పెద్ద డేటా యొక్క పరిణామం

2000 ల ప్రారంభంలో, డేటాకు సంబంధించి కొత్తదనం కోసం భారీ అవసరం ఉందని స్పష్టమైంది. సంస్థలు తమ డేటాతో ఏమి చేయగలవు అనే దానిపై పరిమితులు ఎగ్జిక్యూటివ్‌లను నిరాశపరిచాయి మరియు సామర్థ్యాన్ని బాగా తగ్గించాయి. చాలా కంపెనీలు భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని నిల్వ చేశాయి, కాని వాటిని తమ ప్రయోజనాలకు అనుగుణంగా నిర్వహించలేకపోయాయి, విశ్లేషించలేకపోయాయి. ఈ పెరుగుతున్న ఒత్తిడి పెద్ద డేటా సరిహద్దుకు దారితీసింది.

2003 లో, గూగుల్ మ్యాప్‌రెడ్యూస్ అనే డేటా అప్లికేషన్‌ను సృష్టించింది, ఇది సంస్థ తన శోధన ప్రశ్నల గురించి వేలాది సర్వర్‌లలోని సమాచారాన్ని తక్కువ వ్యవధిలో ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి అనుమతించింది. స్కేలబుల్ మరియు అనువర్తన యోగ్యమైన, ప్రోగ్రామ్ కేవలం నిమిషాల్లో వేలాది డేటా పనులను చేయడానికి గూగుల్‌ను అనుమతించింది, ఇది ఉత్పాదకతను మెరుగుపరిచింది మరియు డేటాతో ఏమి చేయవచ్చనే దాని గురించి గ్రహించిన సరిహద్దులను పునర్నిర్వచించింది. దాదాపు 10 సంవత్సరాల తరువాత, పెద్ద డేటా సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క కేంద్ర సిద్ధాంతంగా మారింది. దీని దూర పరిధి మరియు సామర్థ్యం కార్యాలయంలో డేటా నిర్వహణను ప్రాథమికంగా మార్చింది. కానీ ఈ పరిణామాన్ని ప్రేరేపించినది ఏమిటి మరియు పెద్ద డేటా భవిష్యత్తును ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది? మీరు ఎప్పటికీ అడగరని మేము అనుకున్నాము. (పెద్ద డేటాపై కొంత నేపథ్య పఠనం కోసం, పెద్ద డేటాను చూడండి: ఇది ఎలా సంగ్రహించబడింది, క్రంచ్ చేయబడింది మరియు వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.)

పెద్ద డేటా ప్రశ్నలకు సమాధానాలు కోరడం

మ్యాప్‌రెడ్యూస్ యొక్క అందం చాలా క్లిష్టమైన పనులను సరళీకృతం చేసింది. కమ్యూనికేషన్‌ను యంత్రాల ద్వారా నిర్వహించవచ్చు, సిస్టమ్ వైఫల్యాలను పరిష్కరించవచ్చు మరియు ఇన్‌పుట్ డేటాను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించవచ్చు, ఈ ప్రక్రియను అధిక సాంకేతిక నైపుణ్యాలు అవసరం లేని వ్యక్తులు పర్యవేక్షించవచ్చు. డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను సాధ్యం కాకుండా చేరుకోగలిగేలా చేయడం ద్వారా, డేటా మేనేజ్‌మెంట్‌లో సాంస్కృతిక మార్పుకు గూగుల్ ప్రేరణనిచ్చింది. వేలాది పెద్ద సంస్థలు తమ డేటా కోసం మ్యాప్‌రెడ్యూస్‌ను ఉపయోగిస్తున్నందుకు చాలా కాలం ముందు కాదు.

కానీ ఒక సమస్య ఉంది: మ్యాప్‌రెడ్యూస్ కేవలం ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్. ఇది డేటా ప్రాసెసింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను సులభతరం చేసినప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న డేటా లోపాలకు సమాధానం కాదు; ఇది సరైన దిశలో చాలా అవసరమైన దశ మాత్రమే. కార్పొరేషన్లకు వారి ప్రత్యేకమైన డేటా అవసరాలను తీర్చగల మరియు డేటా మేనేజ్‌మెంట్ యొక్క అవసరమైన వాటికి మించి వెళ్ళే వ్యవస్థ అవసరం. సంక్షిప్తంగా, అభివృద్ధి చెందడానికి అవసరమైన సాంకేతికత.

