I conducenti di auto trascorrono la maggior parte del loro tempo a sbirciare attraverso il parabrezza, solo una frazione di quel tempo guardando nei loro specchietti retrovisori. Questo perché guidare è un'attività mission-critical, non diversamente dal processo decisionale necessario per gestire un'attività seria. Perché allora la maggior parte dei dirigenti concentra la loro attenzione analitica sul passato? Perché non guardare ciò che sta accadendo ora, che cosa sta scendendo dal luccio?
Uno dei motivi è che gli strumenti per l'analisi dei dati sono stati tutti focalizzati sul passato. Questo sta cambiando, in parte perché i flussi di dati in tempo reale continuano a proliferare. Tuttavia, l'accesso e la gestione efficace di tali flussi richiede un motore in grado di parlare la lingua dei dati in lingua: SQL. Invio, SQLStream. A differenza dei tradizionali sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS), che persistono dati che possono essere successivamente interrogati, SQLStream esegue query continue su flussi di dati mirati. Ciò consente una visione in tempo reale della situazione di un'organizzazione.
Questo è stato l'argomento della nostra discussione in un recente episodio di The Briefing Room, con il Dr. Robin Bloor e Damian Black di SQLStream. Abbiamo imparato:
- SQLstream detiene cinque brevetti che coprono l'idea di base di streaming relazionale e server di streaming che elaborano continuamente operazioni relazionali; altri tre brevetti sono ancora in corso.
- Diversi analisti hanno affermato che il 2013 sarà un anno chiave per l'analisi di streaming, i cui motori saranno fondamentali per l'integrazione delle piattaforme di intelligence operativa.
- Esempi di streaming di Big Data che possono essere analizzati a vantaggio dell'azienda includono file di registro delle applicazioni, dati GPS, dettagli del registro delle chiamate, traffico Web e traffico di rete.
- Un'area specifica di valore è la telematica, che consente alle società di telecomunicazioni di monitorare a distanza l'integrità di dispositivi, sistemi e infrastrutture, quindi evitare interruzioni riconoscendo i problemi che si verificano o persino prevedere efficacemente guasti del dispositivo o del sistema.
- Il dottor Bloor ha osservato che Hadoop non è in realtà un ottimo motore di parallelismo. Non è un motore di prestazioni. La sua bellezza sta nella sua versatilità e nel fatto che è possibile archiviare facilmente qualsiasi tipo di dati.
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