Классика баз данных - статьи
С этим наблюдением нельзя не
С этим наблюдением нельзя не согласиться. Все чаще возникают задачи, для решения которых требуется обработка очень больших данных. Во многих случаях такие задачи носят переборный характер, и при применении для их решения традиционных (даже самых развитых) СУБД требуется почти астрономическое время. Как это ни странно, гораздо эффективнее такие задачи решаются с применением доморощенных методов управления данными, специализированными для данного конкретного случая.
Анализ данных как центр прибыли. В традиционной обстановке предприятия быстро исчезают барьеры между отделом ИТ и бизнес-подразделениями, и имеется много примеров компаний, в которых бизнесом являются именно данные. Вследствие этого сбор, интеграция и анализ данных больше не считаются расходами на ведение бизнеса; данные – это ключ к достижению эффективности и прибыльности бизнеса. В результате быстро развивается индустрия, поддерживающая анализ данных. Только в 2007 г. общий объем сделок по поглощению компаний, поставляющих средства анализа данных (Business Intelligence, BI), превысил 10 миллиардов долларов, и это лишь «вершина айсберга» инструментальных средств анализа данных. Напряженность рынка средств аналитики привлекает новых пользователей и приводит к новым требованиям к технологии. Опытные аналитики привлекаются к работе во все большем числе отраслей индустрии, и все чаще их интересуют возможности анализа необработанных данных. В то же время к аналитической работе с данными склоняется и возрастающее число лиц, принимающих решения, которые не обладают технической подготовкой.
И это, действительно, тенденция. Число аналитиков растет, объемы данных увеличиваются, а цены на инструменты анализа больших объемов данных остаются сумасшедшими. Отсюда происходит текущая мода на специализированные программно-аппаратные комплексы (appliance), предназначенные только для анализа данных, а также на построение аналитических систем в инфраструктуре «облачных вычислений».
Повсеместность структурированных и неструктурированных данных. Наблюдается взрывообразный рост объема структурированных данных, доступных в Web и корпоративных внутренних сетях.
