Mnoho zahraničních autorů se shoduje na tom, že éra Big Data skončila. V tomto případě se pod termínem Big Data rozumí technologie založené na Hadoopu. Mnoho autorů dokonce s jistotou může uvést datum, kdy Big Data opustila tento svět, a tímto datem je 05.06.2019.
Co se tedy stalo v tento významný den?
V tento den společnost MAPR slíbila zastavit svou činnost, pokud nenajde prostředky pro další fungování. Později, v srpnu 2019, byla MAPR koupena společností HP. Ale pokud se vrátíme zpět k červnu, nelze si nevšimnout tragédie tohoto období pro trh Big Data. V tomto měsíci došlo k pádu akciových kurzů společnosti CLOUDERA – vedoucího hráče na tomto trhu, která v lednu téhož roku provedla fúzi s chronicky ztrátovým HORTOWORKS. Pád byl velmi výrazný a dosáhl 43 %, což nakonec vedlo ke snížení tržní kapitalizace CLOUDERA z 4,1 na 1,4 miliardy dolarů.
Nemožno nezmínit, že fámy o nafouknutí bubliny v oblasti technologií, které vycházejí z Hadoopu, kolovaly už od prosince 2014, ale odvážně přežila téměř dalších pět let. Tyto fámy pramenily z odmítnutí společnosti Google, která stojí za technologií Hadoop, od svého vynálezu. Avšak technologie se ujala v období přechodu firem na cloudová řešení a bouřlivého rozvoje umělé inteligence. Proto, když se ohlédneme zpět, můžeme s jistotou říci, že konec byl očekávaný.
Takže éra Big Data skončila, ale během práce s velkými daty si firmy uvědomily všechny nuance s nimi spojené, výhody, které mohou Big Data přinést byznysu, a také se naučily využívat umělou inteligenci k vytěžení hodnoty z nezpracovaných dat.
O to zajímavější se stává otázka, co nahradí tuto technologii a jak se budou dále vyvíjet analytické technologie.
Doplněná analytika
Během popisovaných událostí společnosti působící v oblasti analýzy dat nezahálely. O tom svědčí informace o transakcích, které se uskutečnily v roce 2019. V tomto roce došlo k největší transakci na trhu – akvizici platformy Tableau od Salesforce za 15,7 miliardy dolarů. Menší transakce se uskutečnila mezi Googlem a Lookerem. A samozřejmě nelze opomenout akvizici platformy big data Attunity společností Qlik.
Lídři trhu BI a odborníci Gartner hovoří o obrovském posunu v přístupech k analýze dat, který tento trh úplně zruší a BI nahradí AI. V tomto kontextu je důležité poznamenat, že zkratka AI neznamená "Artificial Intelligence", ale "Augmented Intelligence". Pojďme se podívat blíže na to, co se skrývá za termínem "Doplněná analýza".
Doplněná analýza, podobně jako rozšířená realita, vychází z několika společných postulátů:
- možnost komunikovat pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP), tzn. v lidském jazyce;
- využití umělé inteligence znamená, že data budou předem zpracována strojovým inteligencí;
- a samozřejmě doporučení dostupná uživateli systému, která byla právě generována umělou inteligencí.
Podle názoru výrobců analytických platforem by jejich použití mělo být dostupné pro uživatele, kteří nemají speciální dovednosti, jako je znalost SQL nebo podobného skriptovacího jazyka, nemají statistické nebo matematické vzdělání, ani neovládají populární jazyky zaměřené na zpracování dat a příslušné knihovny. Tito lidé, nazývaní "Citizen Data Scientist", by měli mít pouze vynikající obchodní kvalifikaci. Jejich úkolem je zachytit obchodní poznatky z podnětů a předpovědí, které jim poskytne umělá inteligence, a zpřesnit své domněnky pomocí NLP.
Při popisu procesu, jakým uživatelé pracují se systémy této třídy, si můžeme představit následující obraz. Člověk, když přijde do práce a spustí příslušnou aplikaci, kromě obvyklého souboru reportů a dashboardů, které lze analyzovat standardními metodami (třídění, seskupování, provádění aritmetických operací), vidí určité nápovědy a doporučení, něco jako: „Abychom dosáhli KPI týkajícího se počtu prodejů, měli byste aplikovat slevu na produkty z kategorie ‚Zahradnictví‘.“ Kromě toho se člověk může obrátit na firemní messenger: Skype, Slack atd. Může robotovi položit otázky textem nebo hlasem: „Vyber mi pět nejziskovějších klientů.“ Po obdržení odpovědi by měl učinit optimální rozhodnutí na základě svých zkušeností v byznysu a přinést společnosti zisk.
Pokud se vrátíme zpět a podíváme se na složení analyzovaných informací, produkty třídy rozšířené analytiky mohou v této fázi lidem usnadnit život. Ideálně by mělo být zamýšleno, že uživatel pouze naznačí analytickému produktu zdroje požadovaných informací, a program se postará o vytvoření modelu dat, propojení tabulek a podobné úkoly.
To vše by mělo především zajistit „demokratizaci“ dat, tzn. každý člověk může analyzovat celý soubor informací, které má firma k dispozici. Proces rozhodování by měl být podpořen metodami statistické analýzy. Doba přístupu k datům by měla být minimální, takže by nebylo třeba psát skripty a SQL dotazy. A samozřejmě, mohlo by to ušetřit náklady na vysoce placené specialisty na Data Science.
Hypoteticky technologie otevírají velmi optimistické vyhlídky pro podnikání.
Co nahrazuje Big Data
Ale vlastně jsem začal svůj článek s Big Data. A tuto téma jsem nemohl rozvinout bez krátkého exkurzu do moderních BI nástrojů, jejichž základem často slouží Big Data. Osud velkých dat je nyní jasně předurčen a jsou to cloudové technologie. Upozornil jsem na transakce uzavřené s výrobci BI, abych demonstroval, že nyní každý analytický systém má pod sebou cloudové úložiště a cloudové služby mají BI jako front end.
Neméně důležité je si uvědomit, že mezi pilíři v oblasti databází, jako jsou ORACLE a Microsoft, se vyvíjí jejich obchodní směry a to směrem k cloudu. Všechny nabízené služby lze najít v oblaku, ale některé cloudové služby již nelze získat on-premise. Bylo vykonáno značné úsilí ve využívání modelů strojového učení, byly vytvořeny knihovny dostupné uživatelům, a nastaveny rozhraní pro usnadnění práce s modely od jejich výběru až po nastavení doby spuštění.
Další důležitou výhodou používání cloudových služeb, kterou uvádějí výrobci, je prakticky neomezené množství datových sad na jakékoli téma pro trénink modelů.
Nicméně, vyvstává otázka, jak si cloudové technologie povedou v naší zemi?
Zdroj: habr.com
