10 اتجاهات رئيسية ستغير صناعة تحليلات البيانات الكبيرة



يختلف سوق تحليلات البيانات الكبيرة اليوم تمامًا عن ما كان عليه قبل بضع سنوات، وسيشهد العقد القادم تغييراً في مجالات الابتكار في كل قطاع من هذه الصناعة العالمية.

في التحديث السنوي المنشور حديثًا لدراسة السوق، وجدت شركة Wikibon أن سوق تحليلات البيانات الضخمة في جميع أنحاء العالم حققت نموا بنسبة 24.5 في المائة في عام 2017 مقارنة بالعام السابق.

كان هذا أسرع من المتوقع في تقرير العام السابق، ويعزى ذلك إلى حد كبير إلى نشر واستخدام السحابة العامة الأقوى من المتوقع فضلاً عن تسارع التقارب بين المنصات والأدوات والحلول الأخرى.

أيضا تتحرك الشركات بسرعة أكبر من مراحل التجربة وإثبات المفهوم مع تحليلات البيانات الضخمة وتحقق مستويات أعلى من قيمة الأعمال من عمليات نشرها.

للمضي قدماً، تتوقع Wikibon أن ينمو سوق تحليلات البيانات الضخمة بمعدل نمو سنوي يبلغ 11 في المائة بحلول عام 2027، ليصل إلى 103 مليارات دولار على مستوى العالم.

سيتم دعم جزء كبير من نمو السوق في السنوات اللاحقة من خلال اعتماد تحليلات البيانات الضخمة في إنترنت الأشياء (IoT)، والتنقل، وحالات استخدام الحوسبة المتقدمة الأخرى.

ما الذي سيدفع تطور صناعة تحليلات البيانات الكبيرة على مدى العقد المقبل هو الاتجاهات الرئيسية التالية، كما أثبتت أبحاث Wikibon:

  1. مقدمي الخدمات السحابية العامة يوسعون نفوذهم

تتقارب صناعة البيانات الكبيرة حول ثلاثة مزودين رئيسيين للسحابة العامة – Amazon Web Services و Microsoft Azure و Google Cloud Platform – ويقوم معظم بائعي البرامج ببناء حلول تعمل فيها جميعًا، يقدم هؤلاء وغيرهم من مزودي السحابة العامة للبيانات الكبيرة بما في ذلك بائعي البيانات الضخمة المعروفين مثل IBM و Oracle بحيرات بيانات IaaS و PaaS المدارة التي يتم تشجيع العملاء والشركاء على تطوير تطبيقات جديدة.

  1. تستمر مزايا السحابة العامة على السحب الخاصة في الاتساع

أصبحت السحابة العامة منصة تحليل البيانات الكبيرة المفضلة لكل شريحة من العملاء، ذلك لأن حلول السحابة العامة تنضج بسرعة أكبر، مما يضيف وظائف أكثر ثراءً، مع تكلفة ملكية تنافسية بشكل متزايد، تعمل السحابة العامة على تطوير النظم الإيكولوجية لواجهة برمجة التطبيقات وتعزيز أدواتها الإدارية بشكل أسرع مما ينبثق من عالم حلول تحليل البيانات الضخمة المصممة لعمليات النشر المحلية.

  1. تنامي السحابة المختلطة أو الهجينة

أصبحت السحابة المختلطة أو الهجينة محطة وسيطة للبيانات الضخمة للمؤسسة في الطريق إلى نشر أكثر اكتمالا في السحابة العامة.

تملأ السحب الهجينة بخطط البيانات الضخمة لمعظم الشركات الكبيرة، ولكن في الغالب كاستراتيجية انتقالية. ذلك لأن التوازن يتجه نحو قيام الشركات بوضع المزيد من أصول البيانات الضخمة في السحب العامة.

إدراكًا لهذا الاتجاه، يعمل بائعو البيانات الكبار التقليديون على تحسين منتجاتهم لحالات الاستخدام المختلط. وعلى نفس المنوال، يجري البحث عن منصات البيانات الكبيرة القائمة على المباني للنشر في السحب العامة.

  1. تسريع وقت المؤسسة إلى القيمة

بدأ المستخدمون في تسريع وتيرة دمج أصول البيانات الضخمة الخاصة بهم في السحب العامة، بنفس القدر من الأهمية تتحول حلول البيانات الضخمة، المستندة إلى السحابة والداخلية، إلى عروض متكاملة مصممة لتقليل التعقيد وتسريع وقت التقييم.

يوفر المزيد من موفري الحلول واجهات برمجة تطبيقات موحدة لتسهيل الوصول، وتسريع عملية التطوير، وتمكين إدارة أكثر شمولية خلال مجموعات حلول البيانات الضخمة الخاصة بهم.

