Многу странски автори се согласуваат дека ерата на големите податоци е завршена. И во овој случај, терминот Big Data се однесува на технологии базирани на Hadoop. Многу автори дури можат самоуверено да го именуваат датумот кога Големите податоци го напуштиле овој свет и овој датум е 05.06.2019 година.
Што се случи на овој значаен ден?
На овој ден МАПР вети дека ќе ја прекине работата доколку не најде средства за понатамошна работа. MAPR подоцна беше купена од HP во август 2019 година. Но, враќајќи се во јуни, не може а да не се забележи трагедијата од овој период за пазарот на Big Data. Овој месец доживеа колапс на цените на акциите на CLOUDERA, водечки играч на пазарот, кој се спои со хронично непрофитабилниот HORTOWORKS во јануари истата година. Колапсот беше доста значаен и изнесуваше 43% на крајот, капитализацијата на CLOUDERA се намали од 4,1 на 1,4 милијарди долари.
Невозможно е да не се каже дека гласините за балон на полето на технологиите базирани на Hadoop кружат од декември 2014 година, но тоа храбро се задржа речиси уште пет години. Овие гласини беа засновани на одбивањето на Google, компанијата од каде што потекнува технологијата Hadoop, од нејзиниот изум. Но, технологијата се вкорени за време на транзицијата на компаниите кон алатките за обработка на облак и брзиот развој на вештачката интелигенција. Затоа, гледајќи наназад, можеме со сигурност да кажеме дека смртта била очекувана.
Така, ерата на Big Data заврши, но во процесот на работа на Big Data, компаниите ги сфатија сите нијанси на работа на нив, придобивките што Big Data може да ги донесат во бизнисот, а исто така научија да користат вештачки интелигенција за извлекување вредност од необработени податоци.
Поинтересно станува прашањето што ќе ја замени оваа технологија и како понатаму ќе се развиваат аналитичките технологии.
Зголемена аналитика
За време на опишаните настани, компаниите кои работат на полето на анализа на податоци не седеа мирни. Што може да се процени врз основа на информациите за трансакциите што се случиле во 2019 година. Годинава беше извршена најголемата трансакција на пазарот - купувањето на аналитичката платформа Tableau од страна на Salesforce за 15,7 милијарди долари. Се случи помал договор помеѓу Google и Looker. И, се разбира, не може да не се забележи стекнувањето од страна на Qlik на платформата за големи податоци Attunity.
Лидерите на пазарот на БИ и експертите на Гартнер најавуваат монументална промена во пристапите кон анализата на податоците оваа промена целосно ќе го уништи пазарот на БИ и ќе доведе до замена на БИ со вештачка интелигенција. Во овој контекст, треба да се забележи дека кратенката AI не е „Вештачка интелигенција“ туку „Зголемена интелигенција“. Ајде внимателно да погледнеме што се крие зад зборовите „Зголемена аналитика“.
Зголемената аналитика, како и зголемената реалност, се заснова на неколку општи постулати:
- способноста за комуникација со помош на НЛП (Процесирање на природен јазик), т.е. на човечки јазик;
- употребата на вештачка интелигенција, тоа значи дека податоците ќе бидат претходно обработени со машинска интелигенција;
- и секако, препораки достапни за корисникот на системот, а кои се генерирани од вештачката интелигенција.
Според производителите на аналитички платформи, нивната употреба ќе биде достапна за корисниците кои немаат посебни вештини, како познавање на SQL или сличен јазик за скриптирање, кои немаат статистичка или математичка обука, кои немаат познавање на популарни јазици специјализирана за обработка на податоци и соодветни библиотеки. Таквите луѓе, наречени „Граѓански научници за податоци“, мора да имаат само извонредни деловни квалификации. Нивната задача е да доловат деловни сознанија од советите и прогнозите што ќе им ги даде вештачката интелигенција и тие можат да ги усовршат своите претпоставки користејќи НЛП.
Опишувајќи го процесот на корисници кои работат со системи од оваа класа, може да се замисли следната слика. Едно лице, кое доаѓа на работа и ја лансира соодветната апликација, покрај вообичаениот сет на извештаи и контролни табли што може да се анализираат користејќи стандардни пристапи (сортирање, групирање, извршување аритметички операции), гледа одредени совети и препораки, нешто како: „Во за да постигнете KPI, број на продажби, треба да примените попуст на производите од категоријата „Градинарство“. Покрај тоа, едно лице може да контактира со корпоративен гласник: Skype, Slack, итн. Може да му поставува прашања на роботот, преку текст или глас: „Дајте ми ги петте најпрофитабилни клиенти“. Откако го доби соодветниот одговор, тој мора да ја донесе најдобрата одлука врз основа на неговото деловно искуство и да донесе профит за компанијата.
Ако направите чекор наназад и погледнете во составот на информациите што се анализираат, и во оваа фаза, производите за зголемена анализа може да го олеснат животот на луѓето. Идеално, се претпоставува дека корисникот ќе треба само да го насочи аналитичкиот производ кон изворите на саканата информација, а самата програма ќе се погрижи за креирање на модел на податоци, поврзување на табели и слични задачи.
Сето ова, пред сè, треба да обезбеди „демократизација“ на податоците, т.е. Секое лице може да ја анализира целата низа информации достапни за компанијата. Процесот на донесување одлуки мора да биде поддржан со методи на статистичка анализа. Времето за пристап до податоците треба да биде минимално, така што нема потреба да пишувате скрипти и SQL барања. И, се разбира, можете да заштедите пари на високо платени специјалисти за Data Science.
Хипотетички, технологијата нуди многу светли изгледи за бизнис.
Што ги заменува Big Data
Но, всушност, ја започнав мојата статија со Big Data. И не можев да ја развијам оваа тема без кратка екскурзија во современите алатки за БИ, чија основа често се Големите податоци. Судбината на големите податоци сега е јасно одредена, а тоа е облак технологијата. Се фокусирав на трансакциите направени со продавачите на БИ со цел да покажам дека сега секој аналитички систем има складирање во облак зад себе, а облак услугите го имаат БИ како преден крај.
Не заборавајќи на таквите столбови во областа на базите на податоци како ORACLE и Microsoft, неопходно е да се забележи нивната избрана насока за развој на бизнисот и ова е облакот. Сите понудени услуги може да се најдат во облакот, но некои облак услуги веќе не се достапни во просториите. Тие направија значајна работа на употребата на моделите за машинско учење, создадоа библиотеки достапни за корисниците и конфигурираа интерфејси за полесно да работат со моделите од нивното избирање до поставувањето на времето на започнување.
Друга важна предност на користењето облак услуги, што ја изразуваат производителите, е достапноста на речиси неограничени сетови на податоци за која било тема за модели за обука.
Сепак, се поставува прашањето: до каде ќе се вкорени облак технологиите кај нас?
Извор: www.habr.com