By daniel gutierrez

2020 a fost un an pentru veacuri, cu atâtea provocări interne și globale. Dar industria de date mari are o inerție semnificativă care se deplasează în 2021. Pentru a oferi cititorilor noștri importanți un impuls asupra noilor tendințe importante care vor avea loc în anul viitor, noi, în interiorul BigData, am auzit de la toți prietenii noștri din ecosistemul furnizorilor pentru a le oferi informații, reflecții și predicții pentru ceea ce se poate întâmpla. Am fost foarte încurajați să auzim perspective atât de incitante. Chiar dacă doar jumătate se împlinesc, Big Data în anul următor este destinat să fie o călătorie destul de interesantă. Bucurați-vă!

Daniel D. Gutierrez - Redactor-șef și om de știință pentru date rezidente

Google Analytics

„Diviziunea analitică” se va înrăutăți. La fel ca mult divulgata „divizare digitală”, vedem și apariția unei „diviziuni analitice”. Multe companii au fost forțate să investească în analize din cauza pandemiei, în timp ce altele au fost forțate să reducă orice nu considerau ca fiind critic pentru a menține luminile aprinse - și o investiție adecvată în analitică a fost, pentru aceste organizații, analiza era pe bloc de tăiere. Aceasta înseamnă că diviziunea analitică se va lărgi și mai mult în 2021, iar această tendință va continua pentru mulți ani. Fără îndoială, câștigătorii și pierzătorii din fiecare industrie vor continua să fie definiți de cei care utilizează analiza și cei care nu. - Alan Jacobson, director de date și analiză, la Alteryx

Probabil că au dispărut zilele analizelor secvențiale și a soluțiilor de raportare care probabil îndeplinesc cazuri de utilizare de nișă. Acest lucru este nesustenabil. Companiile nu pot avea implementări analitice foarte departamentalizate, care au ca efect rezolvarea localizată a problemelor, iar afacerile mai mari să nu vadă beneficiile complete. Această situație actuală se va transforma într-una în care analiza se va face pe toate datele la care compania are acces, capacitatea acestor analize fiind implementată într-o manieră colaborativă de către o varietate de grupuri de interese cu diferite seturi de competențe (de exemplu, știința datelor, linii de lideri de afaceri) și cu un accent complet către operaționalizarea analizelor analitice în timp aproape real. Cu alte cuvinte, nu mai există bucăți și nu mai este doar experimentarea științifică. - Sri Raghavan, director, știința datelor și marketing de produse pentru analize avansate la Teradata

Analiza prescriptivă va fi o componentă cheie pentru succesul transformării digitale: Analitica avansată este devenire integrat pe măsură ce întreprinderile colectează și analizează din ce în ce mai mult datele din organizațiile lor, cu 35% a producătorilor americani care au implementat analize avansate în ultimii trei ani. Pentru ca AI să aibă un impact semnificativ pe întregul lanț valoric, analiza prescriptivă va fi catalizatorul pentru optimizarea performanței. Analiza prescriptivă va deveni o piesă esențială pentru scalarea AI în cadrul organizațiilor, utilizând datele despre produse și clienți pentru a consilia modelele AI despre cum să îmbunătățim procesele, să ajustăm producția și să creștem eficiența. Analiza prescriptivă permite îmbunătățirea constantă cu un model AI prin monitorizarea și ajustarea continuă pe baza condițiilor în evoluție. Modelele prescriptive pot permite automatizarea deciziilor, în care modelele pot lua cea mai bună acțiune pe baza prescripțiilor. Trecerea dincolo de analiza predictivă la analiza prescriptivă va permite în cele din urmă succesul transformării digitale pentru producători în 2021. - George Young, director general al Kalypso

Analitica sporită și autoservirea vor deveni tot mai solicitate, având în vedere forța de muncă distribuită și foamea de informații. Ca răspuns, analiza tradițională va deveni tot mai perturbată de AI. Creșterea forței de muncă distribuite va crea o cerere mai mare de analize augmentate în care utilizatorul individual este ghidat prin procesul de creare a interogărilor pentru a obține răspunsuri imediate la întrebările lor de date. Vedem o convergență de analiză și AI în două domenii - la nivel de infrastructură și la nivel de analist.

Oamenii încep să-și dea seama că au diferite conducte de date care furnizează date pentru un motor de analiză și construiesc o stivă diferită pentru ML. În loc de două stive complet separate, vedem o convergență a acestora într-o infrastructură care este mai ușor de întreținut, asigurându-se în același timp că aceleași date sunt utilizate pentru alimentarea ambelor motoare. O a doua convergență se va întâmpla în ceea ce privește „foamea” de informații și reducerea unui decalaj pentru a răspunde la întrebări folosind date. Analiza tradițională va începe să fie mai perturbată de AI. Platformele (cum ar fi Tableau, Power BI etc.) vor începe să fie deplasate de roboți și asistenți virtuali care vor avea o natură conversațională. Vedem acest lucru ca o împingere pentru a accelera printr-o atracție pentru autoservire. De asemenea, anticipăm că NLP va deveni mai utilizat pe scară largă în 2021. - Scott Schlesinger, Global Data, Analytics & AI Practice Leader la promontoriu

Liniile dintre IT și alte departamente atunci când vine vorba de date și analize, în special, vor continua să se estompeze. Datele și analizele au potențialul de a genera rezultate de afaceri extrem de pozitive și semnificative și, atunci când se întâmplă, există adesea și o colaborare puternică în diferite domenii funcționale, deoarece fiecare are un nivel de responsabilitate pentru succesul abordării analitice. Domenii precum guvernarea datelor, alfabetizarea datelor, platformele deschise de date, integrarea și utilizarea datelor în diferite părți ale întreprinderii vor permite utilizatorilor de afaceri să îndeplinească sarcini rezervate în mod tradițional echipelor IT, iar datele pe care unitățile de afaceri le generează vor fi alimentate în platformele pe care IT le gestionează. Acest lucru - împreună cu o lipsă de oameni de știință în domeniul datelor și profesioniști în domeniul analizei - înseamnă, de asemenea, că platformele de date vor deveni mai ușoare și mai ușor de implementat, astfel încât toate părțile unei organizații să poată să le valorifice. - Frances Zelazny, CMO din Analiza semnalelor

În anii 2000, introducerea Microsoft Office în CV-ul tău te-ar putea face un candidat bun pentru o slujbă, dar un deceniu mai târziu a fost o abilitate care a fost luată ca atare. În zilele noastre, competența SQL vă poate face să ieșiți în evidență, dar ce se va întâmpla în anii următori?

