Analyse des mégadonnées, qu'extraire de la valeur du Big Data est aujourd'hui devenu un impératif commercial si nous aspirons à prendre de meilleures décisions, prévoir les habitudes de consommation et, en résumé, lorsque nous cherchons à obtenir un avantage concurrentiel qui nous différencie de nos concurrents.
L'irruption de nouvelles technologies Le Big Data a forcé la reformulation des stratégies des centres de données pour atteindre l'efficacité et prendre conscience de ces préférences collectives à partir d'énormes volumes de données provenant de centaines de millions d'appareils. Oui, indubitablement, dans cette reformulation Hadoop est un élément clé grâce à l'énorme utilitaire Yellow Elephant Open Source pour sauvegarder et traiter le Big Data à faible coût.
Mais même si la révolution basée sur Hadoop, architecte de la démocratisation du Big Data, permet d'évoluer à moindre coût, la vérité est que cela implique aussi déficiences qui doivent être corrigés. Même si aujourd'hui Hadoop est presque synonyme de Big Data, non seulement des plates-formes plus robustes sont nécessaires, agile et évolutif, sinon qu'en plus outils d'analyse en temps réel pour une grande amélioration des processus de décision au niveau politique et commercial.
Analyse en temps réel avec des technologies non perturbatrices
Son potentiel et sa popularité nous permettent d'affirmer que, en tant que moteur de traitement de données volumineuses, Hadoop continuera à faire partie du futur du Big Data dans un proche avenir, et même à moyen et long terme, mais avec des éléments qui le complètent pour amplifier ces faiblesses. Pour cela, aura partager la vedette avec de nouvelles technologies qui aident à tirer le meilleur parti du Big Data.
Spécifiquement, des solutions capables de répondre aux besoins d'analyse en temps réel Oui, par exemple, moteurs en mémoire (Étincelle, Tempête, etc.) pour permettre les requêtes en temps réel sont les candidats les plus forts. UNE mise en œuvre conjointe qui tirent parti des différentes ressources des architectures pour ça, même si à l'avenir ils peuvent devenir des technologies de rupture.
Ce besoin émergent d'analyser le Big Data pour prendre des décisions commerciales immédiates forcera les technologies Big Data à mûrir. jusqu'à son unification totale, comme à l'époque avec les bases de données relationnelles.
Pourtant, par rapport aux tendances actuelles, un avenir au-delà d'Hadoop ne signifie pas tant son exclusion, mais un amélioration en utilisant d'autres solutions complémentaires qui satisfont également à cette exigence d'analyse en temps réel ou qui permettent d'en garantir les performances, sans renoncer aux avantages d'une évolutivité infinie et d'un grand référentiel de données.
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