Scopri di più su Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data
Che cos'è il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
Le aziende cercano di estrarre più valore dai loro dati, ma faticano a catturare, memorizzare e analizzare tutti i dati generati. Con vari tipi di dati aziendali prodotti a un ritmo rapido, è importante che le aziende dispongano degli strumenti adeguati per elaborare e distribuire questi dati. Questi strumenti sono fondamentali per la gestione, l'archiviazione e la distribuzione di questi dati, utilizzando le ultime tecnologie come i cluster di calcolo parallelo. A differenza degli strumenti più vecchi che non sono in grado di gestire i big data, questo software è progettato appositamente per implementazioni su larga scala e aiuta le aziende a organizzare enormi quantità di dati.
La quantità di dati che le aziende producono è troppo grande per essere gestita da un singolo database. Di conseguenza, vengono inventati strumenti per suddividere i calcoli in parti più piccole, che possono essere mappate su molti computer per eseguire calcoli ed elaborazioni. Le aziende che hanno grandi volumi di dati (oltre 10 terabyte) e alta complessità di calcolo traggono vantaggio dal software di elaborazione e distribuzione dei big data. Tuttavia, va notato che altri tipi di soluzioni dati, come i database relazionali, sono ancora utili per le aziende per casi d'uso specifici, come i dati di linea di business (LOB), che sono tipicamente transazionali.
Quali tipi di software di elaborazione e distribuzione dei Big Data esistono?
Esistono diversi metodi o modalità in cui avviene l'elaborazione e la distribuzione dei big data. La principale differenza risiede nel tipo di dati che viene elaborato.
Elaborazione in streaming
Con l'elaborazione in streaming, i dati vengono alimentati in strumenti di analisi in tempo reale, non appena vengono generati. Questo metodo è particolarmente utile in casi come il rilevamento delle frodi, dove i risultati sono critici al momento.
Elaborazione batch
L'elaborazione batch si riferisce a una tecnica in cui i dati vengono raccolti nel tempo e successivamente inviati per l'elaborazione. Questa tecnica funziona bene per grandi quantità di dati che non sono sensibili al tempo. Viene spesso utilizzata quando i dati sono memorizzati in sistemi legacy, come i mainframe, che non possono fornire dati in streaming. Casi come la gestione delle buste paga e la fatturazione possono essere adeguatamente gestiti con l'elaborazione batch.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
Il software di elaborazione e distribuzione dei big data, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Le seguenti caratteristiche aiutano a facilitare questi compiti:
Apprendimento automatico: Questo software aiuta ad accelerare i progetti di data science per esperti di dati, come analisti e scienziati dei dati, aiutandoli a operazionalizzare modelli di apprendimento automatico su dati strutturati o semistrutturati utilizzando linguaggi di query come SQL. Alcuni strumenti avanzati funzionano anche con dati non strutturati, sebbene questi prodotti siano pochi e rari.
Serverless: Gli utenti possono avviarsi rapidamente con il data warehousing serverless, con il fornitore del software che si concentra sul provisioning delle risorse dietro le quinte. L'aggiornamento, la sicurezza e la gestione dell'infrastruttura sono gestiti dal fornitore, dando così alle aziende più tempo per concentrarsi sui loro dati e su come trarre informazioni da essi.
Archiviazione e calcolo: Con opzioni ospitate, gli utenti sono abilitati a personalizzare la quantità di archiviazione e calcolo che desiderano, adattata alle loro particolari esigenze di dati e casi d'uso.
Backup dei dati: Molti prodotti offrono l'opzione di tracciare e visualizzare i dati storici e consentono di ripristinare e confrontare i dati nel tempo.
Trasferimento dati: Soprattutto nell'attuale clima dei dati, i dati sono frequentemente distribuiti tra data lake, data warehouse, sistemi legacy e altro. Molti prodotti di elaborazione e distribuzione dei big data consentono agli utenti di trasferire dati da fonti dati esterne su base programmata e completamente gestita.
Integrazione: La maggior parte di questi prodotti consente integrazioni con altri strumenti e framework di big data come l'ecosistema Apache big data.
