Hirdetés

Big data trendek

|

A piackutatással és tanácsadással foglalkozó Ovum előrejelzése szerint a big data szegmensének éves globális forgalma a 2016-os 1,7 milliárd dollárról 2020-ra 9,4 milliárd dollárra növekszik. Mi várható a közeljövőben a nagymennyiségű adatok feldolgozása terén?

Folyamatosan változnak a technológia alkalmazásával kapcsolatos kihívások és a bigdata-megoldások használatához szükséges szakismeretek. Az alábbiakban áttekintjük, hogy iparági szakértők és technológiai szereplők szerint a közeljövőben milyen tendenciák érvényesülnek ebben a szegmensben.

Csökken az adattudósok iránti igény - Az Ovum kutatási jelentése szerint mérséklődik az adattudósok iránti kereslet. A piackutató cég ezzel kapcsolatban az Indeed.com portál statisztikájára hivatkozik, amely azt mutatja, hogy az elmúlt négy év során nem növekedett az ilyen szakértelemmel rendelkező munkavállalók iránti igény, miközben ugyanebben az időszakban számos felsőoktatási intézményből kerültek ki végzett adattudósok. Az Ovumnál úgy vélik, hogy eltekintve a Fortune magazin 2000-es toplistáján szereplő nagyvállalatoktól, az online digitális vállalkozásokon kívül viszonylag kevés cég fogja alkalmazni őket, mivel sok helyen azt sem tudják, mire használhatják e friss diplomások szakértelmét. A szervezetek túlnyomó többsége polcról levehető analitikai eszközöket használ, ezért nincs szükségük adattudósokra, az elemzési munkát elvégzi számukra a megvásárolt alkalmazásokba épített mesterséges intelligencia.

Csapatsporttá válik az adattudomány - Az adattudósok, illetve az adatmérnökök különböző feladatokat látnak el: az előbbiek hipotéziseket állítanak fel és tesztelnek, az utóbbiak kiválasztják az elemzés alapjául szolgáló adatkészleteket, és optimalizálják az algoritmusokat. Ha nincs közöttük együttműködés, az adattudósok által kidolgozott hipotézisekből és modellekből nem lesz semmi, hívja fel a figyelmet egy lehetséges problémára az Ovum. Ezért mindenképpen biztosítani kell az adattudósok és adatmérnökök közötti hatékony együttműködést, mert csak így érhető el, hogy az előbbiek által létrehozott modelleket az utóbbiak szakértelmének felhasználásával a megfelelő adatkészleteken alkalmazzák, növelve ezzel az üzleti eredményességet.

Ugyancsak az együttműködés szükségességének irányába hat, hogy a gépi tanulást egyre nagyobb mértékben integrálják a vállalati alkalmazásokba és az adatfeldolgozást előkészítő szoftverekbe. A gépi tanulással járó előnyöket a vállalatok nem lesznek képesek teljes mértékben kihasználni, ha az adatfeldolgozási modellek az adattudósok fejében maradnak, és nem alkalmazzák őket. Olyan együttműködést segítő környezetek kialakulása várható az Ovum szerint, amelyekben az üzleti elemzők és az adattudósok megoszthatják egymással munkafolyamataikat a tervezés, a bevezetés és a gépi tanulási modellek végrehajtása során.

Helyben tartott adatok - A Morrison & Foerster ügyvédi cég előrejelzése szerint olyan nemzeti szabályozások bevezetése várható, amelyek célja a helyi adatok adott országon belül tartása. Példaként szolgál az oroszországi és kínai adatlokalizációs törvény, amelyekhez hasonlót több ország is bevezethet a közeli jövőben.

Nehéz bevételre szert tenni az adatokból - Számtalan lehetőségük van a vállalkozásoknak arra, hogy pénzt keressenek az összegyűjtött adatokkal, de ezt nem egyszerű megvalósítani, és sok cég nem is tud élni a kínálkozó lehetőségekkel, hívja fel a figyelmet a problémára az IDC piackutató. Az üzleti vezetők kifejezett óhaja ellenére a vállalatok számára komoly nehézséget okoz piacképes termékek és bevételi források kidolgozása, olvashatjuk az IDC informatikai vezetők számára készült 2017-es tanulmányában. Azok a cégek lehetnek sikeresek, amelyek megalapozott IT-stratégiával és adatorientált szolgáltatásokkal rendelkeznek. A piackutató azt ajánlja az informatikai vezetőknek, informatikusokból és gazdasági szakemberekből hozzanak létre innovációs csapatot, amelynek feladata annak áttekintése lesz, hogy a meglévő és jövőbeli alkalmazások és rendszerek által összegyűjtött adatok felhasználásával miképpen lehet bevételekre szert tenni.

