Gartner: Big Data больше не существует!

B последнее время мы в CleverDATA все чаще в общении с клиентами стараемся заменить термин «Big Data» на просто «Данные» и «Информацию». И в подтверждение наших слов Gartner выпустил очередной Цикл Зрелости Технологий 2015 (Hype Cycle), в котором Big Data ОТСУТСТВУЕТ КАК КЛАСС!!!

End of Big Data

Что это значит? Не оправдались ожидания? Давайте разбираться.

В одной из публикаций я подробно останавливался на Цикле Зрелости Технологий 2014 года. И уже тогда Big Data начала «скатываться с горки» и ключевой вопрос, который меня волновал — Удастся ли Big Data разогнаться и перейти в стадию стабильных технологий?

Вот так выглядел Hype Cycle for Emerging Technologies 2014. Большие Данные достойно занимают самый центр!

Gartner Hype Cycle Emerging Technologies 2014

Gartner Hype Cycle Emerging Technologies 2014

И вот как он стал выглядеть в 2015 году! Big Data больше нет.

Gartner Hype Cycle Emerging Technologies 2015

Gartner Hype Cycle Emerging Technologies 2015

За прошедший год мы видим существенное изменение отношения к Большим Данным как к классу как со стороны ИТ-сообщества, так и в понимании клиентов.

Учитывая, что объемы данных на Земле продолжают увеличиваться темпами минимум с удвоением каждые два года, то сегодня все ДАННЫЕ — уже являются Большими и требуют новых подходов к работе с ними, которые вызревали последние годы.

Мы возвращаемся к тем же задачам, что и раньше — анализ данных, их визуализация, и применение для принятия решений, но существенно поменяв инструменты, усилив технологии хранения, обработки и анализа.

Посыл Gartner к рынку — Хватит болтать о Больших Данных. Решайте практические задачи!

Исчезновение Big Data говорит только об одном — это больше не Hype!

Big Data перешла в практическую плоскость и ее фактически заменил новый класс технологий — Machine Learning, впервые появившийся в этом году, но практически на том же месте, что и Big Data в прошлом.

Задача остается все той же — Как извлечь из данных ценные знания?. Надежда на Машинное Обучение? Посмотрим, задержится ли Machine Learning на картинке или мы его тоже не увидим через год.

 

Вопрос: А вы все еще используете термин Big Data? пора прекращать!  

Вы можете оставить комментарий здесь

 

Я оставляю за собой право удалять комментарии, которые считаю неуместными, грубыми или оскорбительными.

  • -P

    Бигдата это подход к обработке определенных типов и состояний данных, баззвордом и хайпом (слово-то какое) это перестало быть году эдак в 2012. Гартнеровская диаграмма вообще не про это. Статья — графоманский полет мысли.

    • Очень интересно. Поподробнее поделитесь? Просто с такой формулировкой сталкиваюсь впервые. Для каких определенных типов и состояний применятся «подход Бигдата»? И о какой Гартнеровской диаграмме идет речь?

      • -P

        Очень интересно, как Вы пишете статью, не ознакомившись с предметной областью. Начать знакомство можно хотя бы даже с соответствующей статьи в википедии

        https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data

        • 🙂 Мне казалось, вы хотели поделиться своим мнением по этому вопросу. Но раз вы готовы предложить только википедию, то ознакомившись с другими публикациями на сайте, вы, возможно, найдете для себя что-то новое по этой теме.

          • -P

            Вы ознакомились с вводной частью? Хорошо. Там в первом предложении написано, что бигдата это общий термин для данных, настолько объемных, что их обработка которых либо невозможна традиционными методами (реляционные), либо существенно удорожается. Из этой парадигмы вытекают решения в частности на базе Hadoop, например hBase и HDFS. Их смысл в одном предложении: использование дешевого горизонтально масштабируемого железа для распределения нагрузки по хранению и обсчету (commodity hardware). hBase был внедрен в Facebook в 2010 году. Тогда бигдату еще можно было назвать неким баззвордом и хайпом и то с натяжкой, учитывая, что всяким BOINC тогда уже было сто лет в обед — а идея по сути та же.

            Но на дворе 2015 год. Ваша статья догоняет паровоз, который ушел 5 лет назад. Это с одной стороны очень странно для топ-менеджера не самого маленького интегратора, а с другой — показательно в отношении интеграторской индустрии в РФ.

        • Мда. «Цитируем википедию, если она закончилась — переходим на личности». Судя по вашим комментариям вы лично проектами Big Data не занимаетесь. Проблема уже давно выросла из задач хранения.
          Давайте так — вы сейчас у меня в блоге, поэтому пишите по существу вопроса то, что может быть интересно другим из личного опыта.

          • -P

            Я работал в проекте, где объемы данных исчислялись петабайтами, а нагрузка сотнями тысяч RPS. Ваши комментарии смешат сотрудников гугла и яндекса.

            Правда в том, что когда все хайтеки уже несколько лет воспринимают бигдату как само собой разумеющееся, отечественные интеграторы открывают для себя «новые области».

            Бессмысленно продолжать этот диалог, Вы отстали от жизни. Остается только пожелать наверстать упущенное.

            Добро пожаловать в реальный мир.

  • Pingback: Лучшие онлайн курсы по Data Science - Den Reymer()

  • Вячеслав

    Одно из значений слова Hype — обман, надувательство…