Quali sono i vantaggi del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
L'analisi dei big data consente agli utenti aziendali, agli analisti e ai ricercatori di prendere decisioni più informate e rapide utilizzando dati che in precedenza erano inaccessibili o inutilizzabili. Le aziende utilizzano tecniche di analisi avanzate come l'analisi del testo, l'apprendimento automatico, l'analisi predittiva, il data mining, le statistiche e l'elaborazione del linguaggio naturale per ottenere nuove informazioni da fonti di dati precedentemente inesplorate, indipendentemente o insieme ai dati aziendali esistenti.
Utilizzando il software di elaborazione e distribuzione dei big data, le aziende accelerano i processi negli ambienti di big data. Con strumenti open-source come Apache Hadoop (insieme a offerte commerciali, o altro), sono in grado di affrontare le sfide che affrontano in materia di sicurezza dei big data, integrazione, analisi e altro.
Scalabilità: In contrapposizione, con il software di elaborazione dei dati tradizionale, il software di elaborazione e distribuzione dei big data è in grado di gestire enormi quantità di dati in modo efficace ed efficiente e ha la capacità di scalare man mano che l'output dei dati aumenta.
Velocità: Con questi prodotti, le aziende sono in grado di raggiungere velocità fulminee, dando agli utenti la possibilità di elaborare i dati in tempo reale.
Elaborazione sofisticata: Gli utenti hanno la possibilità di eseguire query complesse e sono in grado di sbloccare il potere dei loro dati per compiti come l'analisi e l'apprendimento automatico.
Chi utilizza il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
In un'organizzazione guidata dai dati, vari dipartimenti e tipi di lavoro devono lavorare insieme per implementare con successo questi strumenti. Mentre gli amministratori di sistema e gli architetti di big data sono gli utenti più comuni del software di analisi dei big data, gli strumenti self-service consentono una gamma più ampia di utenti finali e possono essere sfruttati dai team di vendita, marketing e operazioni.
Sviluppatori: Gli utenti che cercano di sviluppare soluzioni di big data, inclusa la creazione di cluster e la costruzione e progettazione di applicazioni, utilizzano il software di elaborazione e distribuzione dei big data.
Amministratori di sistema: Potrebbe essere necessario per le aziende impiegare specialisti per assicurarsi che i dati vengano elaborati e distribuiti correttamente. Gli amministratori, che sono responsabili della manutenzione, del funzionamento e della configurazione dei sistemi informatici, svolgono questo compito e garantiscono che tutto funzioni senza intoppi.
Architetti di big data: Tradurre le esigenze aziendali in soluzioni dati è una sfida. Gli architetti colmano questo divario, collegandosi con i leader aziendali e gli ingegneri dei dati per gestire e mantenere il ciclo di vita dei dati.
Quali sono le alternative al software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
Le alternative al software di elaborazione e distribuzione dei big data possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Software di data warehouse: La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate. Per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano software di data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali che consentono agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi.
Database NoSQL: Mentre le soluzioni di database relazionali eccellono con i dati strutturati, i database NoSQL memorizzano più efficacemente dati strutturati in modo lasco e non strutturati. I database NoSQL si abbinano bene con i database relazionali se un'azienda gestisce dati diversi raccolti sia con mezzi strutturati che non strutturati.
Software correlato al software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di elaborazione e distribuzione dei big data includono:
Software di preparazione dei dati: Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene il software di elaborazione e distribuzione dei big data offra tipicamente alcune funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato.
Software di analisi dei big data: Le aziende con una soluzione robusta di elaborazione e distribuzione dei big data in atto possono iniziare a scavare nei loro dati e analizzarli. Possono adottare strumenti orientati ai big data, chiamati software di analisi dei big data, che forniscono informazioni su grandi set di dati raccolti da cluster di big data.
Software di analisi in streaming: Quando gli utenti cercano strumenti specificamente orientati all'analisi dei dati in tempo reale, il software di analisi in streaming può essere utile. Questi strumenti di elaborazione in tempo reale aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software è utile con i dati dell'internet delle cose (IoT) che possono richiedere analisi frequenti in tempo reale.
