Розумні технології наступають: на часі доповнена аналітика
До 2020 року бізнес купуватиме нові системи бізнес-аналізу та платформи дослідження даних і машинного навчання саме з метою використання доповненої аналітики.
Принаймні, про це свідчать результати досліджень консалтингової компанії у сфері інформаційних технологій Gartner.
Що ж це таке? Експерти Gartner до засобів доповненої аналітики відносять системи на базі машинного навчання і штучного інтелекту, які повністю змінять принципи підготовки, споживання і поширення аналітичної інформації.
Наприклад, для використання доповненого управління даними використовують системи на основі штучного інтелекту, які забезпечують самоналаштування і адаптацію засобів забезпечення якості даних, управління метаданими та нормативно-довідковою інформацією та інтеграцію даних і СУБД. Такого роду системи дозволяють автоматизувати безліч рутинних задач. Менш технічно підковані користувачі отримали змогу також працювати зі складними даними, а “просунуті” - отримали змогу глибше та якісніше аналізувати їх. Основна відмінність системи в тому, що ті графіки, які раніше були статичними, тепер стають динамічними, і будуть актуалізуватись ледь не щодня.
Експерти прогнозують, що завдяки впровадженню систем машинного навчання і автоматизованого управління рівнями обслуговування, обсяг ручного управління даними до 2022 року зменшиться на 45%. Адже наразі чи не найосновнішою проблемою в галузі аналізу даних є саме необхідність використовувати великі об’єми ручної праці для аналізу, що суттєво стримує розвиток всього ринку.
Ще одним майбутнім трендом стане використання безперервного інтелектуального аналізу (continuous intelligence). До 2022 року більше половини нових ключових бізнес-додатків будуть забезпечені засобами безперервного аналізу, що допомагають приймати правильніші рішення з використанням контекстних даних реального часу. Грубо кажучи, мова йде про проектування інформаційних систем, які будуть рекомендувати яке рішення приймати на основі інтеграції аналітики реального часу в бізнес-процес.
Штучний інтелект обіцяє стати зрозумілішим. Сьогодні багато модулів штучного інтелекту досі є до кінця не розкритими, ми не розуміємо чому штучний інтелект прийняв те чи інше рішення. Планується, що ШІ автоматично генеруватиме обґрунтування результатів зрозумілою мовою, на базі атрибутів, статистики, ознак і показників точності моделі.
Використання графової аналітики. Цей інструмент дозволяє досліджувати відносини між цікавими для дослідника об’єктами - організаціями, людьми, транзакціями. Згідно з прогнозами фахівців Gartner, цей напрямок буде щорічно зростати на 100% аж до 2023 року. Графові сховища дозволяють ефективно моделювати і опитувати розподілені за різними джерелами дані зі складними взаємозв'язками, але через брак фахівців відповідної кваліфікації застосування таких систем поки обмежено.
Збільшиться і використання матриць даних (data fabric). Вони забезпечують легкий доступ і обмін даними в розподіленому інформаційному середовищі. Різнорідні джерела даних в такому середовищі з'єднуються за допомогою універсального керуючого фреймворка.
Штучний інтелект почне нас розуміти. До 2020 року половина всіх аналітичних запитів буде генеруватися за допомогою засобів пошуку та обробки природної мови, в тому числі усними командами і автоматично. Згодом аналітичні інструменти стануть такими ж простими у використанні, як інтерфейси пошуку і спілкування з віртуальним асистентом.
За прогнозом Gartner, до 2022 року 75% нових рішень для кінцевих користувачів на базі штучного інтелекту і машинного навчання буде створюватися за допомогою комерційних інструментів, а не платформ з відкритим кодом. Також планується масове використання технології блокчейн, однак поки вартість її впровадження перевищує можливу користь. Втім вже незабаром все може змінитись.
- Альтернативи децентралізації енергогенерації в Україні не існує Олексій Гнатенко вчора о 15:31
- Відкриті дані: прозорість проти корупції Діана Граділь вчора о 13:39
- Способи захисту прав власника від самочинного будівництва на земельній ділянці Євген Морозов вчора о 10:45
- Власть, наука, интеллект – инвестиции в средний и малый бизнес и устойчивое развитие Вільям Задорський вчора о 04:01
- Прифронтовий Миколаїв. Яку допомогу можна отримати у місті, де лінія фронту зовсім близько Галина Скіпальська 25.07.2024 13:53
- На що дивляться інвестори? Олександр Висоцький 25.07.2024 12:22
- Де нормальний начпрод, там якісні продукти харчування Дана Ярова 25.07.2024 12:06
- Розвиток європейського ринку водню: Нові ініціативи та перспективи Олексій Гнатенко 25.07.2024 10:17
- Внесіть зміни у свій щоденний "to do list" Катерина Кошкіна 25.07.2024 09:59
- Гранти на відновлення та енергоефективність житла: можливості від Фонду енергоефективності Єгор Фаренюк 24.07.2024 21:44
- Порушення прав власника земельної ділянки внаслідок самочинного будівництва Євген Морозов 24.07.2024 19:48
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? Євгеній Сільверстов 24.07.2024 18:00
- Кого підтримуватиме Ізраїль під час виборів у США? Олег Вишняков 24.07.2024 13:22
- Європейська рада схвалила висновки щодо інфраструктури електромережі ЄС Олексій Гнатенко 24.07.2024 12:30
- Спільна власність чоловіка та жінки, які проживають без реєстрації шлюбу Євген Морозов 23.07.2024 19:26
- Boris Johnson: Запрошення до усвідомлення – домовлянь з РФ не буде 1883
- Суди проти рф – реалії, фантазії, міфи. Перспективи Арбітражу 299
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? 91
- Чому конкурентні закупівлі – це більше ніж просто вимога закону 65
- Дизайн дитячого простору 63
-
11 млрд доларів тому, кого немає. На що просила гроші Україна в Берліні
Бізнес 87047
-
У Харкові обрали нові назви для трьох станцій метро
Бізнес 11243
-
Помпео виклав своє бачення мирного плану Трампа: лендліз на $500 млрд і реальні санкції
Бізнес 9246
-
Криза мобільного зв’язку. Скільки коштуватиме подовження зв'язку під час відключень
Бізнес 5712
-
Київський підприємець почав розбирати Tesla, щоб заряджати оселі – FT
Технології 5411