Végre hasznossá válnak az adattavak - Az adattavak hasznosságának ötletét már a kezdetekben elfogadó vállalatok komoly pénzösszegeket költöttek a technológiára nem csupán az olcsó tárolási és feldolgozási lehetőségek reményében, hanem azért is, hogy hasznos üzleti információkhoz jussanak a nagy adattömegek feldolgozása révén, mondta az Ovumnak Ramon Chen, az adatkezelési megoldásokat fejlesztő Reltio cég marketingvezetője. Kihívást jelentett számukra az adatfeldolgozáshoz értő szakemberek felkutatása; annak biztosítása, hogy az adattavak valós idejű frissítésekkel tudják ellátni az alkalmazásokat, illetve valós idejű adatokat tudjanak fogadni azoktól; valamint az adatfelügyelet, az alkalmazások, az analitikai adattárházak és az adattavak működésének összehangolása.

Mivel nyilvánvalóvá vált, hogy a meglévő bigdata-projektekben megbízható adatkezelő platformra van szükség, a jövőbeli projektek esetében pedig egyre inkább holisztikus adatkezelési stratégiát követnek, az adattavak 2017-ben végre beváltják a hozzájuk fűzött reményeket, vélekedik Chen.

Felgyorsulnak a felvásárlások - Hatalmas érdeklődés mutatkozik minden mesterséges intelligenciával, gépi tanulással és mélytanulással kapcsolatos fejlesztés és technológia iránt, ami minden korábbinál keresettebbé teszi a mesterségesintelligencia-szakértőket. Chen szerint az ezekkel a feltörekvő technológiákkal foglalkozó startupokat elsősorban nem a fejlesztéseikért vásárolják fel gyorsan, hanem mert jelenleg igen kevés mesterségesintelligencia-szakértő van a világon.

Nő az IoT-architektek iránti igény - Az IDC előrejelzése szerint az IoT-piac forgalma 2020-ra eléri az évi 1,46 billió dollárt, ami egyúttal azt is jelenti, hogy jelentősen megnövekszik a tapasztalt IoT-szakemberek iránti kereslet. A HR-részlegeknél az IoT analitikai architekt átveszi majd az adattudóstól a legértékesebb pozíció kitüntető címét, vélekedik Dan Graham, az analitikai termékeket fejlesztő Teradata cég dolgok internetével foglalkozó marketingspecialistája. Ugyancsak komoly igény mutatkozik majd az IoT-eszközök tervezését végző szakemberekre is, ezért tömegesen folyik az önéletrajzok "aktualizálása".

Hozzáteszi: egyelőre az érintett vállalatoknak nem egészen 10 százalékánál vannak tisztában azzal, hogy IoT analitikai architektre van szükség, ami lényegesen különbözik az IoT rendszerarchitekttől. Azoknak a szoftverarchitekt szakembereknek az értéke nő meg jelentősen a közeljövőben Graham szerint, akik az IoT-adatok elosztott és centralizált elemzésére egyaránt képesek.

Újjászületik a streaming-analitika - Az Ovum tanulmánya szerint nincsen semmi új a mozgásban lévő adatok elemzésében: az eseményfeldolgozó programok már közel húsz éve használatban vannak. Létezik azonban néhány tényező, amely a valós idejű streaminget nagyobb felhasználói kör számára teszi vonzóvá. Így például a nyílt forráskódú technológia és a megfizethető árú, méretezhető infrastruktúráknak köszönhetően a valós idejű streaming hozzáférhetőbbé vált. Az igény oldalon pedig az IoT kelti fel az érdeklődést a valós időben érzékelni, elemezni és reagálni képes streaming-alkalmazások iránt.

Ugyanakkor a piaci konszolidáció nem fog egyhamar végbemenni, jelenleg még egyre nő az elérhető megoldások választéka. Az Ovum szakértői úgy vélik, a kínálat végül három-négy platformra szűkül majd le, de erre idén még semmiképpen nem kell számítani. Előrejelzésük szerint két-három év szükséges ahhoz, hogy a streaming-motorok elérjék a megbízható alkalmazásukhoz szükséges érettséget, és az IoT-megvalósítások száma meghaladja a kritikus tömeget.

Hirdetés
Hirdetés

Úgy tűnik, AdBlockert használsz, amivel megakadályozod a reklámok megjelenítését. Amennyiben szeretnéd támogatni a munkánkat, kérjük add hozzá az oldalt a kivételek listájához, vagy támogass minket közvetlenül! További információért kattints!