Big Data Prognosen für 2016 ZDNet bitcoin Bargeld

Am Ende eines jeden Jahres, PR Leute aus verschiedenen Unternehmen in der Analytik-Industrie senden Sie mir die Prognosen von ihren Führungskräften auf, was das nächste Jahr hält Rate von Bitcoin in Indien. In diesem Jahr erhielt ich insgesamt 60 Prognosen aus einem Datensatz 17 Unternehmen. Ich kann nicht Wäsche-Liste sie alle, aber ich kann und sie haben in einer Tabelle gesetzt (Ironie anerkannt) die breiten Kategorien viele von ihnen in fallen zu bestimmen. Und je größer dieser Kategorien bieten eine schöne Struktur viele der diskutieren Prognosen im Stapel.

MapR CEO John Shroeder, dessen Unternehmen hat soeben seine eigene MapR Streams Komponente seine Hadoop Distribution, sagt Converged Ansätze [wird] Mainstream im Jahr 2016 bitcoin Preis 2011. Durch Werden konvergierten, Schroeder spielt damit auf die gleichzeitige Verwendung von operativen und analytischen Technologien.


Er erklärt, dass diese Konvergenz den ‚Daten zur Aktion‘ Zyklus für Organisationen beschleunigt und entfernt die Zeitverzögerung zwischen Analytik und Business-Impact.

Die sogenannte Lambda Architektur konzentriert sich auf diese gleiche Kombination von Transaktions- und Analyseverarbeitung, obwohl MapR wahrscheinlich darauf hinweisen würde, dass eine konvergente Architektur, die Technologien zusammen lokalisiert und vermeidet Lambda Ansatz zusammen, die einzelnen Technologien zu binden.

Ob integriert oder konvergierte, Phu Hoang, sagt der CEO von DataTorrent 2016 einen ROI Fokus auf Streaming-Technologien bringen, die er als größere Unternehmen Annahme von Streaming-Analytik mit quantifizierten Ergebnisse zusammenfasst. Hoang erklärt, dass, während viele Unternehmen bereits angenommen hat, dass Echtzeit-Streaming wertvoll, wir Benutzer sehen werden suchen noch einen Schritt weiter zu gehen, ihre Streaming-Anwendungsfälle zu quantifizieren.

Welche Branchen werden hier Verantwortung übernehmen? Hoang sagt FinTech, AdTech und Telco den Weg Analytik in Streaming. Das macht Sinn, aber ich denke, der Schwerindustrie ist, und wird sein, in einer Führungsposition auch hier.

Otto Berkes, CTO bei CA Technologies, behauptet, dass Bitcoin geborene Blockchain zeigt kann es für Sensoren und IoT Bitcoin Tanz der Lagerung der Wahl sein. Ich bilde mich kaum ein Experte auf blockchain Technologie, so dass ich fragte CA für ein wenig mehr Erklärung um diese. Eine liebenswürdige Antwort kam zurück und erklärte, dass IoT-Geräte mit diesem Ansatz direkt und sicher miteinander transact können … so eine Peer-to-Peer-Konfiguration mögliche Engpässe und Schwachstellen beseitigen. Das half ein bisschen, und es scheint übrigens ein Licht auf, wie im Frühstadium IoT-Technologie nach wie vor ist, in Bezug auf Sicherheit und verteilten Verarbeitungseffizienz.

Obwohl zwar breit, die Kategorie mit den meisten Prognosen zentrierten zum Thema Wert und Reif in Big Data Produkten, die Faszination mit neuen Funktionen und Produkten verdrängen. Im wesentlichen Wert und Reif sind Proxies für die Enterprise-Bereitschaft von Big Data-Plattformen.

Pentahos Gallivan sagt, dass die coolen Sachen für die Prime Time sind immer bereit bitcoin Prognose 2020. MapR des Schroeder sagt glänzende Gegenstand-Syndrom weicht Verstärkter Fokus auf Fundamental Value und qualifiziert sich, dass mit den Worten … Unternehmen werden zunehmend die Attraktivität der Software erkennen, die in geschäftlichen Auswirkungen führt, anstatt Technologien auf rohen großen Daten konzentrieren. In einem verwandten Artikel, prognostiziert Schroeder Markets eine Flucht in die Qualität erleben, weiter hervorgeht, dass … Investoren und Organisationen wenden sich von volatilen Unternehmen, die in ihren Geschäftsmodellen häufig geschwenkt haben.

