi e così via. Nell'era di Internet, avere tali capacità può migliorare notevolmente le prestazioni aziendali.

In base al loro utilizzo, le tecnologie dei big data possono essere classificate in tecnologie operative e analitiche. Il primo include dati generati da un'azienda su base giornaliera, come transazioni online, social media, ecc. Gli acquisti online da piattaforme di eCommerce (Amazon, Flipkart, ecc.), la prenotazione di biglietti online per voli e film sono una parte della vita reale esempi. Questi dati vengono ulteriormente inseriti nelle tecnologie analitiche dei big data per ottenere informazioni utili per il processo decisionale critico. I dati complicati provenienti dai domini dei mercati azionari, delle previsioni meteorologiche e delle cartelle medico-sanitarie rientrano nell'ambito delle tecnologie analitiche.

Le moderne aziende di analisi dei dati richiedono personale specializzato per lavorare su attività di gestione dei dati. Secondo un recente rapporto NASSCOM , l'attuale domanda di professionisti qualificati e tecnicamente esperti supera l'offerta di talenti pronti per il settore. Quasi 140.000 persone rappresentano il "divario di competenze" nell'ampio spazio dei Big Data. Ciò evidenzia anche le opportunità sottostanti nel fornire alla forza lavoro IT le conoscenze e le funzionalità delle applicazioni Big Data. I professionisti IT che hanno una buona conoscenza della scienza dei dati possono trovare un impiego redditizio nel settore sanitario, nell'industria automobilistica, nello sviluppo di software e nell'e-commerce, tra molti altri ambiti.

Con questa prospettiva, abbiamo spiegato per te alcune tecnologie leader di seguito. Continua a leggere per chiarire i tuoi dubbi e scoprire quali aree dovresti considerare per il miglioramento delle competenze.

Le 10 migliori tecnologie per i big data nel 2022

1. Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (AI), insieme a tecnologie aumentate come Machine Learning (ML) e Deep Learning, sta stimolando un cambiamento non solo nel panorama IT ma in tutti i settori. È una branca interdisciplinare dell'informatica e dell'ingegneria che si occupa della costruzione delle capacità umane nelle macchine.

Le applicazioni vanno da assistenti vocali e auto a guida autonoma a previsioni meteorologiche accurate e interventi chirurgici robotici. Inoltre, AI e ML stanno potenziando l'analisi aziendale in modo che l'organizzazione possa innovare al livello successivo. Il più grande vantaggio sta nell'essere un passo avanti rispetto alla concorrenza, identificando potenziali problemi che gli esseri umani potrebbero trascurare. Pertanto, è diventato pertinente per i professionisti del software e i project manager IT essere consapevoli dei fondamenti dell'IA.

2. Tecnologie basate su SQL

SQL sta per Structured Query Language, un linguaggio informatico utilizzato per strutturare, manipolare e gestire i dati archiviati nei database. La conoscenza delle tecnologie basate su SQL come MySQL è un must per i ruoli di sviluppo software. Man mano che le organizzazioni crescono oltre l'interrogazione di dati strutturati dai database relazionali, emergono competenze pratiche nei database NoSQL per facilitare prestazioni più rapide.

All'interno di NoSQL puoi trovare una gamma più ampia di tecnologie che possono essere utilizzate per la progettazione e lo sviluppo di applicazioni moderne. Puoi fornire metodi specifici per l'accumulo e il recupero dei dati, che sarebbero ulteriormente distribuiti in app Web in tempo reale e software di analisi dei Big Data. MongoDB, Redis e Cassandra sono alcuni dei database NoSQL più popolari sul mercato.

3. R ​​Programmazione

R è un software open source che assiste nel calcolo statistico, nella visualizzazione e nella comunicazione tramite ambienti basati su Eclipse. Come linguaggio di programmazione, R offre una serie di strumenti di codifica e stimolazione.

I minatori di dati e gli statistici implementano principalmente R per l'analisi dei dati. Consente la creazione di grafici, grafici e report di qualità. Inoltre, puoi accoppiarlo con linguaggi come C, C++, Python e Java o integrarlo con Hadoop e altri sistemi di gestione di database.

4. Laghi di dati

I Data Lake sono repository consolidati di dati strutturati e non strutturati. Durante il processo di accumulo, puoi salvare i dati non strutturati così come sono o eseguire diversi tipi di analisi dei dati su di essi per trasformarli in dati strutturati. In quest'ultimo caso, dovresti utilizzare dashboard, visualizzazione dei dati, analisi dei dati in tempo reale, ecc. Ciò aumenterebbe ulteriormente le possibilità di raccogliere migliori inferenze aziendali.

Al giorno d'oggi, le piattaforme e i microservizi abilitati all'intelligenza artificiale preintegrano molte delle funzionalità richieste per i progetti di data lake. Le aziende di analisi dei dati stanno inoltre applicando sempre più l'apprendimento automatico a nuove origini dati di file di registro, social media, flussi di clic e dispositivi IoT (Internet of Things).

Le organizzazioni che sfruttano queste tecnologie dei big data possono rispondere meglio alle opportunità e far progredire la propria crescita attraverso un coinvolgimento attivo e decisioni informate.

5. Analisi predittiva

L'analisi predittiva è una sottoparte dell'analisi dei Big Data che prevede comportamenti ed eventi futuri in base ai dati precedenti. È alimentato da tecnologie come:

• Apprendimento automatico;
• modellazione dei dati;
• Modellistica statistica e matematica.