Pe măsură ce alfabetizarea datelor crește, abilitățile de analiză vor deveni norma pentru toți profesioniștii din afaceri și vor începe să dispară din CV-urile candidaților. Așa cum este puțin probabil să vedeți „competența Office” astăzi, este puțin probabil să vedeți „competența datelor” până la sfârșitul deceniului. Am intrat într-un al treilea val de analize și, odată cu acesta, așteptăm ca utilizatorii de afaceri să poată interacționa cu datele fără ajutorul unui expert. Foarte curând, dacă nu reușiți să vă căsătoriți cu date dificile cu contextul de afaceri pentru a defini și executa o strategie, veți lupta la locul de muncă. Candidatul ideal pentru afaceri în 2021 și nu numai va fi o persoană care să înțeleagă și să vorbească date - deoarece în câțiva ani scurți, alfabetizarea datelor va fi ceva ce solicită și așteaptă angajatorii. Cei care doresc să meargă înainte dobândesc aceste talente acum. - CEO-ul ThoughtSpot, Sudheesh Nair

Pe măsură ce companiile își mută infrastructura de date într-o stivă federalizată (un motor interogă surse diferite), dezagregată (calculul este separat de stocare, este separat de stadiul de date), vom vedea arhitecturi tradiționale de stocare a datelor și arhitecturi de baze de date strâns cuplate relegate la sarcini de lucru vechi. Dar un lucru va rămâne același atunci când vine vorba de această schimbare - SQL va continua să fie lingua franca pentru analize. Analiștii de date, inginerii de date, oamenii de știință de date și managerii de produse împreună cu administratorii lor de baze de date vor folosi SQL pentru analize. - Dave Simmen, cofondator și director tehnologic (CTO), Ahana

Organizațiile de pretutindeni își intensifică utilizarea sistemelor de analiză, dar sunt provocate de nevoia de a utiliza platforme de date pentru evenimente, care să poată efectua lupte de date în timp real. În 2021, organizațiile vor solicita platforme de date inteligente care pot consuma date statice și de streaming din diverse surse în orice format, dimensiune sau viteză; Ceartați datele (îmbogățiți și hartați) din mers; și să livreze datele către sisteme, dispozitive și aplicații în siguranță și în timp real. - Sean Bowen, CEO al Tehnologie Push

O singură interogare SQL pentru toate încărcările de lucru ale datelor. Calea de urmat se bazează nu numai pe automatizare, ci și pe cât de rapid și pe scară largă puteți face ca analiza dvs. să fie accesibilă și partajabilă. Analiza vă oferă o direcție clară a următorilor pași pentru a menține clienții și angajații fericiți și chiar a salva vieți. Gestionarea datelor dvs. nu mai este un lux, ci o necesitate - și determină cât de succes veți avea dvs. sau compania dumneavoastră. Dacă puteți elimina complexitatea sau costurile de gestionare a datelor, veți fi foarte eficienți. În cele din urmă, câștigătorul spațiului va elimina complexitatea și costurile din gestionarea datelor, iar sarcinile de lucru vor fi unificate, astfel încât să puteți scrie o singură interogare SQL pentru a gestiona și accesa toate încărcările de lucru în mai multe rezidențe de date. - Raj Verma, CEO al SingleStore

Capacitățile AI și Analytics au fost furnizate de diferite platforme / echipe în trecut. De-a lungul anilor, vedem că platforma converge, iar echipa AI este mai concentrată pe latura algoritmică, în timp ce echipele platformei AI & Analytics au fuzionat pentru a furniza infrastructura software atât pentru analiză, cât și pentru cazurile de utilizare AI. - Haoyuan Li, fondator și CEO, Alluxio

În calitate de profesioniști în domeniul datelor, avem responsabilitatea față de publicul larg. Cred că în anul următor vom vedea progrese către un cod de etică în spațiul de analiză a datelor, condus de companii conștiente care recunosc gravitatea potențialelor abuzuri. Poate că guvernul SUA va interveni și va adopta o versiune a propriului GDPR, dar cred că companiile de tehnologie vor conduce această taxă. Ceea ce a făcut Facebook cu datele de logodnă nu este ilegal, dar am văzut că poate avea efecte dăunătoare asupra dezvoltării copilului și asupra obiceiurilor noastre personale. În anii următori, ne vom uita înapoi la modul în care companiile au folosit datele personale în anii 2010 și ne vom opri la fel cum facem atunci când vedem oameni fumând într-un avion în filme din anii 1960. - Jeremy Levy, CEO al Indicativ

Emoția este un factor cheie care afectează comportamentul clienților și are o influență puternică asupra loialității față de marcă. Prin urmare, este din ce în ce mai util pentru companii să găsească o modalitate de a măsura emoțiile clienților în timpul proceselor lor de luare a deciziilor. Analiza emoțională se concentrează pe studierea și recunoașterea întregii game de emoții umane, care include dispoziția, atitudinea și personalitatea. Utilizează modele predictive și AI / ML pentru a analiza mișcările umane, alegerile cuvintelor, tonurile vocii și expresiile faciale. Analiza emoțională poate ajuta companiile să își construiască un profil de client mai holistic, să înțeleagă cum să influențeze emoțiile și să dezvolte produse și servicii personalizate adaptate persoanelor. Analiza sentimentelor despre produse și servicii, în geografii, rețele sociale și site-uri web de revizuire, permite companiilor să înțeleagă mai bine și să-și îmbunătățească nivelul de satisfacție a clienților. Folosind analiza emoțională, companiile pot înțelege mai bine modul în care marketingul și serviciile lor influențează emoția pentru a oferi experiențe mai interesante pentru clienți. - Paul Moxon, SVP, Arhitectura datelor la denoda

Obținerea corectă a analizei produselor este dificilă. Fiecare interacțiune are ca rezultat mormane de date, iar săparea prin asta pentru a găsi acea perspectivă despre „acul în fân” necesită mult efort, disciplină și timp pentru a-l face să funcționeze. Aceste bariere la intrare înseamnă că analiza datelor este adesea limitată la companiile care au resurse, lățime de bandă și cunoștințe pentru a o face corect. Dar este, de asemenea, o disciplină din ce în ce mai importantă - chiar înainte de pandemie, interacțiunile consumatorilor cu mărcile se desfășurau în general pe platformele digitale, iar acum sunt acolo aproape exclusiv. Există nenumărate cantități de informații acolo care pot explica rentabilitatea investiției fiecărei interacțiuni și, fără îndoială, unele dintre acestea pot schimba jocul. Dar, sincer, suntem oameni și, dacă trebuie să muncim din greu pentru a obține valoare din ceva, vom fi mai puțin probabil să o facem în mod consecvent. De aceea, în 2021, analiza va trece de la a fi un joc reactiv - adunând date pe care analiștii trebuie să le analizeze pentru a găsi acele perspective - la una proactivă, conectând echipele direct la acele „a-ha!” momente care inspiră acțiuni imediate și informate. - Matin Movassate, CEO și fondator la Heap

