O big data perderá popularidade?

Big data perderá sua popularidade?

A popularidade do big data está no auge e não mostrou sinais de desaceleração ainda. Segundo a Forbes, “o mercado Hadoop chegará a quase US $ 99 bilhões até 2022 no CAGR de cerca de 42%.”De acordo com a pesquisa por pares”, mais de 77% das organizações consideram big data como sua principal prioridade.”

Big data tem um futuro?

No futuro, o Big Data Analytics se concentrará cada vez mais na frescura dos dados com o objetivo final da análise em tempo real, permitindo decisões mais bem informadas e maior competitividade.

O que substituirá o big data no futuro?

A tecnologia cognitiva será a nova palavra da moda. Para muitas empresas, o vínculo entre computação cognitiva e análise se tornará sinônimo da mesma maneira que as empresas agora veem semelhanças entre análises e big data.

Está desatualizado em big data?

Por mais de uma década agora, o fato de as pessoas terem dificuldade em obter informações acionáveis ​​de seus dados foi responsabilizada por seu tamanho. “Seus dados são grandes demais para seus sistemas de punhado”, foi o diagnóstico, e a cura era comprar uma nova tecnologia sofisticada que pode lidar com uma escala maciça.

O que vem a seguir depois do big data?

Várias fontes afirmam que a inteligência artificial (IA) será a próxima grande novidade da tecnologia, e acreditamos que o big data também será.

Por que não usar big data?

Big Data vem com problemas de segurança – os problemas de segurança e privacidade são preocupações importantes quando se trata de big data. Jogadores ruins podem abusar de big data – se os dados cairem nas mãos erradas, o big data pode ser usado para phishing, golpes e para espalhar a desinformação.

Ai substituirá engenheiros de big data?

Isso significa que a IA irá, em última análise, nos substituir, acredito que não é apenas improvável, mas impossível, graças à maneira como a IA é treinada. Existem habilidades (para e.g. essas habilidades científicas de dados) a IA nunca será capaz de substituir, não importa o quão avançado.

Por que o big data está falhando?

É preciso muito trabalho e cooperação para executar um projeto de big data com sucesso. No entanto, às vezes as pessoas não querem jogar bem. Isso pode levar a conflitos entre as partes interessadas e fazer com que o projeto falhe. Certifique -se de promover um ambiente de trabalho positivo e garantir que todas as partes interessadas estejam na mesma página.

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A popularidade do big data está no auge e não mostrou sinais de desaceleração ainda. De acordo com a Forbes – “O mercado Hadoop chegará a quase US $ 99 bilhões até 2022 no CAGR de cerca de 42%.”De acordo com a pesquisa por pares:“ Mais de 77% das organizações consideram big data como sua principal prioridade.”

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No futuro, o Big Data Analytics se concentrará cada vez mais na frescura dos dados com o objetivo final da análise em tempo real, permitindo decisões mais bem informadas e maior competitividade.
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A tecnologia cognitiva será a nova palavra da moda.

Para muitas empresas, o vínculo entre computação cognitiva e análise se tornará sinônimo da mesma maneira que as empresas agora veem semelhanças entre análises e big data.

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Por mais de uma década agora, o fato de as pessoas terem dificuldade em obter informações acionáveis ​​de seus dados foi responsabilizada por seu tamanho. “Seus dados são grandes demais para seus sistemas puncados”, foi o diagnóstico, e a cura era comprar uma nova tecnologia sofisticada que pode lidar com uma escala maciça.

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Qual é a próxima grande novidade depois que várias fontes afirmam que a inteligência artificial (AI) será a próxima grande novidade da tecnologia, e acreditamos que o big data também será.

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Big Data vem com problemas de segurança – os problemas de segurança e privacidade são preocupações importantes quando se trata de big data. Jogadores ruins podem abusar de big data – se os dados cairem nas mãos erradas, o big data pode ser usado para phishing, golpes e para espalhar a desinformação.

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Isso significa que a IA irá, em última análise, nos substituir, acredito que não é apenas improvável, mas impossível, graças à maneira como a IA é treinada. Existem habilidades (para e.g. essas habilidades científicas de dados) a IA nunca será capaz de substituir, não importa o quão avançado.

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É preciso muito trabalho e cooperação para executar um projeto de big data com sucesso. No entanto, às vezes as pessoas não querem jogar bem. Isso pode levar a conflitos entre as partes interessadas e fazer com que o projeto falhe. Certifique -se de promover um ambiente de trabalho positivo e garantir que todas as partes interessadas estejam na mesma página.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que o big data falhou

Falta de objetivos

Uma das razões mais comuns pelas quais os projetos de big data falham é a falta de objetivos claros. Sem um objetivo claro, pode ser um desafio determinar quais dados você precisa coletar e como usá -los de maneira eficaz.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] É big data o fim da teoria

