Video: CeBIT 2013 - Big Data Anwendungen 2024
Benutzerdefinierte Anwendungen und Anwendungen von Drittanbietern bieten eine alternative Methode zum Freigeben und Prüfen großer Datenquellen. Obwohl alle Schichten der Referenzarchitektur an sich wichtig sind, ist diese Schicht der Ort, an dem die meiste Innovation und Kreativität offensichtlich ist.
Diese Anwendungen sind entweder horizontal, da sie branchenübergreifend oder vertikal arbeiten, da sie dazu beitragen sollen, ein branchenspezifisches Problem zu lösen. Unnötig zu sagen, Sie haben viele Anwendungen zur Auswahl und viele weitere kommen. Es wird erwartet, dass Kategorien kommerziell erhältlicher Big-Data-Anwendungen so schnell oder schneller wachsen werden als die Akzeptanzrate der zugrundeliegenden Technologie.
Die am weitesten verbreiteten Kategorien in diesem Zusammenhang sind Logdatenanwendungen (Splunk, Loggly), Ad / Media-Anwendungen (Bluefin, DataXu) und Marketinganwendungen (Bloomreach, Myrrix). Es werden auch Lösungen für die Gesundheitsbranche, das Fertigungs- und das Transportmanagement entwickelt, um nur einige zu nennen.
Wie bei jeder anderen benutzerdefinierten Anwendungsentwicklungsinitiative erfordert die Erstellung von Big Data-Anwendungen Struktur, Standards, Genauigkeit und genau definierte APIs. Die meisten Geschäftsanwendungen, die Big Data nutzen möchten, müssen APIs über den gesamten Stack abonnieren.
Es kann erforderlich sein, Rohdaten aus den Low-Level-Datenspeichern zu verarbeiten und die Rohdaten mit synthetisierten Ausgaben aus den Lagern zu kombinieren. Wie Sie vielleicht erwarten, ist der operative Ausdruck benutzerdefiniert, , und es entsteht ein anderer Druck auf die Big-Data-Implementierung.
Big Data bewegt sich schnell und ändert sich im Handumdrehen, so dass Softwareentwicklungsteams in der Lage sein müssen, schnell Anwendungen zu erstellen, die für die Bewältigung der aktuellen geschäftlichen Herausforderungen von Bedeutung sind.
Unternehmen müssen möglicherweise über die Entwicklung von "Tiger-Teams" nachdenken, die schnell auf Änderungen im Geschäftsumfeld reagieren, indem sie Anwendungen auf Abruf erstellen und bereitstellen. In der Tat mag es angemessener sein, diese Anwendungen als "semicustom" zu betrachten, weil sie mehr Assemblierung als tatsächliche Low-Level-Codierung beinhalten.
Im Laufe der Zeit werden bestimmte Arten von Anwendungen im Kontext vom Endbenutzer erstellt, der die Lösung aus einer Palette von Komponenten zusammenstellen kann. Unnötig zu sagen, dass hier die Struktur und Standardisierung am nötigsten ist. Softwareentwickler müssen konsistente, standardisierte Entwicklungsumgebungen erstellen und neue Entwicklungspraktiken für die schnelle Einführung von Big Data-Anwendungen entwickeln.