Inteligenta Artificiala

Pe măsură ce întreprinderile urmăresc obiective de redeschidere și recuperare a unor fluxuri de venituri suficiente, vor trebui să folosească tehnologii inteligente pentru a aduna informații esențiale în timp real care să le permită acest lucru. Adoptarea tehnologiilor de inteligență artificială (AI) poate ajuta companiile să înțeleagă dacă strategiile lor de a păstra clienții și angajații în siguranță funcționează, continuând totodată să încurajeze creșterea. Pe măsură ce companiile recunosc abilitățile unice ale AI pentru a facilita gestionarea și conformarea politicilor corporative, asigurarea siguranței și evoluția experienței clienților, vom vedea rate crescute de adoptare a IA în toate sectoarele de activitate. - Hillary Ashton, EVP și Chief Product Officer la Teradata

În 2021 vom vedea AI, învățarea automată și IoT ne definesc și modelează viețile și comportamentele, fenomen care va continua pentru mulți ani. Aceste progrese au impact asupra modului în care lucrăm, cum cumpărăm, cum cheltuim, cum facem fiecare lucru mic din viața noastră. Dar cred că adevărata vedetă la care vor apela companiile vor fi tehnologiile abilitatoare, cum ar fi cloud și edge computing, care vor continua să domine datorită capacității lor de a procesa și gestiona toate datele necesare care alimentează AI, ML și IoT, ca precum și activarea tehnologiilor precum iPaaS, APIM și RPA. Aceste tehnologii vor continua să conducă taxa de transformare digitală pentru companii, pe măsură ce trec de la afaceri manuale sau de hârtie la companii digitale care, în cele din urmă, pot exploata puterea AI și IoT. - Manoj Choudhary, CTO la Jitterbit

Inteligența artificială devine mai puțin artificială în 2021: chiar și cu un vaccin pentru COVID-19 la orizont, modul în care oamenii lucrează și interacționează sa schimbat fundamental. În noul an, munca la distanță va continua, cerințele de distanțare socială vor rămâne, iar lanțurile de aprovizionare vor continua să se confrunte cu perturbări. Acest nou mod de viață necesită o nouă modalitate pentru companii de a continua operațiunile în mod eficient de-a lungul lanțului valoric - de la produs la fabrică până la utilizatorul final. Utilizarea inteligenței artificiale (AI) va fi standardul pentru abordarea acestor provocări. Cu toate acestea, fără a lua în considerare modul în care oamenii vor interacționa cu aceste noi sisteme autonome și vor beneficia de ele, AI va eșua.

În 2021, întreprinderile vor adopta o abordare centrată pe om a inițiativelor AI, înțelegând nevoile și valorile utilizatorilor, apoi adaptând proiectele și modelele AI în consecință, ceea ce va îmbunătăți adoptarea. Întreprinderile trebuie să pună același accent pe oameni și cultură ca și tehnologia în sine pentru ca AI să aibă succes. Echipele de gestionare a schimbărilor organizaționale (OCM) vor fi esențiale pentru a conduce transformarea digitală și AI înainte prin aducerea oamenilor în călătoria schimbării și configurarea organizației pentru rezultate măsurabile. Gestionarea corectă a schimbărilor este cel mai important aspect - dar trecut cu vederea - al oricărei inițiative de transformare digitală. - George Young, director general la Kalypso

În 2021, întreprinderile se vor îndepărta de victorii rapide bazându-se pe sistemele de IA, pentru a se concentra pe o valoare durabilă și semnificativă a afacerii. Această schimbare va conduce la inițiative mai profunde de alfabetizare a datelor între organizații. Va necesita ca oamenii să învețe noi abilități și să se comporte în moduri noi. - Sundeep Reddy Mallu, șef de analiză la Gramener 

Majoritatea consumatorilor vor continua să fie sceptici față de AI. Având mai multe mărci de mari consumatori pe scaunele fierbinți în jurul eticii AI discutabile, majoritatea oamenilor încă nu au încredere în AI. Pentru mulți, este pentru că nu o înțeleg sau chiar realizează că o folosesc zilnic. Consumatorii primesc atât de multe servicii bazate pe AI gratuit - Facebook, Google, TikTok etc. - încât nu înțeleg la ce renunță personal în schimb - și anume datele lor personale. Atâta timp cât publicul larg continuă să fie naiv, nu va fi capabil să anticipeze pericolele pe care AI le poate introduce sau cum să se protejeze - cu excepția cazului în care piața educă mai bine clienții sau nu implementează reglementări pentru a-i proteja. În ciuda acestui fapt, există unele dovezi că dăm colțul încrederii AI. Optzeci și unu la sută dintre respondenții liderului afacerii la viitorul sondaj Pega au declarat că sunt optimisti că prejudecata AI va fi suficient de atenuată în cinci ani. Întreprinderile au o speranță mai bună că acest lucru se dovedește a fi adevărat - deoarece pe măsură ce mai mult public se trezește cu privire la modul în care AI își influențează viața și, în unele cazuri, joacă favorite, vor continua să pună întrebări mai dificile care erodează în continuare încrederea în AI, forțând companiile să trebuie să le răspund. - Vince Jeffs, director senior - strategie de produs, marketing AI și decizie, Pega

Lucrătorii digitali alimentați de AI vor ajuta companiile să rămână strategice pe termen lung. Puțini nu sunt de acord cu noțiunea că AI și automatizarea sunt esențiale pentru supraviețuirea companiilor în viitor. Cu toate acestea, cercetările au arătat că majoritatea companiilor nu au realizat pe deplin beneficiul investițiilor lor în AI și automatizare. Prin conectarea capacităților puternice de AI la procesele de afaceri prin forța de muncă digitală, vom vedea din ce în ce mai multe organizații implementează automatizarea bazată pe AI la scară largă. Automatizarea infuzată de AI va fi din ce în ce mai legată de inițiativele strategice de bază, cum ar fi îmbunătățirea orientării către clienți, creșterea veniturilor, alocarea capitalului, gestionarea lanțului de aprovizionare, gestionarea riscurilor, costul și eficiența operațională și multe altele. Lucrătorii digitali alimentați de AI vor fi folosiți ca instrumente principale pentru executarea strategiei corporative și gestionarea riscurilor la scară de întreprindere. Adoptarea rapidă și eficientă a automatizării va fi considerată din ce în ce mai mult ca o componentă esențială pentru a rămâne competitiv pe piețe. - Eric Tyree, șef AI și cercetare la Blue Prism