Não há “fim da teoria”, mas apenas novas oportunidades. Enquadrando a questão do big data em termos de oposições, isto é, dedução versus indução, orientada por hipóteses versus orientada por dados ou humana versus máquina, perde o ponto de que ambas as estratégias são necessárias e podem se complementar.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Ainda é um big data

O Big Data é uma palavra da moda usada para descrever imensos volumes de dados, não estruturados e estruturados, que podem inundar um negócio no dia-a-dia. O big data é usado para analisar insights, o que pode levar a melhores decisões e movimentos de negócios estratégicos.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que são 3 limitações para o uso de big data

Esses dados precisam ser analisados ​​para melhorar a tomada de decisão. Mas existem alguns desafios de big data encontrados pelas empresas. Isso inclui qualidade de dados, armazenamento, falta de profissionais de ciência de dados, validação de dados e acumulação de dados de diferentes fontes.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é o maior problema com big data

Armazenar. Com vastas quantidades de dados gerados diariamente, o maior desafio é o armazenamento (especialmente quando os dados estão em diferentes formatos) dentro dos sistemas herdados. Os dados não estruturados não podem ser armazenados em bancos de dados tradicionais.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] A ciência dos dados ficará obsoleta com a IA

Não, é improvável que a inteligência artificial (IA) torne os cientistas de dados obsoletos. De fato, é mais provável que a IA complemente o trabalho dos cientistas de dados em vez de substituí -los.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Ai assumirá o analista de dados

A IA não substituirá os analistas de dados em parte porque as máquinas ainda não conseguem entender o contexto como podemos. Eles não conseguem ler uma sala e não conseguem adaptar sua narrativa àquela sala.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que o big data é superestimado

Especialistas do setor afirmam que os defeitos inerentes a essa tecnologia podem ser superados apenas a longo prazo, quando algumas mudanças são introduzidas em seu funcionamento. Isso também gerou vários críticos e opositores, muitos dos quais afirmam que a tecnologia é exagerada – e como não é digno de investimento de tempo e esforço.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que 87% dos projetos de ciência de dados falham

Indisponibilidade de dados de qualidade

Os dados geralmente são crus e podem conter muitos valores ausentes ou absurdos. Nesses casos, às vezes se torna impossível transformar o conjunto de dados especificado em um conjunto de dados amigável ao modelo. Assim, se a qualidade dos dados não for boa o suficiente, o projeto de ciência de dados provavelmente falhará.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os 4 problemas de big data

Desafios de Big DataStorage.Em processamento.Segurança.Encontrar e corrigir problemas de qualidade de dados.Escalando sistemas de big data.Avaliando e selecionando tecnologias de big data.Ambientes de big data.Insights em tempo real.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que o big data é controverso

Uma das principais questões relativas à análise de big data é a falta de transparência. Big Data Analytics coleta toneladas de informações privadas sobre os clientes, levantando muitas preocupações com a privacidade: para onde as informações privadas vão quem pode vê -las quem está coletando

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que o big data é um problema

Falta de entendimento adequado de big data

Por exemplo, se os funcionários não entenderem a importância do armazenamento de dados, eles podem não manter o backup de dados sensíveis. Eles podem não usar bancos de dados corretamente para armazenamento. Como resultado, quando esses dados importantes são necessários, eles não podem ser recuperados facilmente.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Por que o big data é enganoso

O tamanho de big data também pode levar os analistas a confundi -lo com o ideal estatístico de uma ” população ”, enquanto, de fato, é uma amostra muito tendenciosa. Como os dados observadores de fontes on-line não são derivados de experimentos estatisticamente rigorosos, eles geralmente podem conter muitos tipos de vieses.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] A ciência dos dados existirá em 10 anos

Se a demanda estiver claramente aumentando e o fornecimento de pessoas que desejam entrar não está aumentando tanto, as oportunidades de ciência de dados podem se tornar mais fáceis de pousar nos próximos 10 anos. Pela minha análise, acho que é bem claro (pelo menos para mim), essa ciência de dados estará por perto por algum tempo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais trabalhos não serão substituídos pela AI

Como tal, os empregos que exigem alta inteligência emocional, como terapeutas, assistentes sociais e enfermeiros, provavelmente não serão substituídos pela IA. Profissionais especializados: empregos que exigem profunda experiência em um campo específico, como médicos, advogados e cientistas, têm menos probabilidade de serem totalmente substituídos pela IA.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] É big data apenas um hype

Para resumir, o big data não é apenas hype, mas uma oportunidade que está aguardando os tomadores certos. Embora ainda em seus estágios iniciais, alguns estão aplicando análises, motores de regras e técnicas de aprendizado de máquina a big data, fornecendo ferramentas de exploração de dados e pesquisa.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Data Science está morta em 10 anos

Portanto, até e a menos que encontremos uma maneira de não usar os dados em si, a ciência de dados como um campo não ficará obsoleta tão cedo. No entanto, muitos acreditam que, como as tarefas diárias de um cientista de dados são de natureza quantitativa ou estatística, elas podem ser automatizadas e não haverá necessidade de um cientista de dados no futuro.

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