హడూప్‌ను నమోదు చేయండి

డగ్ కట్టింగ్‌తో సహా పలు ప్రోగ్రామర్లు సృష్టించిన ఓపెన్-సోర్స్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ సాఫ్ట్‌వేర్ హడూప్‌ను నమోదు చేయండి. మ్యాప్‌రెడ్యూస్ ప్రాథమిక మరియు విశాలమైన చోట, హడూప్ రిఫ్రెష్ విశిష్టతను అందించింది. కంపెనీలు తమ సొంత టైలర్-మేడ్ అనువర్తనాలను ఏ ఇతర సాఫ్ట్‌వేర్ చేయలేని విధంగా డేటా అవసరాలను తీర్చగలవు మరియు ఇది సాధారణంగా ఇతర ఫైల్ సిస్టమ్‌లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ప్రతిభావంతులైన ప్రోగ్రామర్‌లతో ఉన్న సంస్థ ముందు చేరుకోలేని డేటాతో ప్రత్యేకమైన పనులను సాధించే ఫైల్ సిస్టమ్‌ను రూపొందించగలదు. డెవలపర్లు అనువర్తనాలు మరియు ప్రోగ్రామ్‌లను ఒకదానితో ఒకటి పంచుకుంటారు, వీటిని వివరించవచ్చు మరియు పరిపూర్ణం చేయవచ్చు.

అటువంటి ముఖ్యమైన వనరును ప్రజాస్వామ్యం చేయడం ద్వారా, హడూప్ ఒక ధోరణిగా మారింది. అన్నింటికంటే, చాలా పెద్ద సంస్థలు, ముఖ్యంగా సెర్చ్ ఇంజన్ సంస్థలు తమకు దశాబ్దాలుగా అవసరమని భావించాయి! వెబ్ శోధన ప్రశ్నలలో ఉపయోగించిన డేటాను ఉత్పత్తి చేసే పెద్ద హడూప్ అనువర్తనాల అమలును యాహూ వంటి సెర్చ్ ఇంజన్ దిగ్గజాలు ప్రకటించడానికి చాలా కాలం ముందు. ఫేస్బుక్, అమెజాన్, ఫాక్స్, ఆపిల్, ఈబే మరియు ఫోర్స్క్వేర్లతో సహా అనేక భారీ కంపెనీలు తమ భారీ డేటాబేస్ల కోసం ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అవలంబిస్తున్నట్లు ప్రకటించాయి. హడూప్ డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం కొత్త ప్రమాణాన్ని సెట్ చేసింది.

పెద్ద డేటా, పెద్ద సమస్యలు

డేటా టెక్నాలజీలో పురోగతి కంపెనీలు డేటాను ప్రవర్తించే విధానాన్ని పున ed రూపకల్పన చేసినప్పటికీ, చాలా మంది అధికారులు పూర్తి స్థాయి అవసరమైన పనుల కోసం వాటిని అసంపూర్తిగా కనుగొన్నారు. జూలై 2012 లో, ఒరాకిల్ 300 మందికి పైగా సి-లెవల్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లపై ఒక సర్వేను విడుదల చేసింది, 36 శాతం కంపెనీలు డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఐటిపై ఆధారపడగా, 29 శాతం మంది తమ వ్యవస్థలకు తమ కంపెనీలను కలుసుకోవడానికి తగిన సామర్థ్యాలు లేవని అభిప్రాయపడ్డారు. కావాలి. సేకరించిన డేటాను ఉపయోగించలేకపోవడం ద్వారా తమ సంస్థ తన ఆదాయంలో 14 శాతం వరకు నష్టపోతోందని 93 శాతం మంది అభిప్రాయపడ్డారు. ఇది మంచి ఉత్పత్తులను తయారు చేయడానికి మరియు ఎక్కువ మంది కార్మికులను నియమించటానికి ఖర్చు చేయగల ఆదాయం. కంపెనీలు లాభదాయకంగా ఉండటానికి కష్టపడుతున్న కాలంలో, సంస్థలు మరింత లాభదాయకంగా మారడానికి డేటాను మెరుగుపరచడం అవసరం. వాణిజ్యంపై పెద్ద డేటా ప్రభావం ఇప్పటికే గడిచిందని నమ్మేవారు ఉన్నప్పటికీ, అది కలిగి ఉన్న వృద్ధి మరియు పురోగతికి అవకాశాలు ఇంకా పూర్తిగా గ్రహించబడలేదు.

