Êtes-vous en phase avec l'avenir du Big Data ?

Global data has been rapidly growing for more than a decade, snowballing into massive quantities of data available to businesses today. Data is aggregated everywhere on the Internet – through web searches, social media, work files, and text messages – as well as via IoT devices and sensors. This has led to impressive market growth, and according to Statista, the global big data market is forecasted to increase to $103B by 2027, more than double its market size in 2018.

There is no end in sight for the accumulation and growth of big data. So, the question remains: are you prepared to face the future of big data? Let’s look at several key steps you can take to prepare yourself for big data management in the years to come.

Les fermes de serveurs de base de données permettent une gestion des données simple et rapide gestion des données

Il faut se rendre à l'évidence : les données volumineuses ne peuvent pas toutes être regroupées sur un seul ordinateur. La mise en place d'une grappe de petits ordinateurs pour gérer les charges de travail est compliquée à configurer et difficile à faire fonctionner. Elle peut également engendrer des problèmes, tels que des asymétries de partage et des difficultés de gestion des charge de travail , créant ainsi un écosystème extrêmement fragile et difficile à gérer. En outre, un grand jeu de données unique et un entrepôt de données centralisé n'est ni productif ni nécessaire.

Instead, consider working with a flexible database server farm for an environment that’s easy to set up, manage, and change. A homogeneous database server farm offers independent servers without cluster complexity, a single database setup, and the ability to add or delete servers without affecting others. Vector Analytics Database’s high performance and easy administration without cluster complexities make it a great option for a database server farm. Vector requires little to no tuning, so virtually no individual setup is needed, and it allows users to introduce variations that are typically found in a heterogeneous database server farm.

L'intégration rend les données utilisables et agiles

Data supports decision-making, and data quality impacts an organization’s ability to provide its products and services. Company data must be usable and agile, as well as protected and governed, but managing data becomes more complicated each year as quantities of data grow. Because of this, organizations must harness the power of data integration by collaboratively using people, suppliers, and technologies to make better use of disparate data sources and inform decision-making.

Les étapes clés à suivre dans le processus de préparation des big data comprennent l'extraction des données à partir de diverses sources, le chargement correct des données et la transformation des données pour l'analyse. Veillez à respecter les normes de gouvernance données et à garder à l'esprit les processus de sécurité au cours de ce processus. L'intégration des big data permettra à votre entreprise de fonctionner avec des équipes très performantes qui partagent des informations, des données et des connaissances pour support décisions commerciales et le service à la clientèle.

Une plateforme de données moderne offre des informations de haute qualité en temps réel

Les entreprises sont confrontées à un autre défi lorsqu'il s'agit de gérer des quantités apparemment infinies de données : leurs entrepôts de données ne sont pas conçus pour analyser des données volumineuses en temps réel. La plupart des entrepôts de données sont conçus pour ce dont les entreprises avaient besoin il y a plusieurs années, avec une infrastructure sur site , une capacité fixe et un traitement optimisé pour les schémas de bases de données relationnelles. Aujourd'hui, les entreprises ont besoin d'infrastructures évolutif dans le nuage et d'une mise à l'échelle des ressources à la demande. Les entrepôts de données traditionnels ne peuvent pas répondre à ces besoins avec la rapidité requise par les entreprises modernes.

A modern data platform designed for high-efficiency processing can leverage high-performance vectorized data processing and manage big, unruly data. Actian Analytics AI Platform helps organizations manage and analyze huge quantities of data quickly and efficiently, giving users real-time insights to make business decisions in the moment. Actian Analytics AI Platform’s unique capabilities outperform traditional data warehouse solutions, delivering significantly higher performance at a much lower cost.

Mieux gérer les Big Data en cette nouvelle année

Vous cherchez des solutions modernes et évolutif pour vous aider à relever vos défis en matière de big data au cours de la nouvelle année ? Visitez la page de présentation des produits d'Actian pour trouver des solutions à vos besoins en matière de gestion des données et d'analyse.

À propos de l'auteur

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield is Director of Product Marketing at Actian, driving awareness of the Actian Data Platform's integration, management, and analytics capabilities. She brings 20+ years in analytics, security, and cloud solutions marketing at industry leaders such as Cisco, McAfee, and VMware. Teresa focuses on helping customers achieve new levels of innovation and revenue with data. On the Actian blog, Teresa highlights the value of analytics-driven solutions in multiple verticals. Check her posts for real-world transformation stories.