Sok külföldi szerző egyetért abban, hogy a Big Data korszaka véget ért. És ebben az esetben a Big Data kifejezés a Hadoopon alapuló technológiákra utal. Sok szerző még azt a dátumot is magabiztosan meg tudja nevezni, amikor a Big Data elhagyta ezt a világot, és ez a dátum 05.06.2019.
Mi történt ezen a jeles napon?
Ezen a napon a MAPR megígérte, hogy felfüggeszti munkáját, ha nem talál forrást a további működéshez. A MAPR-t később, 2019 augusztusában felvásárolta a HP. De visszatérve júniusra, nem lehet nem hagyni figyelmen kívül ennek az időszaknak a tragédiáját a Big Data piac számára. Ebben a hónapban zuhantak a piac egyik vezető szereplőjének, a CLOUDERA-nak a részvényei, amely ugyanazon év januárjában egyesült a krónikusan veszteséges HORTOWORKS-szal. Az összeomlás meglehetősen jelentős volt, elérte a 43%-ot, végül a CLOUDERA kapitalizációja 4,1 milliárd dollárról 1,4 milliárd dollárra csökkent.
Lehetetlen nem azt mondani, hogy 2014 decembere óta keringenek a pletykák a Hadoop-alapú technológiák területén buborékról, de ez bátran kitartott még majdnem öt évig. Ezek a pletykák azon alapultak, hogy a Google, az a cég, ahol a Hadoop technológia származott, elutasította a találmányát. A technológia azonban gyökeret vert a vállalatok felhőfeldolgozási eszközökre való átállása és a mesterséges intelligencia gyors fejlődése során. Ezért visszatekintve bátran kijelenthetjük, hogy a halál várható volt.
Ezzel a Big Data korszaka véget ért, de a Big Data-n való munka során a vállalatok felismerték a rajta való munka minden árnyalatát, a Big Data által az üzleti életben rejlő előnyöket, és megtanulták a mesterséges felhasználást is. intelligencia a nyers adatokból való érték kinyerésére.
Annál érdekesebbé válik a kérdés, hogy mi váltja fel ezt a technológiát, és hogyan fejlődnek tovább az analitikai technológiák.
Kiterjesztett elemzés
Az ismertetett események során az adatelemzés területén dolgozó cégek nem ültek nyugton. Mit lehet megítélni a 2019-ben lezajlott tranzakciókra vonatkozó információk alapján. Ebben az évben a piac legnagyobb tranzakcióját hajtották végre: a Salesforce megvásárolta a Tableau elemző platformot 15,7 milliárd dollárért. Egy kisebb üzlet jött létre a Google és a Looker között. És természetesen nem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy a Qlik felvásárolta az Attunity big data platformot.
A BI piacvezetői és a Gartner szakértői hatalmas váltást jelentenek be az adatelemzés megközelítésében; ez az elmozdulás teljesen tönkreteszi a BI-piacot, és a BI-t mesterséges intelligencia váltja fel. Ebben az összefüggésben meg kell jegyezni, hogy az AI rövidítés nem „Artificial Intelligence”, hanem „Augmented Intelligence”. Nézzük meg közelebbről, mi van a „Kibővített Analytics” szavak mögött.
A kiterjesztett analitika, akárcsak a kiterjesztett valóság, több általános posztulátumon alapul:
- az NLP (Natural Language Processing) segítségével történő kommunikáció képessége, azaz. emberi nyelven;
- mesterséges intelligencia alkalmazása, ez azt jelenti, hogy az adatokat gépi intelligencia fogja elő feldolgozni;
- és természetesen a rendszer használója számára elérhető ajánlások, amelyeket mesterséges intelligencia generált.
