Ko'pgina xorijiy mualliflar Big Data davri nihoyasiga etganiga qo'shiladilar. Va bu holda, Big Data atamasi Hadoop-ga asoslangan texnologiyalarga ishora qiladi. Ko'pgina mualliflar hatto Big Data bu dunyoni tark etgan sanani ishonch bilan nomlashlari mumkin va bu sana 05.06.2019/XNUMX/XNUMX.
Ushbu muhim kunda nima bo'ldi?
Shu kuni MAPR keyingi faoliyat uchun mablag' topa olmasa, o'z ishini to'xtatishga va'da berdi. MAPR keyinchalik HP tomonidan 2019-yil avgust oyida sotib olindi. Ammo iyunga qaytsak, Big Data bozori uchun ushbu davrning fojiasini ta'kidlamaslik mumkin emas. Shu oyda bozorning yetakchi o'yinchisi bo'lgan CLOUDERA aksiyalari narxi pasayib ketdi, u o'sha yilning yanvar oyida surunkali foydasiz HORTOWORKS bilan birlashdi. Yiqilish juda muhim bo'ldi va 43% ni tashkil etdi; oxir-oqibat, CLOUDERA kapitallashuvi 4,1 dan 1,4 milliard dollargacha kamaydi.
Hadoop-ga asoslangan texnologiyalar sohasida pufak paydo bo'lishi haqidagi mish-mishlar 2014 yil dekabr oyidan beri tarqalayotganini aytmaslik mumkin emas, lekin u jasorat bilan yana besh yil davom etdi. Bu mish-mishlar Hadoop texnologiyasi paydo bo'lgan Google kompaniyasining o'z ixtirosidan voz kechishiga asoslangan edi. Ammo texnologiya kompaniyalarning bulutli ishlov berish vositalariga o'tishi va sun'iy intellektning jadal rivojlanishi davrida ildiz otgan. Shuning uchun, orqaga qarab, ishonch bilan aytishimiz mumkinki, o'lim kutilgan edi.
Shunday qilib, Big Data davri nihoyasiga yetdi, biroq Big Data ustida ishlash jarayonida kompaniyalar ular ustida ishlashning barcha nuanslarini, Big Data biznesga olib kelishi mumkin boβlgan foydani anglab yetdi, shuningdek, sunβiy maβlumotlardan foydalanishni oβrgandi. xom ma'lumotlardan qiymat olish uchun razvedka.
Ushbu texnologiyaning o'rnini nima egallashi va analitik texnologiyalar bundan keyin qanday rivojlanishi haqidagi savol qiziqroq bo'ladi.
Kengaytirilgan tahlil
Ta'riflangan voqealar davomida ma'lumotlarni tahlil qilish sohasida ishlaydigan kompaniyalar bir joyda o'tirishmadi. 2019 yilda sodir bo'lgan operatsiyalar to'g'risidagi ma'lumotlarga asoslanib, nimani hukm qilish mumkin. Joriy yilda bozordagi eng yirik bitim amalga oshirildi - Salesforce tomonidan 15,7 milliard dollarga Tableau tahliliy platformasini sotib olish amalga oshirildi. Google va Looker o'rtasida kichikroq kelishuv sodir bo'ldi. Va, albatta, Qlik tomonidan Attunity katta ma'lumotlar platformasini sotib olganini e'tiborga olmaslik mumkin emas.
BI bozori rahbarlari va Gartner ekspertlari ma'lumotlarni tahlil qilish yondashuvlarida monumental o'zgarishlarni e'lon qilmoqdalar; bu o'zgarish BI bozorini butunlay yo'q qiladi va BIni sun'iy intellekt bilan almashtirishga olib keladi. Shu nuqtai nazardan, AI qisqartmasi "Sun'iy intellekt" emas, balki "Augmented Intelligence" ekanligini ta'kidlash kerak. Keling, "Augmented Analytics" so'zlari ortida nima borligini batafsil ko'rib chiqaylik.
Kengaytirilgan analitika, kengaytirilgan haqiqat kabi, bir nechta umumiy postulatlarga asoslanadi:
- NLP (Natural Language Processing) yordamida muloqot qilish qobiliyati, ya'ni. inson tilida;
- sun'iy intellektdan foydalanish, bu ma'lumotlarning mashina intellekti tomonidan oldindan qayta ishlanishini anglatadi;
- va, albatta, tizim foydalanuvchisi uchun mavjud bo'lgan tavsiyalar sun'iy intellekt tomonidan yaratilgan.
