Video: Big Data Applications | Big Data Application Examples | Big Data Use Cases | Big Data | Simplilearn 2024
Aangepaste toepassingen en toepassingen van derden bieden een alternatieve methode voor het delen en onderzoeken van grote gegevensbronnen. Hoewel alle lagen van de referentiearchitectuur op zichzelf belangrijk zijn, is deze laag waar het grootste deel van de innovatie en creativiteit zichtbaar is.
Deze toepassingen zijn horizontaal, omdat ze problemen aanpakken die in alle sectoren voorkomen, of verticaal, omdat ze bedoeld zijn om een sectorspecifiek probleem op te lossen. Vanzelfsprekend heeft u veel toepassingen waaruit u kunt kiezen en nog veel meer. Er wordt verwacht dat categorieën van commercieel beschikbare big data-applicaties net zo snel of sneller zullen groeien dan de acceptatiegraad van de onderliggende technologie.
De meest voorkomende categorieën vanaf dit moment zijn log data-applicaties (Splunk, Loggly), ad / media-applicaties (Bluefin, DataXu) en marketingapplicaties (Bloomreach, Myrrix). Er worden ook oplossingen ontwikkeld voor de gezondheidszorg, productie en transportmanagement, om er maar een paar te noemen.
Zoals bij elk ander aangepast ontwikkelingsproject voor apps, zal het maken van big data-applicaties structuur, standaarden, nauwkeurigheid en goed gedefinieerde API's vereisen. De meeste bedrijfstoepassingen die gebruik willen maken van big data moeten zich abonneren op API's voor de hele stapel.
Het kan nodig zijn om onbewerkte gegevens van de low-level dataopslag te verwerken en de onbewerkte gegevens te combineren met gesynthetiseerde uitvoer van de magazijnen. Zoals je zou verwachten, is de operatieve term aangepast, en het creëert een ander type druk op de big data-implementatie.
Big data beweegt snel en verandert in een oogwenk, dus softwareontwikkelteams moeten snel applicaties kunnen maken die relevant zijn voor het oplossen van de zakelijke uitdaging van het moment.
Bedrijven moeten misschien nadenken over het ontwikkelen van 'tijger-teams', die snel reageren op veranderingen in de bedrijfsomgeving door op aanvraag applicaties te creëren en in te zetten. In feite kan het geschikter zijn om deze toepassingen als "semicustom" te beschouwen, omdat ze meer assemblage vereisen dan daadwerkelijke low-level codering.
In de loop van de tijd worden bepaalde typen toepassingen gemaakt, in context, door de eindgebruiker, die de oplossing uit een palet met componenten kan samenstellen. Onnodig om te zeggen, dit is waar de structuur en standaardisatie het meest noodzakelijk zijn. Softwareontwikkelaars moeten consistente, gestandaardiseerde ontwikkelomgevingen creëren en nieuwe ontwikkelingspraktijken ontwikkelen voor een snelle uitrol van big data-applicaties.