Experimentarea AI va deveni mai strategică. Experimentarea are loc pe parcursul întregului proces de dezvoltare a modelului - de obicei, fiecare decizie sau presupunere importantă vine cu cel puțin un experiment sau cercetări anterioare pentru a justifica acele decizii. Experimentarea poate lua mai multe forme, de la construirea unor modele predictive complete de ML, până la efectuarea de teste statistice sau graficarea datelor. Încercarea tuturor combinațiilor fiecărui hiperparametru posibil, manipularea caracteristicilor etc. devine rapid de netrecut. Prin urmare, vom începe să vedem organizațiile care definesc un timp și / sau un buget de calcul pentru experimente, precum și un prag de acceptabilitate pentru utilitatea modelului. - Florian Douetteau, CEO și cofondator al Dataiku

În 2021, vom vedea în cele din urmă AI devine mainstream. Ca rezultat al COVID-19, companiile au fost nevoite să se transforme digital pentru a supraviețui în noul normal. Potrivit cercetărilor noastre, accelerarea digitală nu arată semne de oprire în noul an, 86% dintre companii obținând în prezent beneficiile unei experiențe mai bune a clienților prin AI, probabil să continue. De asemenea, pandemia a schimbat prioritățile de afaceri pentru investițiile în AI. De exemplu, am văzut companiile trecând de la sarcini mai simple, cum ar fi automatizarea, pentru a se concentra pe planificarea forței de muncă și modelarea simulării. Pe măsură ce organizațiile continuă să vadă beneficiile investițiilor lor digitale în procese complexe, AI va deveni mai răspândit și utilizat pe scară largă în anul următor. - Anand Rao, lider în domeniul inteligenței artificiale globale la PwC

Convergența AI & BI va spori informațiile despre date. AI a făcut parte din fiecare discuție corporativă în ultimii 5 ani. Și totuși, provocările persistă în democratizarea unor cunoștințe avansate de AI în secțiuni mari de angajați. Pe măsură ce apar noi produse BI alimentate de AI, silozurile vor fi sparte și fiecare utilizator va putea să utilizeze analiza datelor și să găsească cu ușurință informații. Interfețe simple, informații personalizate și experiențe de date atractive vor deveni semnele distinctive ale analizei datelor în 2021 și nu numai. - Dhiren Patel, Chief Product Officer și șef de succes al clienților

Tendința rasială în mulți algoritmi de recunoaștere facială bazată pe AI a fost un subiect important de conversație în ultimul an și a ajuns la un cap din cauza tulburărilor sociale din 2020. Cercetările au descoperit dovezi răspândite că minoritățile rasiale au fost mult mai probabil ca identitatea greșită decât albii. În 2021, vom vedea corectarea prejudecății AI devenită un subiect major pentru orice companie care utilizează tehnologia AI sau recunoașterea facială. Utilizând documente emise de guvern, puteți dovedi rapid și ușor proprietatea ID-ului, analizând fața de pe document și comparându-l cu fața care încearcă să vă acceseze sistemul. 2021 va fi anul în care tendința AI va ieși la iveală și companiile vor începe să implementeze schimbări radicale pentru a elimina prejudecățile rasiale din software-ul său - unele dintre acestea putând fi făcute punând un accent deliberat pe echitate și instruirea sistemului ML al companiei pentru a reduce rasele faciale erori de recunoaștere. - Mohan Mahadevan, vicepreședinte al cercetării, Onfido

2021 va fi anul în care echipele vor trece de la întâlnirile întâmplătoare cu AI la o relație angajată. AI nu mai este doar pentru proiectele de cercetare și dezvoltare. Este timpul să ne angajăm să adaptăm aceste soluții în loc să flirtăm doar cu ele. Trebuie să automatizăm acum. - David Karandish, fondator și CEO al Capacitate 

Odată cu confluența puterii de calcul, a datelor la scară de internet și a algoritmilor moderni de învățare automată, în ultimii ani am descoperit un teren remarcabil cu AI. În următorii ani, vom intra într-o eră expansivă, în care o lungă coadă de cazuri de utilizare comercială va fi prototipată, ambalată și producută - fie pentru a îmbunătăți produsele și serviciile existente, fie pentru a crea altele noi. - Dave Costenaro, Chief Data Officer la Capacitate 

Succesul AI se mută de la scopuri generale la focare de nișă. În timp ce investițiile în AI continuă să crească în întreprindere, companiile își reevaluează stivele de tehnologie pentru a se adapta la nișa AI, mai degrabă decât la cutii negre „cu scop general” care pretind că fac totul. Nișele, cazurile de utilizare perfecționate care rezolvă probleme specifice vor avea prioritate bugetară, mai degrabă decât automatizarea care promite să facă totul. - Viral Bajaria, CTO la 6sens

Rise of Intelligence Artificial Narrow Intelligence: Nu cu mult timp în urmă, AI a fost ceea ce știm acum ca inteligență artificială generală, cum ar fi mașinile care conduc singuri sau recunoașterea imaginii. Cu toate acestea, astăzi există o nouă categorie de inteligență artificială îngustă care încearcă să reproducă un proces de luare a deciziilor umane. Din perspectiva lanțului de aprovizionare, această nouă AI poate ajuta la o mai bună luare a deciziilor în legătură cu fiecare aspect al unui lanț de aprovizionare, de la „Cum umplu un camion?” sau „Cum obțin produse la timp?” În 2021, prevăd o creștere a acestora îngust soluții pentru înlocuirea deciziilor tactice și la scară mai mică. - Andy Fox, Director Global Impact alături de LLamasoft

La margini, vom începe să vedem „Counter-AI” începe să se materializeze. Pe măsură ce guvernele încearcă să urmărească oamenii, iar întreprinderile încearcă să le manipuleze sau să obțină o perspectivă profundă asupra comportamentului, prezic o reacție adversă de metode de urmărire a foliei și a clienților 360. Spre deosebire de munca pe care au făcut-o diferite grupuri în ceea ce privește instrumentele de recunoaștere a feței, vom începe să vedem metode de înaltă și joasă tehnologie pentru a înțelege AI folosite pentru a ne monitoriza și înțelege. - Șef de arhitectură pentru Atos America de NordAI Lab în parteneriat cu Google Cloud, Jonas Bull