Analitik platformalar ishlab chiqaruvchilarining fikriga ko'ra, ulardan foydalanish SQL yoki shunga o'xshash skript tili kabi maxsus ko'nikmalarga ega bo'lmagan, statistik yoki matematik tayyorgarlikka ega bo'lmagan, mashhur tillarni bilmaydigan foydalanuvchilar uchun mavjud bo'ladi. ma'lumotlarni qayta ishlash va tegishli kutubxonalar bo'yicha ixtisoslashgan. "Fuqarolar ma'lumotlari bo'yicha olimlar" deb nomlangan bunday odamlar faqat yuqori darajadagi biznes malakasiga ega bo'lishi kerak. Ularning vazifasi sun'iy intellekt ularga beradigan maslahatlar va prognozlardan biznes tushunchalarini olishdir va ular NLP yordamida o'z taxminlarini aniqlay olishadi.
Foydalanuvchilarning ushbu toifadagi tizimlar bilan ishlash jarayonini tavsiflab, quyidagi rasmni tasavvur qilish mumkin. Ishga kelgan va tegishli dasturni ishga tushirgan odam, standart yondashuvlar (saralash, guruhlash, arifmetik operatsiyalarni bajarish) yordamida tahlil qilinishi mumkin bo'lgan odatiy hisobotlar va asboblar panelidan tashqari, ba'zi maslahatlar va tavsiyalarni ko'radi, masalan: KPI, sotuvlar soniga erishish uchun siz "Bog'dorchilik" toifasidagi mahsulotlarga chegirma qo'llashingiz kerak. Bundan tashqari, odam korporativ messenjerga murojaat qilishi mumkin: Skype, Slack va boshqalar. Robotga matn yoki ovoz orqali savollar berishi mumkin: "Menga eng daromadli beshta mijozni bering." Tegishli javobni olgach, u o'zining biznes tajribasiga asoslanib, eng yaxshi qarorni qabul qilishi va kompaniyaga foyda keltirishi kerak.
Agar siz bir qadam orqaga chekinsangiz va tahlil qilinayotgan maβlumotlar tarkibiga nazar tashlasangiz va bu bosqichda kengaytirilgan tahliliy mahsulotlar odamlar hayotini osonlashtirishi mumkin. Ideal holda, foydalanuvchi faqat analitik mahsulotni kerakli ma'lumot manbalariga yo'naltirishi kerak, va dasturning o'zi ma'lumotlar modelini yaratish, jadvallarni va shunga o'xshash vazifalarni bog'lash bilan shug'ullanadi, deb taxmin qilinadi.
Bularning barchasi, birinchi navbatda, ma'lumotlarni "demokratlashtirish" ni ta'minlashi kerak, ya'ni. Har qanday shaxs kompaniyada mavjud bo'lgan barcha ma'lumotlar majmuasini tahlil qilishi mumkin. Qaror qabul qilish jarayoni statistik tahlil usullari bilan ta'minlanishi kerak. Ma'lumotlarga kirish vaqti minimal bo'lishi kerak, shuning uchun skriptlar va SQL so'rovlarini yozishga hojat yo'q. Va, albatta, siz yuqori maoshli Data Science mutaxassislariga pul tejashingiz mumkin.
Gipotetik jihatdan texnologiya biznes uchun juda yorqin istiqbollarni taklif etadi.
Big Data o'rnini nima egallaydi
Lekin, aslida, men maqolamni Big Data bilan boshladim. Va men bu mavzuni zamonaviy BI vositalariga qisqacha ekskursiyasiz rivojlantira olmadim, ularning asosi ko'pincha Big Data hisoblanadi. Katta ma'lumotlarning taqdiri endi aniq belgilab qo'yilgan va bu bulutli texnologiya. Men hozirda har bir tahliliy tizimda bulutli xotira mavjudligini va bulutli xizmatlarda asosiy vazifa sifatida BI borligini koβrsatish uchun BI sotuvchilari bilan amalga oshirilgan tranzaktsiyalarga eβtibor qaratdim.
ORACLE va Microsoft kabi ma'lumotlar bazalari sohasidagi ustunlar haqida unutmang, ularning biznesni rivojlantirishning tanlangan yo'nalishini ta'kidlash kerak va bu bulut. Barcha taklif qilingan xizmatlarni bulutda topish mumkin, biroq baΚΌzi bulutli xizmatlar endi mahalliy mavjud emas. Ular mashinani o'rganish modellaridan foydalanish bo'yicha muhim ishlarni amalga oshirdilar, foydalanuvchilar uchun mavjud kutubxonalar yaratdilar va modellarni tanlashdan boshlash vaqtini belgilashgacha ular bilan ishlash qulayligi uchun interfeyslarni sozladilar.
Ishlab chiqaruvchilar tomonidan aytilgan bulutli xizmatlardan foydalanishning yana bir muhim afzalligi - o'qitish modellari uchun har qanday mavzu bo'yicha deyarli cheksiz ma'lumotlar to'plamining mavjudligi.
Biroq, savol tug'iladi: bulutli texnologiyalar mamlakatimizda qanchalik ildiz otadi?
Manba: www.habr.com