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Dez principais tendências de Big Data para 2017

Fonte: Tableau Software

O ano de 2016 foi um marco para o Big Data, com mais organizações armazenando, photoprocessando e extraindo valor de dados de todos os formatos e tamanhos. Em 2017, os sistemas que oferecem suporte a grandes volumes de dados estruturados e não estruturados continuarão crescendo. Haverá uma demanda de mercado por plataformas que ajudem os administradores de dados a governar e proteger o Big Data e que permitam aos usuários analisar esses dados. Esses sistemas amadurecerão para operar de forma integrada com os padrões e sistemas de TI empresarial.

O que aconteceu depois? Este relatório destaca as principais tendências de Big Data para 2017, como:

  1. Big Data mais ágil e acessível: mais opções para agilizar o Hadoop
  2. O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
  3. Organizações aproveitam lagos de dados desde o início para obter valor
  4. Arquiteturas desenvolvidas para rejeitar um tamanho padrão para todas as estruturas
  5. A variedade, e não o volume ou a velocidade, é o que orienta os investimentos em Big Data
  6. O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
  7. A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
  8. A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
  9. O Big Data cresceu: Hadoop reforça os padrões empresariais
  10. O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar Big Data que vale a pena ser analisado

Ler artigo completo em: Tableau

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