20 декабря 2018 г.

Год подходит к концу, и самое время строить прогнозы на будущее. Билл Шмарзо, технический директор Hitachi Vantara, рассказал об основных трендовых направлениях на 2019 год. В фокусе — цифровая трансформация, новые возможности озер данных и искусственного интеллекта.

Компании поймут, в чем состоит суть цифровой трансформации

Многие компании думают, что цифровая трансформация ограничивается одной цифровизацией. Последняя представляет собой интеграцию цифровых технологий, таких, как нативные облачные приложения и мобильные устройства, с существующими производственными процессами. Суть же цифровой трансформации состоит в использовании экономических преимуществ больших данных, Интернета вещей (IoT) и расширенных инструментов аналитики (машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект).

Цифровизация позволяет заменить в производственных процессах людей датчиками, которые обеспечивают сбор информации. Цифровая трансформация создает ценность с точки зрения клиентов и помогает компании стать по-настоящему успешной, благодаря использованию цифровых технологий, таких, как машинное обучение, глубокое обучение и блокчейн.

Стоит ожидать, что в 2019 году компании, наконец, поймут эту разницу, и будут сосредоточены не только на внедрении новых цифровых технологий, но и на трансформации своей бизнес-модели в целом.

Монетизация данных остается важнейшей задачей для IT-директоров

Часть проблем, связанных с монетизацией данных, возникает из-за того, что многие организации не вполне четко представляют себе значение термина «монетизация» в данном контексте. Они рассматривают монетизацию как «нечто, предоставляемое взамен» (то, сколько другие готовы платить за мои данные) или как «выгоду от использования» (я использую полезную информацию, извлекаемую из данных, для создания новых источников дохода). Но это в корне неверный подход.

Эксперт полагает, что в 2019 году контракты Chief Data Officer (CDO) будут завязаны на монетизацию данных. Наиболее передовые компании переименуют должность CDO в Chief Data Monetization officer (CDMO). Это будет необходимо им для того, чтобы прояснить условия взаимодействия компании с CDO и четко отделить его обязанности от обязанностей CIO, который отвечает за управление инфраструктурой, обеспечивающей поддержку данных организации. Ждем этих изменений и смотрим, к чему они приведут.

Потенциал озер данных все еще используется неполностью

Многие компании сталкиваются с проблемами при работе с озерами данных. В 2019 году организации осознают, что недостаточная производительность озер данных — это не технический вопрос, а вопрос правильной расстановки приоритетов.

Многие организации рассматривают озера данных как способ снижения затрат, связанных с данными (посредством снижения нагрузки на хранилища данных в части процедур ETL, архивации и перемещения данных). CIO упускают прекрасную возможность превратить озера данных в ценную платформу для совместной работы. Это позволит объединить усилия ключевых фигур бизнеса и специалистов по обработке данных. А также предусмотреть или избежать снижения оттока клиентов, сокращения незапланированных производственных простоев, избавиться от устаревших и излишних складских запасов или, например, обеспечить более точное соблюдение сроков поставки с помощью средств обработки данных и инструментов аналитики. Можно предположить, что в 2019 году организации осознают истинное предназначение озер данных и будут эффективнее их использовать в соответствии со своими потребностями.

Инжиниринг данных выходит на первый план

В 2019 году инжиниринг данных займет, наконец, достойное место в ряду других технологий, закрепив также новую должность data engineer. Данный специалист будет принимать участие в разработке архитектуры больших данных, собирать данные из традиционных и нетрадиционных источников, производить очистку и интеграцию данных для последующего анализа. Немаловажная часть его работы состоит в усовершенствовании различных подходов к обработке данных, таких, как разработка инновационных шаблонов дизайна, проектирование жизненного цикла данных, согласование представления данных, аннотирование массивов данных и гибкий поиск.

И, наконец, одна из важнейших функций data engineer — первичная подготовка данных. Он сопоставляет и преобразует исходные данные, используя различные алгоритмы (например, сортировку и синтаксический разбор), в заранее подготовленный формат, а затем сохраняет результаты в озере данных для их дальнейшей обработки специалистом, должность которого data scientist. Все это позволит команде специалистов работать более эффективно, что, несомненно, позволит в результате улучшить показатели бизнеса.

Чрезмерная шумиха вокруг искусственного интеллекта мешает бизнесу достигать результатов

Сейчас заметна чрезмерная шумиха вокруг возможностей искусственного интеллекта (ИИ). В 2019 году эта шум, вероятно, станет еще более громким и назойливым (видимо, недалек тот день, когда нам стоит ожидать, что даже какая-нибудь арахисовая паста или хлопья будут с вкраплениями искусственного интеллекта!). И, конечно же, не обойдется без многочисленных разговоров о проблемах с грядущей безработицей, вызванной негативным влиянием внедрения ИИ. Это, в свою очередь, будет отрицательно влиять на коммерциализацию и монетизацию технологий искусственного интеллекта.

Люди, однако, постепенно начинают понимать, что искусственный интеллект, особенно в форме машинного обучения (в частности, в виде линейной регрессии, логистической регрессии, деревьев поиска решений, алгоритма k-ближайших соседей), существует рядом с нами уже в течение нескольких десятилетий, и это не приводит к каким-либо драматическим культурным сдвигам или, тем более, к закату человечества.

Тем не менее, чрезмерная шумиха и опасения, связанные с ИИ, замедлят процесс получения коммерческих, производственных и социокультурных преимуществ, которые он способен нам дать.

Битва будущего случится на границе

Сейчас идет битва за границу IoT, и ведут ее не технологические, а промышленные компании. Граница начинается не на входе в IoT-платформе, а на PLC-контроллерах и датчиках, которые генерируют данные. Эти PLC-контроллеры становятся все более интеллектуальными по мере того, как новые технологии хранения данных, вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта проникают на границу IoT.

Многие IT-компании рассматривают Интернет вещей (IoT) как еще один источник данных, которые необходимо хранить и обрабатывать. Однако IoT — это нечто гораздо большее. Именно IoT предоставляет возможность действовать уже в точках сбора данных и применять технологии машинного обучения непосредственно при сборе данных для оптимизации решений, принимаемых в ходе производственных процессов. В этом мощь IoT Edge.

Посмотрим, все ли прогнозы сбудутся в 2019 году. А пока — самое время готовиться к Новому году и строить планы по развитию бизнеса с учетом основных трендовых направлений.

Источник: Пресс-служба компании Hitachi Vantara