Az elemző platformok gyártói szerint azok használatát olyan felhasználók használhatják majd, akik nem rendelkeznek speciális ismeretekkel, például SQL vagy hasonló szkriptnyelv ismeretekkel, nem rendelkeznek statisztikai vagy matematikai képzettséggel, nem ismerik a népszerű nyelveket. adatfeldolgozásra és a megfelelő könyvtárakra szakosodott. Az ilyen „Citizen Data Scientist” nevű embereknek csak kiemelkedő üzleti képesítésekkel kell rendelkezniük. Feladatuk, hogy a mesterséges intelligencia által adott tippekből és előrejelzésekből üzleti betekintést nyerjenek, és az NLP segítségével pontosítsák a találgatásaikat.
Az ebbe az osztályba tartozó rendszerekkel dolgozó felhasználók folyamatát leírva a következő kép képzelhető el. Az ember, aki munkába áll és elindítja a megfelelő alkalmazást, a szokásos megközelítésekkel (rendezés, csoportosítás, aritmetikai műveletek végrehajtása) elemezhető jelentések és irányítópultok szokásos készlete mellett bizonyos tippeket és javaslatokat lát, például: A KPI, eladások számának eléréséhez a „Kertészet” kategória termékeire kedvezményt kell alkalmazni.” Ezenkívül egy személy kapcsolatba léphet egy vállalati messengerrel: Skype, Slack stb. Kérdéseket tehet fel a robotnak, szöveges vagy hangos üzenettel: „Adja meg az öt legjövedelmezőbb ügyfelet.” A megfelelő válasz megérkezése után meg kell hoznia az üzleti tapasztalatai alapján a legjobb döntést, és profitot kell hoznia a cégnek.
Ha visszalép egy lépést, és megnézi az elemzett információ összetételét, és ebben a szakaszban, a kiterjesztett elemzési termékek megkönnyíthetik az emberek életét. Ideális esetben azt feltételezzük, hogy a felhasználónak csak az analitikai terméket kell a kívánt információ forrására irányítania, és a program maga gondoskodik az adatmodell létrehozásáról, a táblák összekapcsolásáról és hasonló feladatokról.
Mindez elsősorban az adatok „demokratizálódását”, azaz az adatok „demokratizálódását” kell, hogy biztosítsa. Bárki elemezheti a vállalat rendelkezésére álló információk teljes körét. A döntéshozatali folyamatot statisztikai elemzési módszerekkel kell alátámasztani. Az adatelérési időnek minimálisnak kell lennie, így nem kell szkripteket és SQL lekérdezéseket írni. És természetesen pénzt takaríthat meg a jól fizetett Data Science specialistákon.
Hipotetikusan a technológia nagyon fényes kilátásokat kínál az üzleti élet számára.
Mi váltja fel a Big Data-t?
De valójában a Big Data-val kezdtem a cikkemet. Ezt a témát pedig nem bonthatnám ki anélkül, hogy egy rövid kirándulást ne tennék a modern BI-eszközökbe, amelyek alapja gyakran a Big Data. A big data sorsa ma már egyértelműen meghatározott, ez pedig a felhőtechnológia. A BI-szállítókkal lebonyolított tranzakciókra összpontosítottam, hogy bemutassam, ma már minden elemző rendszer mögött felhőtárhely található, a felhőszolgáltatások pedig a BI-t használják az előtérben.
Nem feledkezve meg az adatbázisok olyan pilléreiről, mint az ORACLE és a Microsoft, meg kell jegyezni az általuk választott üzletfejlesztési irányt, ez pedig a felhő. Az összes kínált szolgáltatás megtalálható a felhőben, de néhány felhőszolgáltatás már nem elérhető a helyszínen. Jelentős munkát végeztek a gépi tanulási modellek használatán, a felhasználók számára elérhető könyvtárakat hoztak létre, és interfészeket konfiguráltak, amelyek megkönnyítik a modellekkel való munkát a kiválasztástól a kezdési időpont beállításáig.
A felhőszolgáltatások használatának másik fontos előnye, amit a gyártók hangoztatnak, hogy szinte korlátlan számú adatkészlet áll rendelkezésre bármilyen témában a képzési modellekhez.
Felmerül azonban a kérdés: meddig fognak gyökeret verni hazánkban a felhőtechnológiák?
Forrás: will.com