Sean Ma, Trifacta Director of Product Management bei der Verwaltbarkeit und Werkzeugseite der Reife suchen, sagt voraus, dass die Höhe der Einsätze, desto stärker werden Anbieter zwingen, ihre Anstrengungen auf den Aufbau und Marketing-Management-Tools zu konzentrieren. Er fügt hinzu: Ein Großteil der Funktionen in diesen Tools … werden Funktionalität in analoge Werkzeuge aus dem Enterprise Data Warehouse Raum, speziell in den Metadaten-Management replizieren müssen und Workflow-Orchestrierung Ihre Bitcoins multiplizieren. Das ist eine ziemlich kühne Prognose, und Ma, das Vertrauen in sie kann darauf hindeuten, dass Trifacta etwas in diesem Raum geplant hat. Aber selbst wenn nicht, dann ist er absolut richtig, dass diese Funktionalität in der Big-Data-Welt benötigt wird. Im Hinblick auf die Verwaltbarkeit, muss Big Data Werkzeuge nicht nur die Parität mit Data Warehousing und BI-Tools zu erreichen, muss aber dieses Niveau zu übertreffen.

Die Leute an Signalen sagen Technology Rising zur Gelegenheit und erklärt, dass in der künstlichen Intelligenz vorrückt und ein Verständnis [der], wie Menschen mit Daten arbeiten, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschine Lockerung notwendig in großen Daten Sinn zu finden bitcoin org. Ich bin mir nicht sicher, ob das eine Vorhersage ist, oder einfach nur Wunschdenken, aber es ist sicherlich, wie die Dinge sein sollten. Mit all den Fortschritten, die wir bei der Analyse der Daten mit maschinellem Lernen und Intelligenz gemacht haben, haben wir einen weitgehend manuellen Prozess, den Prozess der Sichtung durch den Ausgang verlassen.

Schließlich Mike Maciag, der COO bei AltiScale, behauptet diese zukunftsweisende Überschrift: Industriestandards für Hadoop erstarren. Maciag sichert seine Behauptung auf, indem sie auf die Open Data Platform Initiative (ODPi) und seine Arbeit Hadoop-Distributionen über Anbieter zu standardisieren. ODPi wurde ursprünglich von Hortonworks verankert, mit zahlreichen anderen Unternehmen, darunter AltiScale, IBM und Pivotal, an Bord bitcoin abc springen. Die Organisation ist jetzt unter der Schirmherrschaft der Linux Foundation verwaltet.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) eine prominente Rolle in diesem Prognosen in diesem Jahr auch, wie man Geld von Bitcoin in pakistan zurückzuziehen. Splunk der Antani Gründe, die für maschinelles Lernen drastisch reduzieren die Zeit wird ausgegeben Analyse und eskalierenden Ereignisse zwischen den Organisationen. Aber Lukas Biewald, Gründerin und CEO von Crowdflower beharrt, dass Maschinen Teile von Jobs automatisieren – nicht ganze Arbeitsplätze. Diese beiden Vorhersagen sind nicht wirklich widersprüchlich. Ich biete beide allerdings darauf hin, dass AI ein Werkzeug sein kann, ohne eine Bedrohung zu sein.

Sei es wie es sei, Biewald behauptet auch, dass die KI deutlich die Geschäftsmodelle von Unternehmen verändert heute bitcoin Bergbauanlage. Er dehnt sich auf das von Legacy-Unternehmen sagen, dass nicht sehr profitabel sind und über große Datenmengen als je wertvoller und attraktiver Akquisitionsobjekte können geworden. Mit anderen Worten, wenn die Unternehmen Gold in ihren Patentportfolios zuvor gefunden, können sie mehr in ihren Datensätze finden, als andere Unternehmen, die sie erwerben, ihre Anstrengungen in AI, ML und prädiktive Modellierung zu fördern.

Diese vier Kategorien waren die größte unter allen Vorhersagen aber nicht die Einzigen, um sicher zu sein. Prognosen um Cloud, Self-Service, Flash-Speicher und die zunehmende Bedeutung des Chief Data Officer wurden auch in der Mischung. Eine Reihe von Vorhersagen, die auf ihren eigenen stand waren auch da, um Fragen zu sprechen, wie weitreichend wie Gehälter für Hadoop admins Quelle zu öffnen, offene Daten und Containertechnik.

Was kann man von fast allen Prognosen klar ist, ist jedoch, dass der Markt grundlegende große Datentechnik als gegeben zu nehmen beginnt, und schaut besorgt in Richtung der nächsten Generation Integration, Funktionalität, Intelligenz, Verwaltbarkeit und Stabilität. Dies bedeutet, dass Kunden bestimmte Basisdaten und Analyse-Funktionalität verlangen werden vorwärts gehen Bestandteil der meisten Technologie-Lösungen zu sein wo zu verkaufen bitcoin in nigeria. Und das ist ein großes Zeichen für alle in Big Data beteiligt.

Dieser Beitrag wurde am 4. Januar aktualisiert 2016 von CA Technologies Vorhersage Otto Berkes zuzuschreiben, die Firma CTO. Ursprünglich war die Vorhersage auf Aruna Ravichandran zugeschrieben, einem DevOps-Experte bei CA, was falsch war.