Intro
Ettevõtted kasutavad suuri andmeid, et saada teadmisi ja teavitada strateegiat, ning seda protsessi juhivad sageli suurte andmete konsultatsiooniteenused. Õige analüütilise platvormi valimine on kriitiline otsus, mis mõjutab otseselt ettevõtte andmetöötluse edukust, arvestades suurt hulka erinevaid vahendeid.
Suurandmete platvormi valimise põhitegurid
Suurandmete analüüsivahendi valimine nõuab tehniliste ja operatiivsete tegurite hoolikat hindamist, et tagada selle vastavus konkreetsetele ärivajadustele. Olulised kaalutlused hõlmavad järgmist:
- **Skaalumisvõime ja jõudlus: **Platvorm peab toime tulema kasvavate andmemahtude ja kasutajate juurdepääsuga ilma jõudluse halvenemiseta. Peamised näitajad on päringute vastamise aeg ja andmete läbilaskevõime, mida tuleks võrrelda tööstusharu võrdlusnäitajatega.
- Andmete integreerimine ja ühilduvus: Oluline on sujuv integreerimine olemasoleva infrastruktuuriga. Platvorm peab ühilduma SQL/NoSQL-andmebaasidega, pilveteenustega ning suutma sisestada andmeid erinevatest allikatest, näiteks asjade interneti seadmetest ja ERP-süsteemidest.
- Turvaomadused: Turvalisuse üksikasjalik hindamine on kohustuslik. See hõlmab läbivat krüpteerimist, automaatseid varukoopiaid, võrgu turvameetmeid (tulemüürid, sissetungi tuvastamine) ja õigusraamistike (nt GDPR, HIPAA või SOC2) järgimist.
- **Kulutõhusus: **Kõikide salvestamise, töötlemise ja võrgukasutusega seotud kulude mõistmine on väga oluline. Kasutuspõhised hinnakujundusmudelid hoiavad ära tarbetud ressursside tarbetuid kulutusi, erinevalt paindumatutest püsikulude mudelitest.
- **Analüütilised võimalused: **Platvorm peaks pakkuma täiustatud funktsioone, nagu prognoosiv analüüs, masinõppe algoritmid ja andmete töötlemine reaalajas. Kohandatavad armatuurlauad ja visuaalsed aruandlusvahendid on andmete tõlgendamiseks samuti kriitilise tähtsusega.
Ülevaade juhtivatest suurandmete analüüsi vahenditest
Turg pakub mitmeid tugevaid platvorme, millel kõigil on erinevad tugevused:
- PixelPlex: See on multidistsiplinaarne arendus- ja konsultatsiooniettevõte, mis on spetsialiseerunud plokiahela, tehisintellekti, andmeanalüüsi, web3 ja asjade interneti peale. Ettevõte pakub terviklikke suurandmete teenuseid, mis on mõeldud äriandmete väärtuse avamiseks, sealhulgas ekspertide suurandmete nõustamist, andmetehnoloogiat ja -arhitektuuri, andmeteaduse arendamist ning tugevat andmehaldust ja turvalisust. Lisaks on PixelPlex välja töötanud selliseid sisemisi tooteid nagu DocFlow, plokiahela-põhine dokumendihaldussüsteem, ja KYT, krüpto vastavus- ja riskijuhtimisplatvorm.
- **Cloudera Data Platform: **Konstrueeritud kohapealsete ja mitme pilve keskkondade jaoks. See pakub granuleeritud turva- ja juhtimiskontrolli ning toetab mitmesuguseid analüütilisi funktsioone mitmete andmetüüpide kohta.
- Snowflake: Pilveandmeplatvorm, millel on mitme klastri jagatud andmearhitektuur. See tsentraliseerib struktureeritud ja poolstruktureeritud andmeid erinevate töökoormuste jaoks ning tegeleb automaatselt infrastruktuuri, optimeerimise ja andmekaitsega.
- Microsoft Azure Synapse Analytics: Integreerib suurandmed ja andmehoidlad ühtseks teenuseks. See pakub sügavat integratsiooni Power BI ja Azure Machine Learningiga ning toetab nii tellitavaid kui ka pakutavaid ressursse.
- Amazon Redshift: Pilvepõhine andmeladu, mis pakub kiireid päringuvõimalusi. See kasutab veergmälu ja massiliselt paralleelset töötlemist, et täita keerulisi päringuid petabaitide andmete üle ning integreerub sujuvalt teiste AWSi teenustega.
- Google BigQuery: Täielikult hallatav serverivaba andmeladu, mis võimaldab skaleeruvat analüüsi. See pakub reaalajas analüüsi, masinõppe meetodeid ja päringute mälusisest täitmist ning on sügavalt integreeritud Google Cloudi ökosüsteemi.
- Apache Hadoop: Tugev raamistik andmemahukate hajutatud rakenduste jaoks. See kasutab Hadoopi jaotatud failisüsteemi (HDFS), mis tagab massiivse skaleeritavuse serveriklastrite vahel ja sobib suurte struktureerimata andmemahtude töötlemiseks.
Kokkuvõte
Suurandmete platvormi valik on strateegiline investeering. Optimaalne valik on selline, mis mitte ainult ei vasta praegustele tehnilistele ja analüütilistele nõuetele seoses skaleeritavuse, turvalisuse ja integratsiooniga, vaid on ka paindlik, et kohaneda tulevaste tehnoloogiliste muutuste ja andmenõudlustega.
