빅데이터 및 빅데이터 분석은 오늘날 수많은 대기업들이 사용하고 있는 기술이다. 이것은 많은 양의 정보가 존재하는 현 시대에 매우 중요한 기술이기도 하다. 그러나 일부 회사는 이에 필요한 기술을 갖춘 직원을 고용하는 데 어려움을 겪고 있다. 또한 그들의 시설 및 클라우드 네트워크가 빅데이터를 처리할 만큼 효율적이지 않은 경우도 있다. 그러나 최근 보고서에 따르면 초기 단계에서 빅데이터 기술을 활용하고 앞으로 나아갈 수 있도록 하기 위해 자동화 기술 사용이 고려된다.
인사이드 빅데이터에 실린 기사에 따르면 빅데이터는 매우 큰 잠재력을 지니고 있다. 그러나 회사들이 친 커튼의 뒷면을 들여다보면 이들의 응용 프로그램은 앞서 언급된 문제들의 병목현상으로 고생하고 있다. 예를 들어 기업들은 '베타 테스트' 단계에서 벗어나 자사의 기술을 일반 대중들이 대량으로 사용하기에 적합한 최종 제품으로 만들고자 노력한다. 다행히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자동화 등의 기술이 이 작업을 더욱 쉽게 만드는 데 일조했다.
기업들이 사용자에게 접근성이 쉬운 빅데이터를 만들기 위해 노력한 것은 이번이 처음이 아니다. 하둡(Hadoop)은 대기업에만 국한된 것이 아닌 빅데이터를 만들기 위해 노력한 개척자다. 그러나 문제는 기술 전문 지식이나 리소스를 충분히 확보하지 못했다는 것이다. 이런 현상은 오늘날 클라우데라(Cloudera)에서도 볼 수 있다. 클라우데라는 소비자들이 기술을 받아들일 준비를 하도록 만드는 데 지나치게 많은 돈을 지출하고 있다.
자동화 도구는 이런 곤경을 해결한다. 자동화 도구는 빅데이터와 관련된 복잡성을 잘 처리할 수 있도록 내용을 단순화하고 직원들을 지원한다. 대다수의 새로운 빅데이터 혁신가들은 빅데이터로 수행되는 작업 대부분을 자동화하기 위해 복잡한 알고리즘을 사용한다. 이로 인해 사람이 한다면 많은 시간이 소요됐을 반복적인 작업 등이 훨씬 쉽게 자동화된 프로세스로 대체된다. 이것은 진전을 의미하며 이 기술이 앞으로 표준이 된다면 기술이 더 발전할 수 있는 열쇠가 될 것이다.