Oracle aponta 10 tendências em Big Data para 2016

Base de DadosBig DataData-StorageStorage
0 15 Sem Comentários

A Oracle, empresa global de soluções de TI, entende que companhias de diversos portes estão a descobrir novas maneiras de recolher e usar mais dados. Na avaliação da companhia, em 2016, os esforços para tornar o Big Data mais popular serão cada vez mais intensos. Saiba quais são as tendências Top 10 na tecnologia destacadas pela organização.

  1. Utilizadores de áreas de negócios fora da TI operam cada vez mais como cientistas de dados: embora as estatísticas complexas ainda estejam limitadas aos cientistas de dados, as tomadas de decisão orientadas por dados não precisam de vir exclusivamente desses especialistas. A Oracle entende que em 2016 ferramentas mais simples para a descoberta de Big Data permitirão que analistas empresariais adquiram conjuntos de dados nos clusters empresariais Hadoop, os redefinam em novas combinações e até os analisem com técnicas exploratórias de aprendizagem de máquinas. Ampliar esse tipo de exploração para uma audiência ainda maior incentivará o acesso ao autosserviço para Big Data com mais experimentações a fim de incentivar a inovação.
  1. Laboratórios experimentais de dados tornar-se-ão uma prática: com mais oportunidades para investigar, empresas consolidadas no mercado aumentarão a procura por cientistas de dados. Bancos, seguradoras e empresas de classificação de crédito, por exemplo, usarão algoritmos para avaliar o risco e elevar a proteção de forma mais eficiente contra fraudes. No entanto, obter regras claras será um desafio para a maioria dessas decisões. A Oracle acredita no aumento doas experimentações de risco padrão, política de subscrição e detecção de fraude à medida que as empresas identificam hotspots para obter vantagem dos algoritmos mais rápido do que a concorrência.
  1. ‘Faça você mesmo’ dá lugar a soluções: os primeiros adeptos do Big Data não tinham outra opção a não ser criarem os seus próprios clusters e ambientes de trabalho. Mas desenvolver, gerir e fazer a manutenção desses sistemas únicos criados em Hadoop, Spark e outras tecnologias emergentes custa caro e consome tempo. De facto, o tempo médio de desenvolvimento é de seis meses. Quem pode esperar tanto tempo? Em 2016, veremos as tecnologias amadurecerem e a tornarem-se mais comerciais graças aos serviços e aplicações em nuvem com automação e padronização pré-configuradas.
  1. A virtualização de dados torna-se uma realidade: as empresas não só recolhem uma grande variedade de dados, bem como usam uma grande variedade de algoritmos, análises e aplicações. Mas os desenvolvedores e analistas não deveriam ser obrigados a saber onde estão os dados, ou ficarem ligados somente aos métodos de acesso apoiados pelo local de armazenamento. Haverá uma mudança de foco no uso de qualquer tecnologia isolada, como NoSQL, Hadoop, relacional, espacial ou gráfica, para aumentar a confiança na virtualização de dados. Utilizadores e aplicações conectam-se a dados virtualizados, via SQL, REST e linguagens de script. A tecnologia de virtualização de dados bem-sucedida oferecerá desempenho igual ao de métodos nativos, com compatibilidade e segurança completas para versões anteriores.
  1. Programação de fluxo de dados abre as comportas: as primeiras ondas da adoção de Big Data focavam-se no processamento de dados codificados manualmente. Novas ferramentas de gestão irão separar e isolar as tecnologias de Big Data das necessidades de processamento de dados de maior complexidade. A Oracle também observa o surgimento de programação de fluxos de dados que se aproveitam do paralelismo extremo, reutilização simplificada de operadores funcionais, e dão suporte conectável para funções de aprendizagem de estatísticas e de máquina.
  1. Big Data ajuda a inteligência artificial: 2016 será o ano em que as tecnologias de Inteligência Artificial, como Aprendizagem de Máquinas (ML), Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Gráficos de Propriedade (PG, siglas em inglês), serão aplicadas a desafios comuns de processamento de dados. Embora ML, NLP e PG já fossem acessíveis como bibliotecas API de Big Data, a Oracle acredita que a nova mudança incluirá amplos usos dessas tecnologias em ferramentas de TI que suportem aplicações, análises em tempo real e ciência de dados.
  1. Repositórios exploram origem para esclarecer dados: quando os dados dos painéis corporativos vinham de armazenamentos confiáveis, o conhecimento sobre a sua linhagem era prescindível. Mas na era do Big Data, a linhagem dos dados é fundamental, pois as empresas estão a mesclar informações com conjuntos de dados de terceiros. Algumas dessas novas combinações irão incorporar dados de alta qualidade verificados pelo fornecedor. Mas outras usarão dados que não são oficialmente perfeitos, mas bons o bastante para desenvolver protótipos. Quando descobertas valiosas surgirem dessas explorações, os gerentes olharão para a linhagem a fim de saber quanto trabalho é necessário para elevá-las aos níveis de qualidade de produção.
  1. Internet das Coisas + Nuvem = aplicativo revolucionário do Big Data: os serviços em nuvem de Big Data são fundametais nos bastidores da Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês). A ampliação dos serviços em nuvem não irá recolher apenas dados de sensores, mas também alimentará análises de Big Data e algoritmos a fim de usá-los. A Oracle avalia que os serviços altamente seguros na nuvem IoT também ajudarão os fabricantes a criarem novos produtos que atuem com segurança nos dados analisados sem intervenção humana.
  1. Políticas de dados impulsionam a nuvem híbrida saber a procedência dos dados: não só de qualquer sensor ou sistema, mas também do território de qualquer país – facilitará que governos reforcem as suas políticas nacionais de dados. Cada vez mais, as empresas globais optarão por nuvem híbridas com máquinas em data centers regionais que atuam como uma dependência local de um serviço em nuvem global, assegurando a busca pela redução de custo e a compatibilidade regulatória.

10. Novos sistemas de classificação de segurança equilibram proteção e acesso: o aumento do conhecimento do consumidor sobre as formas como os dados são recolhidos, compartilhados e armazenados (e roubados) amplificará os pedidos por proteções regulatórias para as informações pessoais. As empresas aumentarão o uso de sistemas de classificação que organizam os documentos e dados em grupos com políticas predefinidas para acesso, redação e ocultamento. Na observação da Oracle, a ameaça contínua de hackers cada vez mais sofisticados encorajará as empresas a aumentarem a segurança, bem como o acesso de auditoria e o uso de dados.


Clique para ler a bio do autor  Clique para fechar a bio do autor