Shumë autorë të huaj bien dakord se epoka e Big Data ka përfunduar. Në këtë rast, termi Big Data nënkupton teknologjitë e bazuara në Hadoop. Shumë autorë madje mund të tregojnë me siguri datën kur Big Data e la këtë botë, dhe kjo datë është 05.06.2019.
ĂfarĂ« ndodhi nĂ« kĂ«tĂ« ditĂ« tĂ« rĂ«ndĂ«sishme?
NĂ« kĂ«tĂ« ditĂ«, kompanisĂ« MAPR i premtua tĂ« ndalonte aktivitetin e saj nĂ«se nuk do tĂ« gjente burime financimi pĂ«r funksionimin e mĂ«tejshĂ«m. MĂ« vonĂ«, nĂ« gusht tĂ« vitit 2019, MAPR u ble nga kompania HP. Por duke u rikthyer nĂ« qershor, nuk mund tĂ« anashkalohet tragjedia e kĂ«tij periudhe pĂ«r tregun e Big Data. NĂ« kĂ«tĂ« muaj ndodhi njĂ« rĂ«nie e thellĂ« e çmimeve tĂ« aksioneve tĂ« kompanisĂ« CLOUDERA â njĂ« lojtare kryesore nĂ« kĂ«tĂ« treg, e cila kishte bĂ«rĂ« njĂ« bashkim me HORTOWORKS, njĂ« kompani qĂ« kishte pasur probleme me fitimin, nĂ« janar tĂ« atij viti. RĂ«nia ishte mjaft e ndjeshme dhe arriti nĂ« 43%, duke reduktuar pĂ«rfundimisht kapitalizimin e CLOUDERA nga 4,1 nĂ« 1,4 miliard dollarĂ«.
Nuk mund të mos thuhet se thashethemet për fryrjen e një frove në teknologjitë bazuar në Hadoop kanë qarkulluar që nga dhjetori i vitit 2014, por ajo mbajti guximshëm gjatë për gati pesë vjet. Këto thashetheme u bazuan në refuzimin e Google, kompanisë ku u lind teknologjia Hadoop, për shpikjen e saj. Por teknologjia arriti të përshtatet, në kohën e kalimit të kompanive në mjetet cloud nga procesimi dhe zhvillimi i shpejtë të inteligjencës artificiale. Prandaj, duke u kthyer mbrapa, mund të thuhet me siguri se vdekja ishte e pritshme.
Prandaj, epoka e Big Data përfundoi, por gjatë punës me të dhëna të mëdha, kompanitë kuptuan të gjitha nuancat e punës me to, përfitimet që Big Data mund të sjellë për biznesin dhe si të përdorin inteligjencën artificiale për të nxjerrë vlerë nga të dhënat e papërpunuara.
Cili është pyetja më interesante se çfarë do të vijë në vend të kësaj teknologjie dhe si do të evoluojnë më tej teknologjitë analitike?
Analitika e zgjeruar
GjatĂ« ngjarjeve tĂ« pĂ«rshkruara, kompanitĂ« qĂ« veprojnĂ« nĂ« fushĂ«n e analizĂ«s sĂ« tĂ« dhĂ«nave nuk qĂ«ndruan duarkryq. Kjo Ă«shtĂ« e provuar nga informacionet mbi transaksionet qĂ« ndodhĂ«n nĂ« vitin 2019. NĂ« vitin aktual u realizua transaksioni mĂ« i madh nĂ« treg â blerja nga Salesforce e platformĂ«s analitike Tableau pĂ«r 15.7 miliard dollarĂ«. NjĂ« transaksion mĂ« i vogĂ«l ndodhi midis Google dhe Looker. Dhe sigurisht, nuk mund tĂ« harrojmĂ« blerjen nga Qlik tĂ« platformĂ«s Big Data, Attunity.
Liderët e tregut të BI dhe specialistët e Gartner-it shpallin një ndryshim të madh në qasjet ndaj analizës së të dhënave, ky ndryshim do të shkatërrojë plotësisht tregun e BI dhe do të çojë në zëvendësimin e BI me AI. Në këtë kontekst është e rëndësishme të theksohet se shkurtimi AI nuk do të thotë «Inteligjencë Artificiale», por «Inteligjencë e Shtuar». Le të shqyrtojmë më afër se çfarë qëndron pas fjalëve «Analiza e Shtuar».
Analiza e Shtuar, ashtu si Realiteti i Shtuar, bazohet në disa postulate të përbashkëta:
- mundësinë për të komunikuar duke përdorur NLP (Përpunimi i Gjuhës Natyrore), dmth., në gjuhën njerëzore;
- përdorimin e inteligjencës artificiale, që do të thotë se të dhënat do të përpunohen paraprakisht nga inteligjenca makinerike;
- dhe sigurisht rekomandimet, të cilat janë në dispozicion të përdoruesit të sistemit dhe që janë gjeneruar pikërisht nga inteligjenca artificiale.