Software di analisi dei log: Il software di analisi dei log è uno strumento che offre agli utenti la possibilità di analizzare i file di log. Questo tipo di software include tipicamente visualizzazioni ed è particolarmente utile per scopi di monitoraggio e allerta.
Sfide con il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.
Necessità di personale qualificato: Gestire i big data non è necessariamente semplice. Spesso, questi strumenti richiedono un amministratore dedicato per aiutare a implementare la soluzione e assistere gli altri nell'adozione. Tuttavia, c'è una carenza di scienziati dei dati e analisti qualificati che sono attrezzati per impostare tali soluzioni. Inoltre, quegli stessi scienziati dei dati saranno incaricati di derivare informazioni azionabili dai dati.
Senza persone qualificate in queste aree, le aziende non possono sfruttare efficacemente gli strumenti o i loro dati. Anche gli strumenti self-service, che devono essere utilizzati dall'utente aziendale medio, richiedono qualcuno che li aiuti a implementarli. Le aziende possono rivolgersi a team di supporto dei fornitori o consulenti di terze parti per assistenza se non sono in grado di portare un professionista qualificato in casa.
Organizzazione dei dati: Le soluzioni di big data sono valide solo quanto i dati che consumano. Per ottenere il massimo dallo strumento, quei dati devono essere organizzati. Ciò significa che i database devono essere impostati correttamente e integrati adeguatamente. Questo potrebbe richiedere la costruzione di un data warehouse, che memorizza dati provenienti da una varietà di applicazioni e database in una posizione centrale. Le aziende potrebbero dover acquistare un software di preparazione dei dati dedicato per garantire che i dati siano uniti e puliti per essere consumati dalla soluzione di analisi nel modo giusto. Questo spesso richiede un analista di dati qualificato, un dipendente IT o un consulente esterno per garantire che la qualità dei dati sia al massimo per un'analisi facile.
Adozione da parte degli utenti: Non è sempre facile trasformare un'azienda in un'azienda guidata dai dati. In particolare nelle aziende più vecchie che hanno fatto le cose allo stesso modo per anni, non è semplice imporre nuovi strumenti ai dipendenti, specialmente se ci sono modi per evitarlo. Se ci sono altre opzioni, probabilmente seguiranno quella strada. Tuttavia, se i manager e i leader assicurano che questi strumenti siano una necessità nelle attività di routine di un dipendente, allora i tassi di adozione aumenteranno.
Quali aziende dovrebbero acquistare il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
L'implementazione di soluzioni di elaborazione dei dati può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi.
Servizi finanziari: L'uso dell'elaborazione e distribuzione dei big data nei servizi finanziari può portare a guadagni significativi, come per le banche, che possono utilizzarlo per tutto, dalla elaborazione dei dati relativi al punteggio di credito alla distribuzione dei dati di identificazione. Con il software di elaborazione e distribuzione dei big data, i team di dati possono elaborare i dati aziendali e distribuirli sia alle applicazioni interne che esterne.
Sanità: Nel settore sanitario, viene prodotta una grande quantità di dati, come cartelle cliniche, dati di sperimentazioni cliniche e altro. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie utilizzano questo software per accelerare il processo, utilizzando dati provenienti da sperimentazioni passate, articoli di ricerca e altro.
Retail: Nel settore retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è importante. I principali rivenditori stanno riconoscendo l'importanza del software di elaborazione e distribuzione dei big data per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate, basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il software adeguato in atto, queste aziende possono iniziare a mettere in ordine i loro dati.
Come acquistare il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare il suo primo software di elaborazione e distribuzione dei big data, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di elaborazione e distribuzione dei big data per l'azienda.
Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi di come i dati sono memorizzati, sia in loco che nel cloud. Se l'azienda ha accumulato molti dati, la necessità è di cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Sebbene le soluzioni cloud siano in aumento, ogni azienda deve valutare le proprie esigenze di dati per prendere la decisione giusta.
