Көптөгөн чет элдик авторлор Big Data доору аяктады деген пикирде. Жана бул учурда, Big Data термини Hadoop негизиндеги технологияларды билдирет. Көптөгөн авторлор Big Data бул дүйнөнү таштап кеткен датаны ишенимдүү атай алышат жана бул дата 05.06.2019/XNUMX/XNUMX.
Бул маанилүү күнү эмне болду?
Бул күнү MAPR мындан аркы операцияга каражат таба албаса, ишин токтотууну убада кылды. MAPR кийинчерээк 2019-жылдын августунда HP тарабынан сатылып алынган. Бирок июнь айына кайрылып, бул мезгилдин Big Data рыногу үчүн трагедиясын белгилебей коюуга болбойт. Ушул айда рыноктун алдыңкы оюнчусу болгон CLOUDERA акцияларынын баасы төмөндөдү, ал ошол эле жылдын январында өнөкөт пайдасыз HORTOWORKS менен бириккен. Кыйроо кыйла олуттуу болуп, 43%ды түздү, акыры, CLOUDERAнын капиталдаштыруусу 4,1ден 1,4 миллиард долларга чейин кыскарды.
2014-жылдын декабрынан бери Hadoop негизиндеги технологиялар тармагындагы көбүк тууралуу ушак-айыңдар тарап келе жатканын айтпай коюуга болбойт, бирок ал кайраттуулук менен дагы беш жыл бою сакталып калды. Бул ушактар Hadoop технологиясы пайда болгон Google компаниясынын ойлоп табуудан баш тартуусуна негизделген. Бирок технология компанияларды булут иштетүү куралдарына өтүү жана жасалма интеллекттин тез өнүгүшү учурунда тамыр жайган. Ошондуктан, артка кылчайып, биз өлүм күтүлгөн деп ишенимдүү айта алабыз.
Ошентип, Big Data доору аяктады, бирок Big Data үстүндө иштөө процессинде компаниялар анын үстүндө иштөөнүн бардык нюанстарын, Big Data бизнеске алып келе турган пайдаларды түшүнүштү, ошондой эле жасалма маалыматтарды колдонууну үйрөнүштү. чийки маалыматтардан баалуулуктарды алуу үчүн интеллект.
Бул технологияны эмне алмаштырат жана аналитика технологиялары мындан ары кандай өнүгөт деген суроо көбүрөөк кызык.
Augmented Analytics
Сүрөттөлгөн окуялардын жүрүшүндө маалыматтарды талдоо тармагында иштеген компаниялар бир орунда отурган жок. 2019-жылы болгон транзакциялар жөнүндө маалыматтын негизинде эмнени баалоого болот. Бул жылы рынокто эң ири транзакция ишке ашырылды - Salesforce тарабынан 15,7 миллиард долларга Tableau аналитикалык платформасын сатып алуу. Google менен Looker ортосунда кичине келишим түзүлдү. Албетте, Qlik компаниясы Attunity чоң маалымат платформасын сатып алганын белгилей кетүү керек.
BI рыногунун лидерлери жана Gartner эксперттери маалыматтарды талдоо ыкмаларында монументалдуу өзгөрүү жөнүндө жарыялоодо; бул өзгөрүү BI рыногун толугу менен жок кылат жана BIди AI менен алмаштырууга алып келет. Бул контекстте, AI аббревиатурасы "Жасалма интеллект" эмес, "Augmented Intelligence" экенин белгилей кетүү керек. Келгиле, "Augmented Analytics" деген сөздөрдүн артында эмне турганын кененирээк карап чыгалы.
Толукталган аналитика, кошумчаланган реалдуулук сыяктуу, бир нече жалпы постулаттарга негизделген:
- NLP (Natural Language Processing) аркылуу баарлашуу жөндөмү, б.а. адам тилинде;
- жасалма интеллектти колдонуу, бул маалыматтар машиналык интеллект тарабынан алдын ала иштетилет дегенди билдирет;
- жана албетте, жасалма интеллект тарабынан түзүлгөн системанын колдонуучусуна жеткиликтүү сунуштар.
