Waandishi wengi wa kigeni wanakubali kwamba enzi ya Data Kubwa imefikia mwisho. Na katika kesi hii, neno Big Data linamaanisha teknolojia kulingana na Hadoop. Waandishi wengi wanaweza hata kutaja kwa ujasiri tarehe ambayo Data Kubwa iliondoka duniani na tarehe hii ni 05.06.2019/XNUMX/XNUMX.
Ni nini kilifanyika siku hii muhimu?
Siku hii, MAPR iliahidi kusimamisha kazi yake ikiwa haingeweza kupata fedha za uendeshaji zaidi. MAPR ilinunuliwa baadaye na HP mnamo Agosti 2019. Lakini kurudi Juni, mtu hawezi kusaidia lakini kumbuka janga la kipindi hiki kwa soko la Data Kubwa. Mwezi huu ulishuhudia kuporomoka kwa bei za hisa za CLOUDERA, mchezaji anayeongoza sokoni, ambayo iliunganishwa na HORTOWORKS isiyo na faida kwa muda mrefu mnamo Januari ya mwaka huo huo. Kuporomoka kulikuwa muhimu sana na kufikia 43%; hatimaye, mtaji wa CLOUDERA ulipungua kutoka dola 4,1 hadi 1,4 bilioni.
Haiwezekani kusema kwamba uvumi wa Bubble katika uwanja wa teknolojia ya msingi wa Hadoop umekuwa ukizunguka tangu Desemba 2014, lakini uliendelea kwa ujasiri kwa karibu miaka mitano zaidi. Uvumi huu ulitokana na kukataa kwa Google, kampuni ambapo teknolojia ya Hadoop ilitoka, kutokana na uvumbuzi wake. Lakini teknolojia ilichukua mizizi wakati wa mpito wa makampuni kwenye zana za usindikaji wa wingu na maendeleo ya haraka ya akili ya bandia. Kwa hiyo, tukitazama nyuma, tunaweza kusema kwa uhakika kwamba kifo kilitarajiwa.
Kwa hivyo, enzi ya Takwimu Kubwa imefikia mwisho, lakini katika mchakato wa kufanya kazi kwenye Takwimu Kubwa, kampuni zimegundua nuances yote ya kufanya kazi juu yake, faida ambazo Data Kubwa inaweza kuleta kwa biashara, na pia kujifunza kutumia bandia. akili ili kutoa thamani kutoka kwa data ghafi.
Kuvutia zaidi inakuwa swali la nini kitachukua nafasi ya teknolojia hii na jinsi teknolojia za uchambuzi zitakua zaidi.
Uchanganuzi Ulioboreshwa
Wakati wa matukio yaliyoelezwa, makampuni yanayofanya kazi katika uwanja wa uchambuzi wa data hayakukaa bado. Ni nini kinachoweza kuamuliwa kulingana na maelezo kuhusu miamala iliyofanyika mwaka wa 2019. Mwaka huu, shughuli kubwa zaidi katika soko ilifanyika - upatikanaji wa jukwaa la uchambuzi la Tableau na Salesforce kwa $ 15,7 bilioni. Mpango mdogo ulitokea kati ya Google na Looker. Na bila shaka, mtu hawezi kushindwa kutambua upatikanaji wa Qlik wa jukwaa kubwa la data la Attunity.
Viongozi wa soko la BI na wataalam wa Gartner wanatangaza mabadiliko makubwa katika mbinu za uchanganuzi wa data; mabadiliko haya yataharibu kabisa soko la BI na kusababisha uingizwaji wa BI na AI. Katika muktadha huu, ni lazima ieleweke kwamba kifupi AI sio "Akili ya Bandia" bali "Akili Iliyoongezeka". Hebu tuchunguze kwa undani kile kilicho nyuma ya maneno "Uchanganuzi wa Augmented."
Uchanganuzi ulioimarishwa, kama uhalisia uliodhabitiwa, unategemea machapisho kadhaa ya jumla:
- uwezo wa kuwasiliana kwa kutumia NLP (Uchakataji wa Lugha Asilia), i.e. kwa lugha ya binadamu;
- matumizi ya akili ya bandia, hii ina maana kwamba data itakuwa kabla ya kusindika na akili mashine;
- na bila shaka, mapendekezo yanayopatikana kwa mtumiaji wa mfumo, ambayo yalitolewa na akili ya bandia.