బిగ్ డేటా కోసం ఫ్యూచర్ ఏమి కలిగి ఉంటుంది

శుభవార్త ఏమిటంటే హడూప్ మరియు మ్యాప్‌రెడ్యూస్ అనేక ఇతర డేటా మేనేజ్‌మెంట్ సాధనాలను ప్రేరేపించాయి. చాలా కొత్త కంపెనీలు హడూప్‌లో పనిచేసే విస్తృతమైన డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను సృష్టిస్తున్నాయి, కానీ విస్తృత శ్రేణి విశ్లేషణాత్మక విధులను మరియు సులభంగా సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను అందిస్తున్నాయి. డేటా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కార్పొరేషన్లు అధిక వనరులను పెట్టుబడి పెట్టినట్లు తెలుస్తోంది మరియు డేటా సంస్థల యొక్క ఆర్ధిక విజయం దీనికి రుజువు. 2010 లో, డేటా సంస్థలు రిటైల్ అమ్మకాలలో 2 3.2 బిలియన్లను అంచనా వేశాయి. 2015 నాటికి మాత్రమే ఈ సంఖ్య 17 బిలియన్ డాలర్లకు పెరుగుతుందని చాలా మంది నిపుణులు అంచనా వేశారు. ఇది కొన్ని అతిపెద్ద టెక్నాలజీ కంపెనీలను కోల్పోని వాస్తవం. డేటా సంస్థలను సంపాదించడానికి ఐబిఎం మరియు ఒరాకిల్ రెండూ గత కొన్ని నెలలుగా బిలియన్లను ఖర్చు చేశాయి. పోటీ మార్కెట్ వాటా కోసం పోటీ పడుతుండటంతో రాబోయే సంవత్సరాల్లో అనేక ఇతర సంస్థలు ఇలాంటి ఎత్తుగడలు వేస్తాయి.

బిగ్ డేటా ఫ్రాంటియర్

సేకరించిన డేటా మొత్తం విపరీతంగా పెరుగుతూనే ఉంది, ఇది కొంత ఆందోళన కలిగిస్తుంది మరియు మరికొందరు ఉత్సాహంగా ఉంది. డేటా విశ్లేషణ ద్వారా మన ప్రపంచం గురించి క్రొత్త విషయాలను నేర్చుకునేటప్పుడు మానవులు మరింత ఉత్పాదకత మరియు అనుకూలతగా కొనసాగుతారు. ఇబ్బంది ఏమిటంటే, ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటా ఉంది, ఇవన్నీ సరిగ్గా నిల్వ చేయలేకపోతున్నామని చాలా మంది భయపడుతున్నారు, చాలా తక్కువ దాన్ని సరిగ్గా నిర్వహించడం వల్ల అది అవసరమైన వారందరికీ ఉపయోగించబడుతుంది.

పెద్ద డేటాలోని పురోగతి డేటాకు సంబంధించిన అత్యవసర సమస్యలకు పరిష్కారాల కోసం అపూర్వమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, నిపుణులు సూచించిన ప్రకారం, పెద్ద డేటా సమర్థత మరియు నాణ్యతను నొక్కిచెప్పినట్లయితే, ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యయాలలో మాత్రమే సంవత్సరానికి 300 బిలియన్ డాలర్లను ఆదా చేసే అవకాశం ఉంది; చిల్లర వ్యాపారులు తమ ఆపరేటింగ్ మార్జిన్‌లను మెరుగుపరచగలుగుతారు, ప్రభుత్వ రంగం మెరుగైన సేవలను అందించగలదు మరియు పెద్ద సంస్థలు బిలియన్లను ఆదా చేస్తాయి. అందువల్ల, మా డేటా సమస్యలను పరిష్కరించడం కేవలం కంపెనీ బోర్డు గదుల్లోనే కాదు, ప్రతిచోటా అవసరం అనిపిస్తుంది. ఇది పెద్ద డేటా యొక్క భవిష్యత్తు గురించి మంచి విషయాలు చెబుతుంది - మరియు బహుశా మనది కూడా.