Mnogi tuji avtorji se strinjajo, da je doba Big Data končana. V tem primeru se pod izrazom Big Data razumejo tehnologije, zasnovane na Hadoopu. Mnogi avtorji lahko z zaupanjem opredelijo datum, ko je Big Data zapustila ta svet, in ta datum je 05.06.2019.
Kaj se je zgodilo na ta znamenit dan?
Na ta dan je podjetje MAPR obljubilo, da bo prenehalo delovati, če ne bo moglo najti sredstev za nadaljnje delovanje. Kasneje, avgusta 2019, je MAPR pridobilo podjetje HP. A če se vrnemo k juniju, ne moremo spregledati tragedije tega obdobja na trgu Big Data. Ta mesec je prišlo do sesutja tečajev delnic podjetja CLOUDERA – vodilnega igralca na tem trgu, ki je januarja istega leta združilo z dolgoročnim nerentabilnim podjetjem HORTOWORKS. Sesutje je bilo precej pomembno in je znašalo 43 %, tako da se je tržna kapitalizacija CLOUDERE zmanjšala s 4,1 na 1,4 milijarde dolarjev.
Nemogoče je ne omeniti, da so govorice o napihovanju mehurčka na področju tehnologij, ki temeljijo na Hadoopu, krožile že od decembra 2014, a se je ta pogumno držal skoraj pet let. Te govorice so temeljile na zavrnitvi podjetja Google, kjer se je tehnologija Hadoop rodila, glede svojega izuma. A tehnologija se je prijela v času prehoda podjetij na oblačne načine obdelave podatkov in hitrega razvoja umetne inteligence. Zato se obratno, lahko z zaupanjem rečemo, da je bila smrt pričakovana.
Tako se je doba Big Data končala, toda med delom z velikimi podatki so podjetja spoznala vse nianse dela z njimi, koristi, ki jih lahko Big Data prinese podjetju, ter se naučila uporabljati umetno inteligenco za pridobitev vrednosti iz surovih podatkov.
Zato postaja še bolj zanimivo vprašanje, kaj bo prišlo namesto te tehnologije in kako se bodo razvijale analitične tehnologije.
Dodatna analitika
V času obravnavanih dogodkov podjetja, ki delujejo na področju analize podatkov, niso mirovala. To lahko sklepamo na podlagi informacij o poslih, ki so se zgodili leta 2019. V tem letu je bila izvedena največja transakcija na trgu – nakup analitične platforme Tableau s strani Salesforce za 15,7 milijarde dolarjev. Manjši posel pa se je zgodil med Googlom in Lookerjem. Seveda ne moremo spregledati niti nakupa platforme big data Attunity s strani podjetja Qlik.
Tržni voditelji BI in strokovnjaki Gartner napovedujejo velikanski premik v pristopih k analizi podatkov; ta premik bo popolnoma razrušil trg BI in pripeljal do zamenjave BI z AI. V tem kontekstu je treba poudariti, da akronim AI ne pomeni 'Artificial Intelligence', temveč 'Augmented Intelligence'. Oglejmo si pobliže, kaj se skriva za izrazi 'Dodatna analiza'.
Dodatna analiza, tako kot razširjena resničnost, temelji na več skupnih načelih:
- možnost komuniciranja z uporabo NLP (obdelava naravnega jezika), torej v človeškem jeziku;
- uporaba umetne inteligence, kar pomeni, da bodo podatki vnaprej obdelani z matematično inteligenco;
- in seveda priporočila, ki so na voljo uporabniku sistema in jih je pravzaprav generirala umetna inteligenca.
Po mnenju proizvajalcev analitičnih platform bo njihova uporaba dostopna tudi uporabnikom brez posebnih veščin, kot so znanje SQL ali podobne skriptne jezike, brez statističnega ali matematičnega znanja ter razumevanja priljubljenih jezikov, specializiranih za obdelavo podatkov in ustreznih knjižnic. Takšni ljudje, imenovani 'Citizen Data Scientist', naj bi imeli le izjemno poslovno usposobljenost. Njihova naloga je ujeti poslovne vpoglede iz nasvetov in napovedi, ki jih bo nudila umetna inteligenca, in svoje domneve natančneje določiti z uporabo NLP.
Pri opisovanju procesa dela uporabnikov s sistemi te vrste si lahko predstavljamo naslednjo sliko. Oseba, ki pride na delo in zažene ustrezen program, poleg običajnega niza poročil in nadzornih plošč, ki jih lahko analizira z običajnimi pristopi (razvrščanje, skupinjenje, izvaja aritmetične operacije), vidi določene namige in priporočila, nekakšno: "Da bi dosegli KPI glede števila prodaj, bi morali uporabiti popust na izdelke iz kategorije 'Vrtnarstvo'". Poleg tega se lahko oseba obrne na korporativni sporočilec: Skype, Slack itd. Lahko postavi robotu vprašanja, bodisi s tekstom bodisi z glasom: "Prikaži mi pet najbolj dobičkonosnih strank". Ko prejme ustrezen odgovor, mora sprejeti optimalno odločitev, glede na svoje izkušnje v poslu in prinašati podjetju dobiček.
Če stopimo korak nazaj in pogledamo sestavo analiziranih informacij, imajo v tem koraku izdelki razreda dopolnjenih analiz sposobnost poenostaviti življenje ljudem. V idealnem primeru naj bi uporabnik le navedel analitičnemu produktu želene vire informacij, program pa se bo sam poskrbel za ustvarjanje modela podatkov, povezovanje tabel in podobne naloge.
Vse to bi moralo predvsem omogočiti »demokratizacijo« podatkov, tj. vsakdo lahko analizira celoten niz podatkov, ki jih ima podjetje. Proces odločanja bi moral biti podprt z metodami statistične analize. Čas dostopa do podatkov naj bi bil minimalen, saj ne bi bilo treba pisati skript in SQL poizvedb. No, in seveda bi bilo mogoče prihraniti pri dragih strokovnjakih za podatkovno znanost.
Hipotetično tehnologije odpirajo razmeroma obetavne perspektive za poslovanje.
Kaj nadomešča Big Data
Toda, v resnici sem svojo nalogo začel z Big Data. In te teme ne bi mogel razvijati brez kratkega prehoda v sodobne BI orodja, ki pogosto temeljijo prav na Big Data. Usoda velikih podatkov je zdaj jasno odločena, in to so oblačne tehnologije. Poudaril sem transakcije, izvedene z BI proizvajalci z namenom prikazati, da ima zdaj vsak analitični sistem oblačno shranjevanje, oblačne storitve pa imajo BI kot front end.
Ne dając zapomnieć o takich filarach w dziedzinie baz danych jak ORACLE i Microsoft, warto podkreślić ich wybrane kierunki rozwoju biznesu, a mianowicie chmurę. Wszystkie oferowane usługi można znaleźć w chmurze, ale niektóre usługi chmurowe nie są już dostępne w modelu on-premise. Wykonano znaczną pracę nad wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego, stworzono biblioteki dostępne dla użytkowników oraz skonfigurowano interfejsy do wygodnej pracy z modelami, od wyboru po czas uruchomienia.
Kolejną ważną zaletą korzystania z usług chmurowych, którą podkreślają producenci, jest dostępność praktycznie nieograniczonych zbiorów danych na każdy temat do treningu modeli.
Jednak pojawia się pytanie, na ile technologie chmurowe przyjmą się w naszym kraju?
Izvor: habr.com