  1. جلب تطبيقات متطورة إلى السوق

تعمل الشركات الناشئة الكبيرة في مجال البيانات على جلب تطبيقات متطورة بشكل متزايد إلى السوق، بدأ مزودو التطبيقات المبتكرون في تعطيل المشهد التنافسي الكبير للبيانات من خلال الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

يتزايد تهديد الداخلين الجدد إلى السوق في كل شريحة بيانات كبيرة، حيث يتم تصميم معظم الابتكارات لعمليات النشر السحابية العامة أو الهجينة، دخلت العديد من الشركات الناشئة الجديدة في مجال قواعد البيانات ومعالجة الدفق وعلوم بيانات السوق في السنوات القليلة الماضية.

  1. أصبحت نهج البيانات الضخمة الكبيرة بدائل قابلة للتطبيق لمنصات ثابتة

قبل مضي وقت طويل، سوف يظهر جيل جديد من مزودي أنظمة البيانات الضخمة على قوة نهج الجيل التالي الذي يمزج إنترنت الأشياء و بلوك تشين.

سيتم تحسين المزيد من منصات البيانات الضخمة من الجيل التالي لإدارة خط أنابيب devops من البداية إلى النهاية للتعلم الآلي والتعلم العميق و الذكاء الإصطناعي أيضا، يتم أرشفة منصات البيانات الكبيرة لتقديم خدمات مايكروسوفت إلى الأجهزة الحديثة.

  1. أصبحت تقنية Hadoop مجرد قطعة في لغز البيانات الكبيرة

هناك علامات على أن السوق تعتبر Hadoop مجرد قطعة في لغز البيانات الكبيرة، ومع ذلك فإن Hadoop هي تقنية ناضجة يتم اعتمادها على نطاق واسع لحالات الاستخدام الرئيسية – مثل مصفاة المعلومات غير المهيكلة – في العديد من مؤسسات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمستخدمين، ولا تزال أمامها فترة حياة طويلة مفيدة في العديد من المؤسسات.

مع أخذ هذا المنظور طويل الأجل في الاعتبار، يستمر البائعون في تحسين عروضهم عن طريق هندسة قابلية التشغيل المتداخل الأكثر سلاسة بين مكونات الأجهزة والبرامج التي تم تطويرها بشكل مستقل.

  1. يقوم المستخدمون على نحو متزايد بخلط ومطابقة عمليات نشر البيانات الكبيرة متعددة البائعين في النظم الإيكولوجية المفتوحة

يقدم عدد قليل من بائعي البيانات الكبيرة حلولًا تتضمن مكونات خاصة أو غير قياسية أو غير مفتوحة المصدر. يستفيد العملاء من سوق اليوم شديد التنافس لاستخراج التحسينات المستمرة من بائعي تحليلات البيانات الكبيرة. يقوم البائعون بدورهم بفصل أدواتهم إلى هياكل نمطية يمكن للعملاء من خلالها تبديل المكونات على مختلف المستويات الوظيفية.

هذا هو أفضل أسلوب للبائعين الذين يرغبون في الحصول على حصة مستدامة في السوق الذي يعتبر فيه تأمين المكدس الكامل للبائع شيئًا من الماضي.

  1. يجري تفكيك قواعد البيانات وإعادة تجميعها في نهج مبتكر

نحن ننتقل إلى مستقبل تسود فيه البنى التحتية لتحليل البيانات الضخمة والذاكرة والخوادم بدون خادم، يستكشف البائعون طرقًا جديدة لاستكشاف إمكانيات قاعدة البيانات الأساسية لمعالجة المتطلبات الناشئة، مثل خطوط أنابيب التعليم الآلي والآليات التحليلية المعرفية التي تواجه الحافة.

في هذا التطور تتقارب قواعد البيانات التحليلية والتطبيقية حيث يتم دمج المزيد من القدرات التحليلية للمعاملات عالية الأداء في منصات البيانات بجميع أنواعها، أيضًا أصبح محرك تخزين قاعدة البيانات مستودعًا أساسيًا لبيانات الآلة التي يمكن معالجتها من خلال هياكل بديلة مثل مؤشرات قيمة المفاتيح ومخطط الكائنات.

  1. أصبحت تطبيقات تحليل البيانات الكبيرة المعبأة متاحة على نطاق أوسع

خلال العقد القادم، سيحصل عدد أكبر من المستخدمين على حلول تحليل البيانات الضخمة كخدمات سحابية مسبقة الصنع وقابلة للتجديد الأولي.

ستعمل المزيد من هذه الخدمات على تكييف وتوليف نماذج التعلم الآلي المضمنة والتعلم العميق ونماذج الذكاء الاصطناعي من أجل تقديم نتائج العمل المثلى باستمرار.

وستضم المزيد من هذه الخدمات اصدارات سابقة التجهيز يمكن للعملاء تعديلها وتوسيع نطاقها بحيث تلبي احتياجاتهم الخاصة.