Pe măsură ce mai multe agenții încep să adopte aceste soluții bazate pe AI și ML, există obligația aplicării legii de a respecta politicile etice și de a elimina prejudecățile din aceste instrumente. Ca atare, departamentele vor începe să își stabilească propriile politici și să colaboreze cu organele de conducere privind utilizarea responsabilă și etică a IA, inclusiv pregătirea adecvată pentru echipele relevante și funcțiile de afaceri, precum și crearea unui mediu cu un etos al deciziilor bazate pe date și responsabil -facerea. Făcând un pas mai departe, organizațiile de aplicare a legii vor continua să se asigure că sistemele de IA sunt verificate pentru a fi fără prejudecăți și corectate după cum este necesar. Și vor deschide o linie de comunicare cu publicul pentru a promova transparența în ceea ce privește utilizarea acestor instrumente. - Heather Mahalik, Director Senior de Informații Digitale, Cellebrite

Vom vedea mai multe companii bazate pe date, care utilizează sursa deschisă pentru analize și AI în 2021. Tehnologiile de analiză sursă deschisă, cum ar fi platformele AI de putere Presto și Apache Spark, sunt mult mai flexibile și mai rentabile decât omologii lor tradiționali din depozitele de date ale întreprinderii, care se bazează pe consolidarea date într-un singur loc - o activitate costisitoare și costisitoare, care necesită de obicei blocarea furnizorului. Anul viitor va crește utilizarea motoarelor analitice, cum ar fi aplicațiile Presto pentru AI, datorită naturii sale deschise - licență open source, format deschis, interfețe deschise și cloud deschis. - Dipti Borkar, cofondator și Chief Product Officer (CPO), Ahana

Industria se va îndepărta de platformele de orizontale generice AI, cum ar fi IBM Watson și Amazon Lex, către produse specifice domeniului și modele de servicii gestionate. Platformele generice nu sunt soluții, ele încep la rece, fără date de formare sau structură de model de date - construirea acestui lucru, apoi optimizarea acestuia în producție este o sarcină expertă și intensivă în resurse care depășește capacitatea majorității companiilor. Trecerea de la începutul pieței inovatorilor la adoptarea pieței de masă va fi determinată în 2021 de adoptarea produselor cu AI specifice domeniului, care sunt pre-instruite pentru o anumită industrie și s-au dovedit a funcționa. - Jake Tyler, cofondator și CEO, AI finlandez

În 2021, AI nu va fi mapat pe spectrul uman de competență. Putem avea algoritmi care zdrobesc orice om la șah, dar nu sunt capabili să facă o ceașcă de ceai și programe de calculator care pot efectua matematica de milioane de ori mai repede decât oamenii, dar, dacă ar fi întrebați cine ar putea câștiga următoarea Cupă Mondială, nici nu ar înțelege intrebarea. Capacitățile lor nu sunt universale. Am ajuns la un punct cu AI în care simultan supraestimăm și subestimăm puterea algoritmilor. Când îi supraestimăm, vedem judecata umană retrogradată într-un gând ulterior - un loc periculos. Utilizarea unui „algoritm mutant” în notarea rezultatelor la nivel A este scandalul din jour în Marea Britanie, în ciuda algoritmului care produce multe rezultate care pur și simplu încalcă bunul simț. Când subestimăm algoritmii, vedem că industriile întregi se prăbușesc, deoarece nu au văzut schimbări la orizont. Cum poate concura afacerea tradițională a taxiurilor atunci când algoritmul Uber vă poate face o plimbare în mai puțin de 3 minute? În 2021, așteptați-vă inginerii să evite AI și gafele algoritmice, neîncercând să mapeze algoritmii pe spectrul uman de competență. Utilizarea tehnologiilor AI - cum ar fi recunoașterea vorbirii în orice context - pentru a îmbunătăți ceea ce pot face oamenii și a găsi echilibrul corect între automatizarea AI și cunoștințele umane pentru cazuri de utilizare din lumea reală - cum ar fi experiența clienților și conferința web - va începe să modeleze utilizarea eficientă de AI pentru viitor. - Ian Firth, vicepreședinte la Speechmatics

AI / ML responsabil va deveni cel mai fierbinte subiect din industria cloud ML. Având în vedere accentul crescut al societății pe combaterea nedreptății și prejudecății și interesul general pentru o mai bună interpretabilitate și explicabilitate a modelelor de învățare automată, furnizorii de cloud vor investi și își vor spori ofertele de ML pentru a oferi o suită completă de capabilități ML / AI responsabile, care vor avea ca scop satisfacerea și asigurarea autoritățile de reglementare, modelatorii, managementul și piața privind utilizarea corectă a ML. Între timp, AI / ML va continua să vadă o creștere și o utilizare explozive în întreaga industrie, cu îmbunătățiri semnificative ale ușurinței de utilizare și combinării UX într-un cadru AI / ML responsabil pentru a stimula următoarea creștere a acestui sector. - Yiannis Antoniou, analist, Gigaom

AIOps pentru rețea vor deveni mainstream: Anul viitor, AIOps va trece de la teorie la practică pentru multe organizații. Odată cu creșterea numărului de lucrători la distanță și căminul va deveni noua micro sucursală, AI va deveni miză de masă pentru livrarea unui client excelent în experiența utilizatorului cloud, controlând în același timp costurile de asistență IT pentru angajații la distanță. Echipele IT vor trebui să îmbrățișeze AIOps pentru a-și scala și automatiza operațiunile. AIOps cloud SaaS va răsturna paradigma de asistență pentru clienți. În loc ca utilizatorii să trimită bilete la IT, AI va identifica proactiv utilizatorii cu probleme de conectivitate sau experiență și va rezolva (rețeaua de conducere automată) sau va deschide un bilet cu acțiuni de remediere sugerate pentru IT. - Bob Friday, CTO al Mist Systems, o companie Juniper Networks

Inteligența artificială și învățarea automată vor juca un rol mult mai integral în strategia lanțului de aprovizionare decât în ​​anii precedenți. Necesitatea mai multor informații în timp real pe întregul lanț de aprovizionare va continua să crească în 2021, mai ales că organizațiile lanțului de aprovizionare își reevaluează operațiunile ca urmare a schimbărilor bruște ale comportamentelor de cumpărare în timpul pandemiei COVID-19.

