Много чуждестранни автори се съгласяват, че епохата на Big Data е приключила. В този случай терминът Big Data се отнася до технологии, базирани на Hadoop. Много автори дори уверено могат да посочат датата, когато Big Data напусна този свят, и тази дата е 05.06.2019.
Какво всъщност се случи в този знаменателен ден?
В този ден компанията MAPR обеща да спре своята дейност, ако не успее да намери средства за продължаването на функционирането си. По-късно, през август 2019 г., MAPR бе придобит от компанията HP. Но ако се върнем към юни, не може да не се отбележи трагичността на този период за пазара на Big Data. През този месец настъпи спад в борсовите котировки на акциите на компанията CLOUDERA – водещ играч на посочения пазар, която се следи с хронично непечелившата HORTOWORKS през януари на същата година. Спадът беше значителен и достигна 43%, в крайна сметка капитализацията на CLOUDERA намаля от 4.1 до 1.4 милиарда долара.
Невъзможно е да не се спомене, че слуховете за надуването на балона в сферата на технологиите, базирани на Hadoop, циркулираха още от декември 2014 г., но той смело устиска почти пет години. Тези слухове се основаваха на отказа на Google, компанията, в която възникна технологията Hadoop, да използва своето изобретение. Но технологията се утвърди по време на прехода на компаниите към облачни средства и бързото развитие на изкуствения интелект. Затова, поглеждайки назад, можем уверено да кажем, че смъртта беше очаквана.
Така ерата на Big Data приключи, но в процеса на работа с големи данни компаниите осъзнаха всички нюанси при работа с тях, ползите, които Big Data може да донесе на бизнеса, както и научиха да използват изкуствения интелект за извличане на стойност от суровите данни.
Още по-интересен е въпросът какво ще дойде на мястото на тази технология и как ще се развиват технологиите за аналитика.
Допълнена аналитика
По време на описваните събития, компаниите, работещи в сферата на анализа на данни, не са останали на място. За това свидетелства информацията за сделките, станали през 2019 година. През текущата година е реализирана най-голямата сделка на пазара – придобиването на аналитичната платформа Tableau от Salesforce за 15,7 млрд. долара. По-малка сделка се е състояла между Google и Looker. И, разбира се, не може да не се отбележи придобиването на платформата за големи данни Attunity от компанията Qlik.
Лидерите на пазара на BI и специалистите от Gartner заявяват за грандиозен преврат в подходите към анализа на данни, който напълно ще разруши пазара на BI и ще доведе до замяна на BI с AI. В този контекст е необходимо да отбележим, че абревиатурата AI означава не „Изкуствен интелект“, а „Допълнителен интелект“. Нека по-близо разгледаме какво се крие зад термина „Допълнена аналитика“.
Допълнената аналитика, както и допълнената реалност, се основава на няколко общи постулата:
- възможността за общуване с помощта на NLP (Natural Language Processing), т.е. на човешки език;
- използване на изкуствен интелект, което означава, че данните ще бъдат предварително обработени от машинен интелект;
- и, разбира се, препоръките, достъпни за потребителя на системата, които именно изкуственият интелект е генерирал.
Според производителите на аналитични платформи, тяхното използване ще бъде достъпно за потребители, които не притежават специални умения, като познания по SQL или подобен скриптов език, без статистическа или математическа подготовка, без познания в популярни езици, специализирани в обработка на данни и съответните библиотеки. Такива хора, наречени „Граждански учени по данни“, трябва да притежават само изключителна бизнес квалификация. Неговата задача е да улови бизнес инсайти от подсказките и прогнозите, които изкуственият интелект ще им предоставя, а да уточни предположенията си, те ще могат да използват NLP.
Описвайки процеса на работа на потребителите с системи от този клас, можем да си представим следната картина. Човек, идвайки на работа и стартирайки съответното приложение, освен обичайната гама от отчети и табла за управление, които могат да бъдат анализирани по стандартни подходи (сортиране, групиране, извършване на аритметични операции), вижда определени подсказки и препоръки, нещо като: „За да постигнете KPI по количество продажби, е добре да приложите отстъпка на продуктите от категория „Градинарство“. Освен това, човек може да се обърне към корпоративния мессенджър: Skype, Slack и т.н. Може да зададе въпроси на робота текстово или гласово: „Изведи ми петте най-печеливши клиенти“. Получавайки съответния отговор, той трябва да вземе оптимално решение, основавайки се на своя опит в бизнеса и да донесе печалба на компанията.
Ако направим крачка назад и погледнем състава на анализираната информация, на този етап продуктите от клас добавена аналитика могат да улеснят живота на хората. В идеалния случай се предвижда, че потребителят просто ще посочи на аналитичния продукт източниците на желаната информация, а програмата сама ще се погрижи за създаването на модел на данни, свързването на таблици и подобни задачи.
Всичко това трябва преди всичко да осигури „демократизация“ на данните, т.е. всеки човек може да се занимава с анализа на целия масив от информация, наличен в компанията. Процесът на вземане на решения трябва да бъде подкрепен с методи на статистически анализ. Времето за достъп до данните трябва да бъде минимално, така че не е необходимо да се пишат скриптове и SQL заявки. И разбира се, ще може да се спести от скъпо платени специалисти по Data Science.
Хипотетично, технологиите откриват благоприятни перспективи за бизнеса.
Какво заменя Big Data
Но всъщност, започнах статията си с Big Data. И не можех да развия тази тема без кратък экскурс в съвременните BI инструменти, основата на които често е Big Data. Судбата на големите данни вече е ясно предопределена, и това са облачните технологии. Подчертал съм вниманието си върху сделки, извършени с производителите на BI с цел демонстрация, че вече всяка аналитична система има облачно хранилище, а облачните услуги имат BI като front end.
Не забравяйки за такива стълбове в сферата на базите данни като ORACLE и Microsoft, е необходимо да се отбележи избраното от тях направление за развитие на бизнеса и това е облакът. Всички предлагани услуги могат да бъдат намерени в облака, но някои облачни услуги вече не могат да бъдат получени on-premise. Те са извършили значителна работа по използването на модели за машинно обучение, създадени са библиотеки, достъпни за потребителите, настроени са интерфейси за удобство при работа с моделите от избора до времето на стартиране.
Още едно важно предимство на използването на облачни услуги, което се споменава от производителите, е наличието на практически безкрайни набори от данни по всяка тема за обучение на модели.
Въпросът обаче е, колко добре ще се адаптират облачните технологии у нас?
Източник: habr.com