Kulingana na watengenezaji wa majukwaa ya uchanganuzi, matumizi yao yatapatikana kwa watumiaji ambao hawana ujuzi maalum, kama vile ujuzi wa SQL au lugha sawa ya maandishi, ambao hawana mafunzo ya takwimu au hisabati, ambao hawana ujuzi wa lugha maarufu. utaalam katika usindikaji wa data na maktaba zinazolingana. Watu kama hao, wanaoitwa "Wanasayansi wa Takwimu za Raia", lazima tu wawe na sifa bora za biashara. Kazi yao ni kunasa maarifa ya biashara kutoka kwa vidokezo na utabiri ambao akili ya bandia itawapa, na wanaweza kuboresha ubashiri wao kwa kutumia NLP.
Kuelezea mchakato wa watumiaji wanaofanya kazi na mifumo ya darasa hili, mtu anaweza kufikiria picha ifuatayo. Mtu, akija kazini na kuzindua programu inayolingana, pamoja na seti ya kawaida ya ripoti na dashibodi ambazo zinaweza kuchambuliwa kwa kutumia njia za kawaida (kupanga, kuweka vikundi, kufanya shughuli za hesabu), huona vidokezo na mapendekezo fulani, kitu kama: ili kufikia KPI, idadi ya mauzo, unapaswa kutumia punguzo kwa bidhaa kutoka kitengo cha "Bustani". Kwa kuongeza, mtu anaweza kuwasiliana na mjumbe wa ushirika: Skype, Slack, nk. Anaweza kuuliza maswali ya roboti, kwa maandishi au sauti: "Nipe wateja watano wenye faida zaidi." Baada ya kupata jibu linalofaa, lazima afanye uamuzi bora zaidi kulingana na uzoefu wake wa biashara na kuleta faida kwa kampuni.
Ukichukua hatua nyuma na kuangalia muundo wa habari inayochambuliwa, na katika hatua hii, bidhaa za uchanganuzi zilizoimarishwa zinaweza kurahisisha maisha ya watu. Kwa hakika, inachukuliwa kuwa mtumiaji atahitaji tu kuelekeza bidhaa ya uchambuzi kwa vyanzo vya habari inayotaka, na programu yenyewe itachukua huduma ya kuunda mfano wa data, meza za kuunganisha na kazi zinazofanana.
Yote hii inapaswa, kwanza kabisa, kuhakikisha "demokrasia" ya data, i.e. Mtu yeyote anaweza kuchambua safu nzima ya habari inayopatikana kwa kampuni. Mchakato wa kufanya maamuzi lazima uungwe mkono na mbinu za uchambuzi wa takwimu. Muda wa kufikia data unapaswa kuwa mdogo, kwa hivyo hakuna haja ya kuandika hati na maswali ya SQL. Na bila shaka, unaweza kuokoa pesa kwa wataalamu wanaolipwa sana wa Sayansi ya Data.
Kinadharia, teknolojia inatoa matarajio angavu ya biashara.
Nini kinachukua nafasi ya Data Kubwa
Lakini, kwa kweli, nilianza makala yangu na Data Kubwa. Na sikuweza kuendeleza mada hii bila safari fupi katika zana za kisasa za BI, msingi ambao mara nyingi ni Data Kubwa. Hatima ya data kubwa sasa imedhamiriwa wazi, na ni teknolojia ya wingu. Niliangazia miamala iliyofanywa na wachuuzi wa BI ili kuonyesha kuwa sasa kila mfumo wa uchanganuzi una hifadhi ya wingu nyuma yake, na huduma za wingu zina BI kama mwisho wa mbele.
Bila kusahau juu ya nguzo kama hizo katika uwanja wa hifadhidata kama ORACLE na Microsoft, ni muhimu kutambua mwelekeo wao waliochaguliwa wa maendeleo ya biashara na hii ndio wingu. Huduma zote zinazotolewa zinaweza kupatikana katika wingu, lakini huduma zingine za wingu hazipatikani tena kwenye uwanja. Wamefanya kazi kubwa kwenye matumizi ya miundo ya kujifunza kwa mashine, wameunda maktaba zinazopatikana kwa watumiaji, na wameweka violesura kwa urahisi wa kufanya kazi na miundo kutoka kwa kuzichagua hadi kuweka wakati wa kuanza.
Faida nyingine muhimu ya kutumia huduma za wingu, ambayo inaonyeshwa na wazalishaji, ni upatikanaji wa seti za data zisizo na kikomo kwenye mada yoyote kwa mifano ya mafunzo.
Walakini, swali linatokea: teknolojia za wingu zitachukua mizizi kiasi gani katika nchi yetu?
Chanzo: mapenzi.com