Pentru a răspunde acestei nevoi, organizațiile lanțului de aprovizionare vor trebui să se uite la tehnologia activată de inteligență artificială (AI) și machine learning (ML) pentru a face upgrade de la analize curente, descriptive și prescriptive și de a utiliza analiza predictivă - care oferă acțiuni recomandate înainte un incident are loc pe baza acțiunilor anterioare. Adesea, companiile se confruntă cu o mizerie de silozuri și fragmentare datorită faptului că sunt achiziționate de companii mari care au sisteme diferite. În 2021, părțile interesate din lanțul de aprovizionare vor căuta să implementeze gemeni digitali pe toate modulele ca un strat suplimentar de vizibilitate și să asigure sincronizarea între sistemele existente ale unei companii și noile tehnologii, cum ar fi senzorii și nano-senzorii, care vin pe piață în volume din ce în ce mai mari . - Mahesh Veerina, CEO Cloudleaf

Tendința în AI provoacă daune la scară largă - de la impactul procesului de recrutare prin consolidarea stereotipurilor de gen până la discriminarea rasială în punctarea creditelor și împrumuturile. Organizațiile știu că angajarea unei forțe de muncă diverse poate oferi un nivel de adevăr pentru modelele de IA și știu că datele de instruire trebuie să fie monitorizate în permanență pentru a fi influențate, deoarece acestea afectează calitatea și acuratețea algoritmilor. Știu, de asemenea, că nu există un punct de referință actual pentru măsurătorile bazate pe etică pentru a atenua cu adevărat prejudecățile în AI și că trebuie să existe. În 2021, vom vedea organizații care trec mai departe doar recunoscând și „îngrijorându-se” cu privire la prejudecăți în AI și vom începe să facem mișcări mai semnificative pentru a rezolva acest lucru - pentru că va fi necesar. Se vor forma echipe și / sau inițiative specifice pentru a combate toate preocupările care intră sub umbrela inteligenței artificiale responsabile, inclusiv de la orice prejudecată inerentă a datelor până la tratarea corectă a formatorilor de date. Stabilirea inițiativelor de AI responsabile nu va deveni doar un mandat la nivel de consiliu pentru unii, ci și partenerii și clienții companiilor care conduc eforturile de AI vor cere acest lucru. - Appen Director tehnic Wilson Pang

AIOps se vor încălzi pentru a îmbunătăți experiența clienților și pentru a asigura asigurarea și optimizarea aplicațiilor. Cu un an de imprevizibilitate în spate, întreprinderile vor trebui să se aștepte la neașteptate atunci când vine vorba de a face ca tehnologiile să fie infailibile și proactive. Vom vedea că cererea pentru AIOps continuă să crească, deoarece poate aborda și anticipa aceste scenarii neașteptate folosind AI, ML și analize predictive. Complexitatea crescândă a aplicațiilor digitale pentru întreprinderi, care acoperă infrastructuri hibride locale și cloud, împreună cu adoptarea arhitecturilor moderne de aplicații, cum ar fi containerizarea, vor duce la o creștere fără precedent atât a volumului, cât și a complexității datelor. În timp ce supraîncărcarea datelor din mediile digitale moderne poate întârzia reparația și copleși echipele IT Ops, seturile de date zgomotoase vor fi o barieră din trecut, deoarece strategiile mai inteligente și sistemele AIOps centralizate ajută organizațiile să îmbunătățească experiența clienților, să asigure asigurarea și optimizarea aplicațiilor moderne, să o lege automatizare inteligentă și să prospere ca întreprinderi digitale autonome. De fapt, abordările convenționale ale operațiunilor IT ar putea să nu mai fie fezabile - ceea ce face ca adoptarea AIOps să fie inevitabilă pentru a putea scala resursele și a gestiona eficient mediile moderne. - Ali Siddiqui, Chief Product Officer, Software BMC

Realitatea cruntă este că 2021 va fi anul în care cei care fac de fapt AI vor începe să obțină valoare la scară, în timp ce cei care petrec luni de zile formând modele fragile și care nu reușesc să ajungă din urmă vor fi într-un dezavantaj crescând, exponențial. Provocările din ultimul kilometru nu vor deveni mai ușoare - dar o schimbare fundamentală în gândire și abordare va fi esențială pentru depășirea obstacolelor de complexitate. - Dr. Josh Sullivan, șef Modzy

Evaluare elegantă a riscurilor: pe măsură ce spațiul AIOps continuă să se maturizeze, vedem o oportunitate pentru vânzători să își perfecționeze capacitățile de evaluare a riscurilor pentru a permite clienților să remedieze problemele cu aproape certitudine, fără a sparge nimic altceva în sistem. În 2021, un domeniu în care vom vedea o atenție sporită de la ambii furnizori și adoptarea mai multă în rândul utilizatorilor va fi aceea de a permite o mapare mai elegantă a dependenței, astfel încât inginerii să poată evalua cu precizie riscul ca parte a procesului de remediere sau a ciclului de construire-implementare pentru schimbări de software, pentru a asigurați-vă că o schimbare într-o parte a unui mediu nu va rupe sistemul în altă parte. - Michael Olson, director, Marketing de produse la New Relic

În 2021, AI nu va fi cartografiat pe spectrul uman de competență: putem avea algoritmi care zdrobesc orice om la șah, dar nu sunt capabili să facă o ceașcă de ceai și programe de calculator care pot efectua matematica de milioane de ori mai repede decât oamenii, dar, dacă ar fi întrebați cine ar putea câștiga următoarea Cupă Mondială, nici nu vor înțelege întrebarea. Capacitățile lor nu sunt universale. Am ajuns la un punct cu AI în care simultan supraestimăm și subestimăm puterea algoritmilor.

Când îi supraestimăm, vedem judecata umană retrogradată într-un gând ulterior - un loc periculos. Utilizarea unui „algoritm mutant” în evaluarea rezultatelor la nivel A este scandalul din jour în Marea Britanie, în ciuda algoritmului care produce multe rezultate care pur și simplu încalcă bunul simț. Când subestimăm algoritmii, vedem că industriile întregi se prăbușesc, deoarece nu au văzut schimbări la orizont. Cum poate concura afacerea tradițională a taxiurilor atunci când algoritmul Uber vă poate face o plimbare în mai puțin de 3 minute? În 2021, așteptați-vă inginerii să evite AI și gafele algoritmice, neîncercând să mapeze algoritmii pe spectrul uman de competență. Utilizarea tehnologiilor AI - cum ar fi recunoașterea vorbirii în orice context - pentru a îmbunătăți ceea ce pot face oamenii și a găsi echilibrul corect între automatizarea AI și cunoștințele umane pentru cazuri de utilizare din lumea reală - cum ar fi experiența clienților și conferința web - va începe să modeleze utilizarea eficientă de AI pentru viitor. - Ian Firth, vicepreședinte la Speechmatics

