Η ολοένα αυξανόμενη χρήση της τεχνολογίας έχει οδηγήσει σε ένα αστρικό ρυθμό δεδομένων που παράγονται κάθε δευτερόλεπτο.

Σύμφωνα με επίσημες αναφορές, κάθε λεπτό στο Διαδίκτυο έχει πάνω από 400.000 ώρες ροής βίντεο στο Netflix και 45 εκατομμύρια μηνύματα κοινοποιούνται μέσω του Whatsapp.

Ενώ όλοι γνωρίζουμε ότι τα δεδομένα είναι το νέο καύσιμο σε αυτήν την ψηφιακή εποχή, τι συμβαίνει με όλα αυτά τα Δεδομένα; Πού πιστεύετε ότι αποθηκεύεται το σύνολο αυτών των δεδομένων; Τα συμβατικά μοντέλα αποθήκευσης και αντιμετώπισης δεδομένων δεν λειτουργούν πλέον. Είναι εντελώς ανέφικτο και εκτός πρωταθλήματος.

Αυτό είναι όπου μπαίνουν στο παιχνίδι τα εργαλεία ανάλυσης Big Data.

• Τι είναι αυτό το Big Data Analytics;
• Τι ακριβώς είναι αυτά τα εργαλεία Big Data;
• Πώς θα επιλύσουν αυτά τα ζητήματα Δεδομένων;
• Είναι αυτά τα εργαλεία ωφέλιμα για την ανάλυση δεδομένων με οποιονδήποτε τρόπο;
• Ας ανακαλύψουμε.
• Τι είναι το Big Data Analytics;
  Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων συλλέγει, οργανώνει και αναλύει μεγάλα σύνολα δεδομένων που μπορεί να είναι δομημένα, ημιδομημένα ή μη.

Ο όρος “Big Data Analytics” χρησιμοποιείται συχνά από επιχειρήσεις που συλλέγουν δεδομένα πελατών για να ανακαλύψουν μοτίβα για βελτιωμένη λήψη αποφάσεων, επιχειρηματικές λειτουργίες και σχέσεις με τους πελάτες.

Μία από τις κύριες προκλήσεις στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι ότι μπορεί να είναι δύσκολη η επεξεργασία και η κατανόηση τόσο μεγάλων όγκων συνόλων δεδομένων.

Για να ξεπεράσουν αυτήν την πρόκληση, οι επιχειρήσεις και τα άτομα χρησιμοποιούν ειδικά εργαλεία λογισμικού για να φιλτράρουν και να οργανώνουν τα δεδομένα για καλύτερη ανάλυση.

Ο όρος “Big Data Analytics” χρησιμοποιείται συχνά από επιχειρήσεις που συλλέγουν δεδομένα πελατών για να ανακαλύψουν μοτίβα για βελτιωμένη λήψη αποφάσεων, επιχειρηματικές λειτουργίες και σχέσεις με τους πελάτες.

Μία από τις κύριες προκλήσεις στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι ότι μπορεί να είναι δύσκολη η επεξεργασία και η κατανόηση τόσο μεγάλων όγκων συνόλων δεδομένων.

Για να ξεπεράσουν αυτήν την πρόκληση, οι επιχειρήσεις και τα άτομα χρησιμοποιούν ειδικά εργαλεία λογισμικού για να φιλτράρουν και να οργανώνουν τα δεδομένα για καλύτερη ανάλυση.

Digitalgelis – DataOps vs DevOps: Τι χρειάζεται η επιχείρησή σας

Τα Big Data βοηθούν τις εταιρείες λογισμικού να κατανοήσουν ποιες λειτουργίες λειτουργούν σε μια εφαρμογή και ποιες όχι.

Μπορεί να δημιουργήσει πρότυπα και να ανακαλύψει ενδείξεις για το πώς να προσαρμόσετε ένα προϊόν στο κοινό-στόχο. Οι ομάδες πληροφορικής έχουν επίσης συνειδητοποιήσει ότι μπορούν να χρησιμοποιήσουν Big Data για να βελτιώσουν την ανάπτυξη εφαρμογών. Έτσι εμφανίστηκε το DataOps (ένα από τα μοντέλα DevOps). Πώς διαφέρουν αυτές οι δύο πρακτικές; Ποιο είναι καλύτερο – DataOps ή DevOps;

DevOps: στενή συνεργασία και αυτοματισμός SDLC
Η φιλοσοφία DevOps φέρνει τους προγραμματιστές και τις λειτουργίες IT μαζί ως μία ομάδα. Προσφέρει πρακτικές και εργαλεία που επιτρέπουν στους συμμετέχοντες στο έργο να αλληλεπιδρούν σε όλη τη διαδικασία ανάπτυξης. Η συνεχής επαφή και η αλληλοβοήθεια εξαλείφουν τη διχόνοια. Μια ομάδα λύνει γρήγορα προβλήματα και κυκλοφορεί ένα προϊόν.

Το DevOps δημιουργεί μια ροή εργασίας με τέτοιο τρόπο ώστε η ομάδα ανάπτυξης να δημιουργεί και να κυκλοφορεί ένα λειτουργικό προϊόν λογισμικού όσο το δυνατόν γρηγορότερα: