decor
decor

Основні тенденції в аналітиці великих даних, які визначатимуть технологію у 2022 році

< Назад
Основні тенденції в аналітиці великих даних, які визначатимуть технологію у 2022 році

23.02.2022

Аналітика великих даних — це одна з потужних технологій, яка змінює багато бізнес-процесів та операцій у всьому світі. Оскільки обсяги даних продовжують постійно зростати, організації шукають нові інноваційні засоби оптимізації, обробки та зберігання великих даних.

Великі дані використовуються разом із штучним інтелектом та іншими інноваційними технологіями для аналізу масивних наборів даних у різних секторах, наприклад, охорона здоров’я, електронна комерція, громадська інфраструктура, банківська справа та фінтех.

Бернард Марр, футурист та ідейний лідер у галузі новітніх технологій, що прагне використовувати технології на благо людства та автор 20 книг, розповів про основні тенденції у галузі великих даних, які визначатимуть цифровий світ у 2022 році.

TinyML

TinyML належить до алгоритмів машинного навчання, які займають якнайменше простору і можуть працювати на малопотужному обладнанні. У 2022 році ми побачимо, що технологія буде з’являтися в дедалі більшій кількості вбудованих систем — від пристроїв до побутової техніки, автомобілів, промислового обладнання та сільськогосподарської техніки, що зробить їх все розумнішими та кориснішими.

Клієнтський досвід на основі аналітики великих даних

Йдеться про те, як компанії беруть великі дані про користувачів та використовують їх, щоб надавати все більш корисні послуги. Це може означати скорочення кількості клопоту в електронній комерції, зручніші інтерфейси у програмному забезпеченні або скорочення часу очікування та передачі між різними відділами при зверненні до служби підтримки клієнтів.

Взаємодія з підприємствами стає все більш цифровою — від чат-ботів зі штучним інтелектом до цілодобових магазинів Amazon без касирів. Це означає, що часто кожен аспект залученості можна виміряти та проаналізувати, щоб зрозуміти, як можна згладити процеси або зробити їх приємнішими. Пандемія викликала хвилю інвестицій у технології онлайн-торгівлі, оскільки компанії прагнули замінити традиційні виходи за покупками в реальному світі. 

AutoML

AutoML, скорочено від автоматизованого машинного навчання, — це тенденція, яка сприяє демократизації аналітики великих даних. Розробники рішень autoML прагнуть створювати інструменти та платформи, які може використовувати будь-хто для створення власних програм машинного навчання. 

Зокрема, технологія направлена на експертів у предметній галузі, чий спеціалізований досвід та знання роблять їх ідеально відповідними для розробки та розв’язання найгостріших проблем у їхніх конкретних галузях, але яким часто не вистачає знань у галузі програмування, необхідних для застосування штучного інтелекту для цих проблем.

Діпфейки, штучний інтелект та синтетичні дані

У 2022 році ми побачимо поширення штучного інтелекту у багатьох інших галузях та сценаріях використання. Наприклад, вважається, що він має величезний потенціал, коли справа доходить до створення синтетичних даних для навчання інших алгоритмів машинного навчання. 

Можна створити синтетичні особи людей, яких ніколи не існувало, для навчання алгоритмів розпізнавання осіб, уникаючи проблем з конфіденційністю. Його можна створити для навчання систем розпізнавання зображень та виявлення на медичних зображеннях ознак дуже рідкісних видів раку. Технологію також можна використовувати для перетворення мови на зображення, дозволяючи архітектору створювати концептуальні зображення будівлі, просто вголос описуючи, як вона виглядатиме.

Міграція у хмарні сховища

Багато компаній вже впровадили гібридні або мультихмарні системи, і у 2022 році вони ще більше концентруватимуться на перенесенні своєї аналітики даних у хмару. Так вони можуть переходити від одного постачальника хмарних послуг до іншого, не турбуючись про блокування або необхідність використання конкретних рішень.

Поява науки про великі дані як галузі вивчення та практичного застосування за останнє століття призвела до розвитку таких технологій, як глибоке навчання, обробка природної мови та комп’ютерний зір. Це дозволило з’явитися машинному навчанню як способу роботи над тим, що ми називаємо штучним інтелектом, областю технологій, яка швидко змінює те, як ми працюємо та живемо.

< Назад