Il cloud non è sempre la risposta, poiché non è sempre una soluzione praticabile. Non tutti gli esperti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per una serie di motivi, tra cui la sicurezza dei dati e problemi legati alla latenza. In casi come la sanità, regolamenti rigorosi come l'HIPAA richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e nel settore governativo, dove la conformità alla privacy è particolarmente rigorosa e talvolta vitale.
Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti, come consolidare i loro dati e raccogliere i loro dati da fonti disparate, e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché ciò determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro.
A seconda della portata dell'implementazione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da un software di elaborazione e distribuzione dei big data.
Confronta i prodotti di software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Crea una lista lunga
Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.
Crea una lista corta
Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni.
Conduci demo
Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.
Selezione del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Scegli un team di selezione
Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che hanno il giusto interesse, le competenze e il tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che svolgono più compiti e assumono più responsabilità.
Negoziazione
Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda, non significa che sia fisso (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.
Decisione finale
Dopo questa fase, e prima di andare fino in fondo, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.
Quanto costa il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
Come accennato in precedenza, il software di elaborazione e distribuzione dei big data è disponibile sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra i due potrebbero differire, con il primo che spesso comporta più costi iniziali legati all'impostazione dell'infrastruttura.
Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti sull'uso. I fornitori potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.
Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuiti nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a trarre informazioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software. Prima di valutare il costo totale della soluzione, un'azienda deve considerare attentamente l'offerta completa che sta acquistando, tenendo presente il costo di ciascun componente. Non è raro che le aziende firmino un contratto pensando di utilizzare solo una piccola parte di un'offerta data, solo per rendersi conto dopo il fatto che hanno beneficiato e pagato molto di più.
Ritorno sull'investimento (ROI)
Le aziende decidono di implementare il software di elaborazione e distribuzione dei big data con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come accennato in precedenza, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro.
Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma.
Implementazione del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Come viene implementato il software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che sia uno specialista di implementazione del fornitore o una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace.
Chi è responsabile dell'implementazione del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data?
Potrebbe richiedere molte persone, come il chief technology officer (CTO) e il chief information officer (CIO), nonché molti team, per implementare correttamente, inclusi ingegneri dei dati, amministratori di database e ingegneri del software. Questo perché, come accennato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, è raro che una persona o anche un team abbia una comprensione completa di tutti i beni dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i dati e iniziare il viaggio della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati.
Tendenze del software di elaborazione e distribuzione dei Big Data
Open source vs. commerciale
Molte offerte software nel campo dei big data si basano su framework open-source, come Apache Hadoop. Sebbene ingegneri dei dati esperti mettano insieme vari componenti open-source e sviluppino il proprio ecosistema di dati, questa non è spesso un'opzione fattibile a causa della sua complessità e del tempo necessario per creare una soluzione su misura. Le aziende spesso guardano alle opzioni commerciali a causa delle capacità extra che forniscono, come strumenti aggiuntivi, monitoraggio e gestione.
Cloud vs. on premises
Le aziende che cercano di implementare il software di elaborazione e distribuzione dei big data hanno opzioni quando si tratta del modo e del metodo in cui ciò viene realizzato. Con l'ascesa del cloud e i suoi vantaggi, come non richiedere grandi spese per l'infrastruttura, molti guardano al cloud per la gestione dei dati, l'elaborazione, la distribuzione e persino l'analisi. Mescolano e abbinano con l'opzione di scegliere più fornitori di cloud per diverse esigenze di dati. È anche possibile combinare soluzioni cloud con soluzioni on-premise per una sicurezza migliorata.
Volume, velocità e varietà dei dati
Come accennato in precedenza, i dati vengono prodotti a un ritmo rapido. Inoltre, i tipi di dati non sono tutti di un solo tipo. Le singole aziende potrebbero produrre una gamma di tipi di dati, dai dati dei sensori dei dispositivi IoT ai log degli eventi e ai clickstream. Pertanto, gli strumenti necessari per elaborare e distribuire questi dati devono essere in grado di gestire questo carico in modo scalabile, efficiente in termini di costi ed efficace. I progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico, stanno aiutando a rendere questo più gestibile.