Аналитикалык платформаларды өндүрүүчүлөрдүн айтымында, аларды колдонуу SQL же окшош скрипт тили сыяктуу атайын көндүмдөрү жок, статистикалык же математикалык даярдыгы жок, популярдуу тилдерди билбеген колдонуучуларга жеткиликтүү болот. маалыматтарды иштеп чыгуу жана тиешелүү китепканалар боюнча адистешкен. "Жарандардын маалымат таануучулары" деп аталган мындай адамдар эң сонун бизнес квалификациясына ээ болушу керек. Алардын милдети - жасалма интеллект бере турган кеңештерден жана божомолдордон бизнес түшүнүктөрүн алуу жана алар NLP аркылуу өз божомолдорун тактай алышат.
Бул класстын системалары менен иштөө процессин сүрөттөп, төмөнкү сүрөттү элестетүүгө болот. Жумушка келип, тиешелүү тиркемени ишке киргизген адам, стандарттуу ыкмаларды (сорттоо, топтоо, арифметикалык операцияларды аткаруу) менен талданууга мүмкүн болгон демейки отчеттордун жана башкаруу панелдеринин жыйындысынан тышкары, кээ бир кеңештерди жана сунуштарды көрөт, мисалы: KPIге, сатуулардын санына жетүү үчүн "Багбанчылык" категориясындагы товарларга арзандатууну колдонушуңуз керек. Мындан тышкары, адам корпоративдик мессенжер менен байланыша алат: Skype, Slack ж.б. Роботко текст же үн аркылуу суроолорду бере алат: "Мага эң кирешелүү беш кардарды бер". Тиешелүү жооп алгандан кийин, ал өзүнүн бизнес тажрыйбасынын негизинде эң жакшы чечимди кабыл алып, компанияга киреше алып келиши керек.
Эгер сиз бир кадам артка кетип, талданып жаткан маалыматтын курамына көз чаптырсаңыз жана бул этапта кеңейтилген аналитикалык продуктылар адамдардын жашоосун жеңилдете алат. Идеалында, колдонуучуга аналитикалык продуктуну каалаган маалыматтын булактарына көрсөтүү гана керек болот, ал эми программанын өзү маалымат моделин түзүү, таблицаларды жана ушуга окшош милдеттерди бириктирүү менен алектенет деп болжолдонот.
Мунун баары, биринчи кезекте, маалыматтарды «демократиялаштырууну» камсыз кылууга тийиш, б.а. Ар бир адам компанияга жеткиликтүү болгон бардык маалыматты талдай алат. Чечимдерди кабыл алуу процесси статистикалык талдоо ыкмалары менен колдоого алынууга тийиш. Маалыматтарга кирүү убактысы минималдуу болушу керек, андыктан скрипттерди жана SQL сурамдарын жазуунун кереги жок. Жана, албетте, сиз жогорку акы төлөнүүчү Data Science адистерине акча үнөмдөй аласыз.
Гипотетикалык жактан алганда, технология бизнес үчүн абдан жаркын келечекти сунуш кылат.
Big Data эмнени алмаштырат
Бирок, чындыгында, мен макаламды Big Data менен баштадым. Жана мен бул теманы заманбап BI инструменттерине кыскача экскурсиясыз өнүктүрө алган жокмун, анын негизи көбүнчө чоң маалыматтар. Чоң маалыматтардын тагдыры азыр так аныкталган жана бул булут технологиясы. Азыр ар бир аналитикалык системанын артында булут сактагычы бар экенин жана булут кызматтарында BI алдыңкы чек катары бар экенин көрсөтүү үчүн BI сатуучулары менен жасалган транзакцияларга басым жасадым.
ORACLE жана Microsoft сыяктуу маалымат базалары чөйрөсүндөгү тирөөчтөрдү эстен чыгарбай, алардын бизнести өнүктүрүүнүн тандап алган багытын белгилей кетүү керек жана бул булут. Бардык сунушталган кызматтарды булуттан тапса болот, бирок кээ бир булут кызматтары мындан ары жерде жеткиликтүү эмес. Алар машинаны үйрөнүү моделдерин колдонуу боюнча олуттуу иштерди жасашты, колдонуучуларга жеткиликтүү китепканаларды түзүштү жана моделдерди тандоодон баштап, баштоо убактысын коюуга чейин алар менен иштөөнү жеңилдетүү үчүн интерфейстерди конфигурациялашты.
Өндүрүүчүлөр тарабынан айтылган булут кызматтарын колдонуунун дагы бир маанилүү артыкчылыгы, окутуу моделдери үчүн каалаган тема боюнча дээрлик чексиз маалымат топтомдорунун болушу.
Бирок, суроо туулат: булуттук технологиялар биздин өлкөдө канчалык деңгээлде тамыр жайат?
Source: www.habr.com