Termen datahantering innebär registrering och representation av data på ett sätt som kan vara till hjälp för dig eller andra. Företag som datorföretag genererar data i uppåt tusentals terabyte dagligen, och de måste lagra den genererade data någonstans. Med början av det nya decenniet har företag börjat förlita sig mycket på datahantering och hanteringsverktyg. Målet med dessa verktyg och teknologier är att förse individer och företag med dataoptimering så att de kan fatta korrekta beslut för att öka sin intäktsgenerering. Föreställ dig till exempel hur mycket data Facebook sammanställer varje minut. Det finns ett behov av lösningar som kan registrera, hantera och tolka data med hög hastighet.
För individer och företag som letar efter sådana datahanteringsverktyg och tekniker kommer den här artikeln att vara till stor hjälp för dem. Vi kommer inte bara att dela de mest tillförlitliga datateknikerna med dig, utan vi kommer också att ge dig en uppfattning om hur de fungerar. Vissa av dessa teknologier listas enligt följande;
-
Tabell över Innehåll
- Artificiell intelligens
- Datasjöar
Streaming Analytics
- NoSQL-databas
- Edge Computing
- Slutord
In-Memory Databases
En minnesdatabas hänvisar till ett datahanteringssystem som lagrar data direkt i en dators random access memory (RAM). Med hjälp av random access-minnet har en databas i minnet snabbare dataåtkomsthastigheter. På grund av det är data som lagras i en databas i minnet tillgänglig när det behövs. In-memory-databaser har funnits de senaste tjugo åren, och det är det bästa för företag som datorföretag, som vill få tillgång till stora mängder data snabbt och regelbundet.
Du kan vanligtvis hitta en minnesdatabas i ett datalager. Dessa lager lagrar data i sina databaser, komprimerar dem och förbereder dem för analys. Det finns dock en annan fördel än snabba åtkomsthastigheter. En in-memory databas gör det möjligt att lagra både strukturerad och ostrukturerad data. Nuförtiden kan du välja mellan olika minnesdatabaslösningar där ute och tillgodose alla dina datalagringskrav för ditt företag. Ge dem ett försök om ditt företag vill ha höghastighetsåtkomst till stora mängder data.
- Predictive Analytics
Predictive analytics, som ordet predictive, antyder, förutsäger beteende och framtida händelser med hjälp av lagrad data. Den använder datamodellering, maskininlärningstekniker och datautvinning för att dra framtida förutsägelser. Till exempel använder företag prediktiv analys för att upptäcka bedrägerier, för prediktiv marknadsföring, kreditvärdering och för ekonomiutvärdering.
På grund av framstegen inom artificiell intelligens under de senaste åren har prediktiv analys blivit mer exakt än någonsin tidigare. Som ett resultat av detta har företag börjat investera enorma pengar i en datahanteringslösning som kommer med en prediktiv analysfunktion. Många företag som Microsoft, SAS, IBM och RapidMiner erbjuder databaslösningar som kommer med prediktiv analys.
-
Artificiell intelligens
- Artificiell intelligens har funnits i mer än två decennier nu. Den här tekniken har dock nyligen sett en topp i användningen. På många sätt har maskin- och djupinlärning sett de största framstegen på grund av deras förmåga att hjälpa till med att analysera och registrera data. Termen maskininlärning syftar på en dators förmåga att lära sig utan behov av någon programmering från användaren. Med hjälp av maskininlärning kan företag känna igen mönster, titta på historisk data och förutsäga resultat.
Med djupinlärning kan företag använda flera lager av algoritmer för att analysera och registrera data. Deep learning bygger främst på artificiella neurala nätverk. Det tillåter dataanalysverktyg för att spela in innehåll från videor och bilder och lagra dem som en textfil. Leverantörer som Google, Amazon Web och Microsoft erbjuder AI djupinlärning och maskininlärningslösningar till företag som kan använda sådana funktioner.
-
Datasjöar
Många företag har satt upp datasjöar för att de ska kunna få tillgång till sin data snabbt och enkelt. Datasjöar innehåller ett gigantiskt arkiv för data som samlats in från olika källor och lagras i sitt ursprungliga tillstånd. Jämfört med ett traditionellt databaslager är en datasjö annorlunda. Ett datalager samlar också in data från en mängd olika källor, men lagrar dem i en form som endast är strukturerad för lagring.
Betrakta i ett sådant fall en datasjö som en naturlig vattenkälla, till exempel en sjö som innehåller ofiltrerat vatten, medan ett datalager är som filtrerat vatten på flaska. En datasjö är fördelaktig för företag som vill lagra data men inte vet hur man använder den. På grund av internet of things (IoT) har det skett en ökning i användningen av datasjöar.
- Strömning Analytics
- På grund av att företag bekantat sig med kapaciteten hos en dataanalyslösning har efterfrågan på snabbare tillgång till insikter ökat samtidigt. Dessa företag överväger möjligheten att analysera data tillsammans med strömmande analyser vad gäller den heliga graalen för alla dataanalysverktyg. De letar efter lösningar som gör det möjligt för dem att ge snabba insikter efter att ha accepterat data från flera källor.
Leverantörer som IBM, SAP och TIBCO erbjuder strömningsanalyslösningar nuförtiden. Enligt en studie gjord av MarketsandMarkets genererade streaminganalys cirka tre miljarder dollar i intäkter under år 2016, som de förutspår kommer att öka till tretton miljarder år 2021.
-
SQL är ett datorspråk som används vid hantering och manipulering av data i en RDBMSes (relationella databashanteringssystem). En RDBMSes lagrar data i sin strukturerade form, kategoriserar den i kolumner och rader. Med hjälp av en NoSQL-databas kan utvecklare och administratörer lagra data i dess ostrukturerade form. Det ger också snabb prestanda och snabb åtkomst till denna form av data. Det är dock mycket mindre tillförlitligt än RDBMS.
För att motverka detta bör företag använda både SQL- och NoSQL-baserade databaser, om de vill lagra både strukturerad och ostrukturerad data. MongoDB, Cassandra och Redis är exempel på NoSQL-databaser. Även företag som IBM erbjuder NoSQL-databaser, tillsammans med deras RDBMSes-lösningar.
- Edge Computing
Du kanske känner till cloud computing. Tja, edge computing är motsatsen. Edge computing analyserar data nära dess källa till skapandet. Medan med cloud computing sker dataanalys på en centraliserad server. Den bästa egenskapen med edge computing är att den minskar nätverkstrafiken och dess relaterade kostnader, på grund av minskningen av dataöverföring över ett nätverk. Dataanalytiker och riskkapitalister betraktar edge computing som nästa stora grej när det kommer till dataanalys. Emellertid befinner sig edge computing, främst kantanalys, fortfarande i utvecklingsfasen.
Slutord På grund av den ökade efterfrågan på IT-lösningar fortsätter big data-ekosystemet att utvecklas och växa för att möta dessa krav. Allt eftersom dagarna går dyker nya datahanteringstekniker fram som ger företag förbättrade verktyg för dataanalys. Men ingen lösning passar alla. Företag måste använda en kombination av olika datahanteringstekniker för att uppnå sina behov av dataanalys, inspelning och hantering. För att komma på toppen av konkurrensen har vi delat med oss av några datahanteringstekniker från detta decennium. Så ge dem ett försök.
- Edge Computing