Бізнесмен з Кремнієвої долини: Розумна big data на основі ШІ – новий крок до продуктивності
31.03.2021
Великі дані (big data) стають розумнішими, оскільки штучний інтелект (ШІ) забезпечує наступний крок розвитку їхнього потенціалу для виробничої продуктивності.
Великі дані залишаються одним із ключових трендів технологічного світу. Після буму у 2010-х років big data “подорослішала” і стала рушієм цифрових перетворень для нового покоління бізнесу. Утім, викликом залишається перехід від зібрання і мапування великих даних – від зібрання статистики до отримання практичних інсайтів. Якраз останні спрощують цифрову трансформацію та збагачують бізнес-аналітику, надаючи компаніям логічне уявлення про власні ресурси даних.
“Дуже складно робити операцію на серці пацієнту, коли він біжить у Бостонському марафоні. Це аналогія, яку я б вам дав для спроби оцифрувати своє оточення без певного семантичного шару. Мапування дозволяє спочатку розбудувати логічний рівень, помістити цю інформацію в логічну “карту даних”, щоб ви могли поступово переміщати їх у належне місце”, – сказав Кріс Лінч, CEO аналітичної компанії AtScale Inc в інтерв’ю theCUBE.
Легка цифрова еволюція проти стресової революції
Замість потрясінь, спричинених різкими змінами під час сучасної цифрової революції, перетворення може бути плавними – гармонічним переходом від однієї стадії до іншої, каже Лінч. Ключовим є правильне використання технологій, каже він. Один із прикладів – розроблений його компанією універсальний семантичний рівень AtScale. Бізнесмен каже, що його використання зменшує ризики, коли компанії оцифровують дані та переносять їх у хмару, при цьому і далі використовуючи їх.
“Існує попит на великі дані, і великі дані означають те, що ви можете отримати доступ до всіх ваших даних в одній логічній формі – а не до хаотичних наборів даних у хмарі, за брандмауером і блокуваннями постачальника. Саме відкритий доступ до всіх даних дозволяє приймати найкращі рішення”, – зазначив бізнесмен з Кремнієвої долини.
Він пояснює, що якраз семантичний рівень важливий для бізнес-аналітики. Він відокремлює джерело від фактичної подачі даних, дозволяючи даним залишатися там, де вони є, забезпечуючи при цьому єдиний логічний вигляд. Лінч додає, що це було важливим і для роботи з legacy-даними (з попередніх етапів роботи). Утім, переконаний він, це не менш важливо і для гібридних та хмарних моделей із багатьма постачальниками через можливість мати єдине джерело “істини”, послідовність, доступність, безпеку та значущі інсайти для всіх, переконаний бізнесмен.
“Є шлях до ШІ, є шлях в нікуди”
Аналіз, який здатен надавати штучний інтелект, та програми, посилені машинним навчанням, призведуть до “наступного кроку у виробничій продуктивності”, прогнозує Лінч. Він порівняв вплив інтернету з впливом ШІ, зазначивши, що ефект їхнього поєднання “блідне в порівнянні з тим, що спричинить застосування ШІ у всіх сферах життя… на кожну вертикаль вплине ШІ “.
Фактично, за словами бізнесмена, компанії, у яких не буде стратегії щодо штучного інтелекту протягом найближчих двох років, “опиняться за межами Волл-стріт”.
Його ж компанія планує пропонувати інтегровані рішення, які мапують дані малих та середніх підприємств з даними та моделями публічних ринків, інтегруючи їх до популярних SaaS бізнес-додатків.
“Ми збираємося посилити їх великими даними та машинним навчанням таким чином, щоб покращити їхню роботу, не збільшуючи складності”, – сказав Лінч. “Йдеться про надання бізнес-аналітики доступним чином, як для великих, так і для малих клієнтів”.