ML pe margine va fi unul dintre obiectivele majore din industria AI / ML în 2021. Cererea de aplicații inteligente de margine crește rapid în industria auto, fabrica inteligentă și industria caselor inteligente. Având la dispoziție pe scară largă instrumente de dezvoltare ML eficiente și companiile de semiconductori care lansează noi MCU-uri cu caracteristici ML, adoptarea aplicațiilor ML de margine va deveni tendința majoră. - Sang Won Lee, CEO al Qeexo

Comunitatea clinică își va spori utilizarea abordări de învățare federată pentru a construi modele robuste de AI în diferite instituții, geografii, date demografice ale pacienților și scanere medicale. Sensibilitatea și selectivitatea acestor modele depășesc modelele de AI construite într-o singură instituție, chiar și atunci când există date abundente cu care să te antrenezi. Ca bonus suplimentar, cercetătorii pot colabora la crearea modelului AI fără a partaja informații confidențiale despre pacienți. Învățarea federată este, de asemenea, benefică pentru construirea de modele de IA pentru domeniile în care datele sunt rare, cum ar fi pediatria și bolile rare. - Kimberly Powell, vicepreședinte și director general, NVIDIA Healthcare

Centrul de excelență AI: companiile s-au grăbit în ultimii 10 ani pentru a obține oameni de știință cu date foarte plătite, dar productivitatea lor a fost mai mică decât se aștepta din cauza lipsei infrastructurii de susținere. Mai multe organizații vor accelera rentabilitatea investiției pe AI prin construirea unei infrastructuri centralizate și partajate la scară de supercomputere. Acest lucru va facilita îngrijirea și scalarea talentelor în domeniul științei datelor, schimbul de bune practici și accelerarea rezolvării problemelor complexe de AI. - Charlie Boyle, vicepreședinte și director general, NVIDIA DGX Systems

Expresia AI se va restrânge asupra experiențelor utilizatorilor fără sudură: pe măsură ce ne uităm la istoria AI, algoritmii au fost rege și experiența utilizatorului a ocupat locul al doilea. Dar pe măsură ce ne îndreptăm spre 2021, aplicațiile compatibile cu AI se vor concentra din ce în ce mai mult pe utilizare ca prioritate. Cele mai bune expresii ale AI sunt perfecte pentru utilizator și funcționează discret în fundal. Platformele sprijinite de AI / ML vor găsi noi modalități de a conduce utilizatorii la concluzii și soluții mai bune.

Acest lucru se întâmplă interogând volume imense de date, căutând anomalii, perspective și tendințe, apoi prezentând rezultate în contextul adecvat al afacerii. AI / ML cu adevărat fără frecare ar trebui să fie scopul final pentru toate platformele de afaceri. Sper să văd aplicații mai sofisticate ale IA care să identifice ceea ce încearcă fiecare utilizator să realizeze și să scoată în evidență în mod automat informații care pot fi folosite pentru o acțiune rapidă. Această ușurință în utilizare va fi incredibil de valoroasă pentru baza largă de utilizatori, atât tehnică, cât și non-tehnică. - Sanjay Vyas, CTO al Planificator

IA etică va avea un rol cheie în dezvoltarea produselor în 2021, dar este o problemă dificil de rezolvat: IA etică devine o problemă importantă, dar o dilemă dificil de rezolvat. Companiile folosesc date și AI pentru a crea soluții, dar pot ocoli drepturile omului în ceea ce privește discriminarea, supravegherea, transparența, confidențialitatea, securitatea, libertatea de exprimare, dreptul la muncă și accesul la serviciile publice. 

Pentru a evita creșterea riscurilor reputaționale, de reglementare și juridice, AI etică este imperativă și va lăsa în cele din urmă loc politicii AI. Politica AI va asigura un standard ridicat de transparență și măsuri de protecție pentru oameni. În sfera datelor, directorii executivi și CTO-urile vor trebui să găsească modalități de a elimina prejudecățile din algoritmi prin analize, verificări și programare atente. - Krishna Tammana, CTO al Talend

Anul viitor, vom vedea companiile să se concentreze pe, să adopte și să dezvolte soluții de AI care să ofere de fapt ROI spre deosebire de trucuri sau tehnologii de construcție de dragul tehnologiei. Organizațiile se vor concentra pe progrese demonstrabile și rezultate măsurabile și, prin urmare, vor investi în soluții care să rezolve probleme specifice. Companiile care au o înțelegere profundă a complexității și provocărilor pe care clienții lor caută să le rezolve și sunt dispuse să investească dolarii lor în cercetare și dezvoltare în soluții vor găsi succes. - Joe Petro, CTO la Nuance Communications, Inc..

Decalajul de competențe AI va persista, iar organizațiile se vor gândi la noi modalități de adaptare. A fost dificil pentru organizații să angajeze talentul necesar pentru a implementa AI și pentru a profita de toate avantajele, jumătate dintre cei din industrie raportând această provocare. Mai mult, multe organizații au accelerat inițiativele de transformare digitală cu câteva luni sau ani - dar există o discrepanță în ceea ce privește talentele disponibile și oportunitățile de formare pentru a susține aceste inițiative. Datorită creșterii cererii, estimăm că companiile vor oferi mai multe inițiative de îmbunătățire a competențelor și stimulente pentru angajați să învețe noi abilități, precum și să lucreze pentru a construi cunoștințe de date și AI în toate nivelurile organizației.

Pandemia a oferit organizațiilor o oportunitate de a acorda prioritate acestor acțiuni și de a ajuta angajații să dezvolte noi abilități în tranziția lor rapidă la munca la distanță. Privind în viitor, 2021 va fi despre educație - atât funcționând într-un nou mod normal, cât și recuperând inițiativele digitale accelerate. - Traci Gusher, Principal, Date & Analytics, KPMG

Abordarea prejudecății în algoritmii AI va fi o prioritate de top, determinând implementarea liniilor directoare pentru suportul de învățare automată a etniei pentru recunoașterea facială. Întreprinderile devin din ce în ce mai preocupate de prejudecățile demografice din algoritmii AI (rasă, vârstă, sex) și efectul acesteia asupra mărcii lor și potențialul de a ridica probleme juridice. Evaluarea modului în care furnizorii abordează prejudecățile demografice va deveni o prioritate absolută atunci când se selectează soluții de verificare a identității în 2021. Potrivit lui Gartner, mai mult de 95% din RFP-uri pentru verificarea identității centrată pe documente (compararea unui ID emis de guvern cu un selfie) va conține cerințe clare în ceea ce privește minimizarea prejudecății demografice până în 2022, o creștere de la mai puțin de 15% astăzi. Organizațiile vor trebui să aibă din ce în ce mai multe răspunsuri clare la organizațiile care doresc să știe cum a fost construită o „cutie neagră” a unui furnizor, de unde provin datele și cât de reprezentative sunt datele de instruire pentru populația mai largă deservită.

