http://www.pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=155716
[spoiler]1. Роберт Мортон, ведущий инженер Tableau (которая недавно пополнила свои облачные BI-сервисы поддержкой ETL-платформы Syncsort на базе Hadoop), полагает, что следующими за Большими будут так называемые Big Small Data. Проблема не в том, что «предприятия не собираются отказываться от инфраструктур для работы со структурированными данными», а в том, что существующие технологии интеграции пока не способны объединить объёмные сеты Big Data, генерируемые автоматически, с множеством мелких Small Data, «производимых» людьми на рабочих местах.
2. Мобильность -- это лишь одна из составляющих концепции «чем больше данных накапливается, тем объёмнее получится их монетизация» ($1000 of data value per consumer X 100 million users = the next revolution).
3. Большие данные действительно неплохо обволакивают и расширяют действующие системы, но главное, что Эрик не упомянул -- это итоговая доставка аналитики на смартфоны пользователей. Он частично отметил этот момент в пункте о мобильности, однако сделал акцент на корпоративном интересе -- но Большие данные открывают огромные возможности для развития бизнесов, основанных на личных интересах каждого человека.
4. Рождение крупных инноваций -- это абсолютно точно. Например, один из принципиальных трендов, это интенсивное развитие интеллектуальных систем на базе технологий машинного обучения, которые будут автоматически вытаскивать из Big Data всяческие важные паттерны в реальном времени под запросы на естественном языке, смогут легко масштабироваться в кластерах, и предоставят дружелюбный UI, понятный неайтишнику. Спрос на подобные системы отмечают сегодня многие поставщики BI !
5. С развитием Интернета вещей нынешние проекты больших данных будут выглядеть мелочью -- но пока что на этом пути предстоит решить ряд технических, но качественно принципиальных задач: улучшить и ускорить инструменты для отбора и анализа неструктурированной информации; реализовать новые подходы к очистке, интеграции и преобразованию данных; сделать движки наподобие Hadoop более клиенто-ориентированными, улучшить их быстродействие и возможности по обработке запросов; научиться изучать Big Data в реальном времени, чтобы их можно было сразу использовать в конкретных прикладных задачах.
Но, возможно, они не хотят этой информацией делиться. Или не могут этой информацией грамотно распорядиться... Но пользователям от этого, конечно, не легче...
Возможно, вендоры (особенно те, которые предлагают дорогие решения для крупных корпораций) сделали ставку на прямое общение с потенциальными и/или уже состоявшимися клиентами... Правильна ли такая стратегия, покажет только время...
Выходит, главная задача вендоров -- усложнять жизнь своим потенциальным и уже состоявшимся клиентам (в том числе, запудривая им мозги мало кому понятными маркетинговыми терминами), а задача СМИ -- облегчать жизнь этим клиентам (помогая им, среди прочего, в этих терминах разобраться)?