La formulazione di modelli predittivi richiede tipicamente tecniche di regressione e algoritmi di classificazione. Qualsiasi azienda che utilizzi i Big Data per prevedere le tendenze necessita di un elevato grado di precisione. Pertanto, i professionisti del software e dell'IT devono sapere come applicare tali modelli per esplorare e scavare relazioni tra vari parametri. Se fatti bene, le loro capacità e i loro contributi possono ridurre significativamente i rischi aziendali.

5. Hadoop

Hadoop è un framework software open source che archivia i dati in un cluster distribuito. Per fare ciò, utilizza il modello di programmazione MapReduce. Ecco alcuni componenti importanti di hadoop che dovresti conoscere:

• YARN: esegue attività di gestione delle risorse (ad esempio, allocazione alle applicazioni e pianificazione dei lavori).
• MapReduce: consente l'elaborazione dei dati sul sistema di archiviazione distribuito.
• HIVE: consente ai professionisti esperti di SQL di eseguire analisi dei dati.
• PIG: Facilita la trasformazione dei dati su Hadoop come linguaggio di scripting di alto livello.
• Flume: importa i dati non strutturati nel file system.
• Sqoop: importa ed esporta dati strutturati da database relazionali.
• ZooKeeper: aiuta nella gestione della configurazione sincronizzando i servizi distribuiti nell'ambiente Hadoop.
• Oozie: associa diversi lavori logici per eseguire completamente un compito particolare.

6. Apache Scintilla

Spark, un framework di elaborazione dati in tempo reale, è un altro strumento indispensabile per gli aspiranti sviluppatori di software. Dispone di funzionalità integrate per SQL, apprendimento automatico, elaborazione di grafici e analisi di streaming. Alcuni casi d'uso includono sistemi di rilevamento delle frodi con carta di credito e motori di raccomandazione eCommerce.

Inoltre, può essere facilmente integrato con Hadoop per eseguire azioni rapide a seconda delle esigenze aziendali. Si ritiene che Spark sia più veloce di MapReduce nell'elaborazione dei dati, il che lo rende uno dei preferiti dai professionisti della scienza dei dati.

La velocità è una priorità assoluta per le aziende che desiderano sfruttare i Big Data. Vogliono soluzioni in grado di raccogliere input da fonti disparate, elaborarlo e restituire approfondimenti e tendenze utili. L'urgenza e l'immediatezza della necessità hanno suscitato interesse per tecnologie come Streaming Analytics. Con l'ascesa dell'IoT, si prevede che tali applicazioni crescano ulteriormente. È anche probabile che l'edge computing (sistemi che analizzano i dati vicino alla fonte di creazione e riducono il traffico di rete) assisterà a una maggiore domanda nelle società di big data.

7. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva si occupa di guidare le azioni verso i risultati desiderati in una determinata situazione. Ad esempio, può aiutare le aziende a rispondere ai cambiamenti del mercato come l'emergere di prodotti borderline suggerendo possibili linee d'azione. In questo modo, combina analisi predittiva e descrittiva.

L'analisi prescrittiva è una delle tecnologie Big Data più ricercate nel 2022 poiché va oltre il monitoraggio dei dati. Sottolinea la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa, i due capisaldi di qualsiasi impresa del 21° secolo.

8. Database in memoria

È fondamentale che i data engineer comprendano a fondo la progettazione e l'architettura del database. Detto questo, è altrettanto importante stare al passo con i tempi e provare le tecnologie in arrivo. Un esempio è l'In-memory Computing (IMC), in cui molti computer sparsi in più posizioni condividono attività di elaborazione dati. È possibile accedere ai dati istantaneamente e su qualsiasi scala. Gartner stima che le applicazioni del settore supereranno la soglia dei 15 miliardi di dollari entro la fine del 2022.

Possiamo già vedere le applicazioni IMC prosperare nei settori della sanità, della vendita al dettaglio e dell'IoT. Aziende come e-Therapeutics lo stanno utilizzando per la scoperta di farmaci guidata dalla rete. Mentre le aziende di abbigliamento online come Zalando sono state in grado di ottenere flessibilità nella gestione di volumi di dati crescenti con l'aiuto di database in memoria.

9. Blockchain

Blockchain è la tecnologia principale dietro le criptovalute come bitcoin. Acquisisce in modo univoco i dati strutturati in un modo che, una volta scritti, non può mai essere cancellato o modificato. Ciò si traduce in un ecosistema altamente sicuro, perfetto per banche, finanza, titoli e assicurazioni (BFSI).

Oltre a BFSI, le applicazioni blockchain stanno guadagnando importanza nei settori del benessere sociale come l'istruzione e l'assistenza sanitaria. Pertanto, i professionisti del software con una conoscenza avanzata delle tecnologie di database hanno a disposizione un'ampia gamma di opzioni.

Con questo, ti abbiamo informato su alcune delle principali applicazioni Big Data a cui prestare attenzione nel 2022. Al ritmo attuale del progresso tecnologico, l'ambito futuro sembra ampio e promettente.

Cerchiamo ora di capire come l'istruzione superiore specializzata può aiutarti a segnare un segno in questo campo.

Come migliorare le competenze nei Big Data?

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Le opzioni di studio, come quella sopra descritta, sono molto apprezzate dai professionisti IT di livello base. Codificatori, project manager, analisti di dati e sviluppatori di software possono tutti trarre vantaggio dall'esperienza di apprendimento pratica e orientata al settore.

Ci auguriamo che questo blog ti abbia familiarizzato con le principali tecnologie dei Big Data del 2022

e ti ha motivato a tracciare il tuo percorso professionale con una prospettiva rinnovata!

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