Sipas mendimit tĂ« prodhuesve tĂ« platformave analitike, pĂ«rdorimi i tyre do tĂ« jetĂ« i aksesueshĂ«m pĂ«r pĂ«rdoruesit qĂ« nuk kanĂ« aftĂ«si speciale si njohuria pĂ«r SQL ose ndonjĂ« gjuhĂ« skenari tĂ« ngjashme, qĂ« nuk kanĂ« pĂ«rgatitje statistikore ose matematike, dhe qĂ« nuk kanĂ« njohuri nĂ« lidhje me gjuhĂ«t e njohura qĂ« specializohen nĂ« pĂ«rpunimin e tĂ« dhĂ«nave dhe bibliotekat pĂ«rkatĂ«se. KĂ«ta njerĂ«z, tĂ« quajtur «ShkencĂ«tarĂ« tĂ« DhĂ«nash Qytetarë», duhet tĂ« kenĂ« vetĂ«m njĂ« kualifikim tĂ« shkĂ«lqyer nĂ« biznes. Detyra e tyre Ă«shtĂ« tĂ« kapin njohuritĂ« e biznesit nga sugjerimet dhe parashikimet qĂ« do tâu japĂ« inteligjenca artificiale, ndĂ«rsa ata do tĂ« saktĂ«sojnĂ« dyshimet e tyre duke pĂ«rdorur NLP.
Duke përshkruar procesin e punës së përdoruesve me sisteme të këtij tipi, mund të përfytyrohet një skenë e tillë. Një person, kur vjen në punë dhe aktivizon aplikacionin përkatës, përveç një grupi të zakonshëm raportesh dhe panelesh, të cilat mund të analizohet me qasje standarde (renditje, grupim, kryerje veprimesh aritmetike), sheh disa sugjerime dhe rekomandime, diçka si: "Për të arritur KPI-në për numrin e shitjeve, ju duhet të aplikoni një zbritje për produktet në kategorinë 'Kopshtari'." Përveç kësaj, personi mund të drejtohet në mesazherin korporativ: Skype, Slack, etj. Ai mund t'i bëjë robotit pyetje me tekst ose me zë: "Më nxirr pesë klientët më të fitimtë." Pasi të marrë përgjigjen përkatëse, ai duhet të marrë vendimin më optimal, duke u mbështetur në përvojën e tij në biznes dhe të sjellë fitime për kompaninë.
Nëse bëjmë një hap prapa dhe shikojmë përbërjen e informacionit të analizuar, në këtë fazë produktet e klasës së analizës së avancuar mund t'i thjeshtojnë jetën njerëzve. Në mënyrë ideale, supozohet se përdoruesi do të duhet të tregojë vetëm produktit analitik burimet e informacionit të dëshiruar, ndërsa programi do të kujdeset për krijimin e modelit të të dhënave, lidhjen e tabelave dhe detyra të tjera të ngjashme.
E gjithë kjo duhet, para se gjithash, të sigurojë 'demokratizimin' e të dhënave, pra, çdo person mund të merret me analizën e gjithë masës së informacionit që ka kompania. Procesi i marrjes së vendimeve duhet të mbështetet në metoda të analizës statistikore. Koha e aksesit në të dhëna duhet të jetë minime, kështu që nuk do të jetë e nevojshme të shkruhen skenarë dhe kërkesa SQL. Dhe natyrisht, do të mund të kursejmë në specialistë të shtrenjtë të Data Science.
Hipotetikisht, teknologjitë hapin perspektiva shumë premtuese për biznesin.
ĂfarĂ« zĂ«vendĂ«son Big Data
Por, realisht, e fillova artikullin tim me Big Data. Dhe nuk mund ta zhvilloj këtë temë pa një shikim të shkurtër në mjetet moderne BI, për të cilat, shpesh herë, Big Data shërben si një bazë. Fatet e të dhënave të mëdha tani janë qartë të vendosura, dhe ato janë teknologjitë e cloud. Kam theksuar transaksionet e bëra me prodhuesit e BI për të demonstruar se tani çdo sistem analitik ka si mbështetje ruajtjen në cloud, ndërsa shërbimet cloud kanë BI si front end.
Duke mosha për muret e vitit, si ORACLE dhe Microsoft, duhet të theksohet drejtimi i veçantë i zhvillimit të biznesit të tyre, dhe kjo është mbështetja në cloud. Të gjitha shërbimet e ofruara mund të gjenden në cloud, por disa shërbime cloud nuk janë më të disponueshme on-premise. Ata kanë bërë një punë të konsiderueshme në përdorimin e modeleve të mësimit të makinerisë, kanë krijuar biblioteka të disponueshme për përdoruesit dhe kanë përshtatur ndërfaqet për lehtësimin e punës me modelet, nga zgjedhja e tyre deri te konfirmimi i kohës së fillimit.
Një avantazh tjetër i rëndësishëm i përdorimit të shërbimeve cloud, i cili përmendet nga prodhuesit, është prania e pothuajse setsve të dhënash të kufizuar për çdo temë, për trajnim modelesh.
Megjithatë, lind pyetja, sa do të bëhen të pranishme teknologjitë cloud në vendin tonë?
Burimi: habr.com