Pe măsură ce organizațiile continuă să adopte o tehnologie de recunoaștere facială bazată pe biometrie pentru verificarea identității, industria trebuie să abordeze tendința inerentă a sistemelor. Subiectul AI, al datelor și al etniei nu este nou, dar trebuie să ajungă la un cap în 2021. Potrivit cercetători la MIT, care a analizat seturile de date de imagini utilizate pentru dezvoltarea tehnologiilor de recunoaștere facială, 77% dintre imagini erau de sex masculin și 83% erau albe, ceea ce semnalează unul dintre principalele motive pentru care există o prejudecată sistematică în tehnologia de recunoaștere facială. În 2021, vor fi introduse orientări pentru a compensa această prejudecată sistematică. Până când acest lucru nu se va întâmpla, organizațiile care utilizează tehnologia de recunoaștere facială ar trebui să-și întrebe furnizorii de tehnologie cum sunt instruiți algoritmii lor și să se asigure că furnizorul lor nu antrenează algoritmi în seturile de date achiziționate. - Robert Prigge, CEO Jumio

Datele mari

În 2021, colectarea de date deschisă și gratuită va alimenta inovațiile viitoare. Un sondaj recent realizat de Frost & Sullivan a constatat că 54% din factorii de decizie IT și-a exprimat nevoia de colectare de date la scară largă pentru a ține pasul cu creșterea afacerilor lor și concurența online. Cu toate acestea, pentru ca întreprinderile să utilizeze datele online în mod eficient, mai întâi trebuie să fie accesibile - nu blocate. Astăzi, întreprinderile interzic adesea încercările de colectare a datelor publice, în ciuda colectării lor. Această situație este cauzată de doi factori majori: nevoia continuă de a bloca activitatea online rău intenționată sau frauduloasă ca parte a măsurilor de precauție de securitate și noțiunea că aceste date publice contribuie la avantajul competitiv al unei companii.

Cred că în 2021 și ulterior companiile își vor da seama că colectarea de date publice face parte din conduita generală și necesară a afacerii. De asemenea, își vor da seama că datele nu sunt totul atunci când vine vorba de avantajul competitiv al unei companii. Domenii precum inventarul, prețurile, calitatea produselor și calitatea serviciilor etc. joacă un rol important, de asemenea. Odată ce această realizare se instalează, blocarea datelor va servi numai pentru a proteja împotriva activităților online abuzive. Pentru a asigura colectarea de date etice, sper să promovăm cu toții un schimb deschis de informații în centrele centrale de date. Site-urile vor continua să blocheze agresorii; acest lucru nu se va schimba. Cu toate acestea, acestea pot permite colectarea de date etice. În cele din urmă, viitorul colectării de date online revine celor care îl controlează. În ritmul rapid în care sunt produse datele, eforturile viitoare de colectare a datelor vor trebui să evolueze și să crească. Companiile vor avea nevoie de colectare automată de date pentru a ține pasul cu concurenții lor și pentru a putea colecta date într-un ritm mai rapid. La urma urmei, viteza cu care companiile pot colecta date noi va determina relevanța și succesul acestora. - Ron Kol, CTO la Luminati Networks

Datele vor deveni cu adevărat operaționale la scară de întreprindere: cantitatea de date pe care o au întreprinderile este în creștere exponențială - există mai multe surse, tipuri și cantități decât oricând, plus cantități în creștere de date sunt livrate în timp aproape real. Dar pentru a înțelege cu adevărat, accesa și lua măsuri cu privire la date, întreprinderile vor trebui să schimbe modul în care le consumă - începând cu eliminarea intermediarului. Găsind modalități de automatizare a proceselor de catalogare și profilare a datelor, angajații - inclusiv cei cu o mai mică oun background tehnic - vor putea obține datele de care au nevoie pentru a lua în mod eficient și eficient decizii de afaceri bune. - Eric Raab, SVP, Inginerie și Produse, Constructori de informații

Este esențial să captați și să sintetizați date „alternative”: cât de devreme am fi putut detecta COVID-19? Studiile privind datele „alternative” - în acest caz, datele despre trafic în afara spitalelor din Wuhan și căutările de cuvinte cheie de către utilizatorii de internet din acea zonă - indică faptul că virusul ar fi circulat la sfârșitul anului 2019. Comunitatea de investiții a fost un pionier în utilizarea datelor alternative , inclusiv audio, fotografii aeriene, calitatea apei și sentimentul.10 Aceasta este prima linie pentru inovația bazată pe date, iar obținerea unui avantaj aici poate duce la câștiguri uriașe. Dar, în urma anului 2020, datele alternative vor deveni mainstream, cu scopul de a identifica anomaliile mult mai devreme.

Din aceasta, putem obține date derivate, care provin din combinații, asociații și sinteze cu date din sisteme de înregistrare. După cum spune IDC: „Pe măsură ce mai multe date sunt capturate și devin disponibile din surse externe, capacitatea de a utiliza mai multe dintre acestea devine un factor de diferențiere. Aceasta include luarea de lecții din alte industrii decât ale dvs. ” 11 Această tendință, similară cu ceea ce Gartner numește „X analytics”, 12 nu este nouă, dar devine în cele din urmă o bază importantă de date și analize moderne, datorită procesării mai ieftine și tehnicilor de AI mai mature - inclusiv grafice de cunoștințe, țesături de date, naturale prelucrarea limbajului (NLP), AI explicabilă și analize pentru toate tipurile de conținut. Această tendință este complet dependentă de ML și AI, deoarece ochiul uman nu poate surprinde totul. - Dan Sommer, director senior, Global Market Intelligence Lead la Qlik

În industrie vorbim adesea despre descompunerea silozurilor de date, dar ar trebui să recunoaștem că unele silozuri vor fi întotdeauna acolo. În organizațiile mari veți avea întotdeauna departamente sau regiuni locale care au propriile instrumente sau baze de date și care vor continua. Dacă aveți suveranitatea datelor, biroul local din organizația dvs. va avea un siloz. De aceea cea mai bună abordare este de a analiza modul în care puteți înțelege mai bine datele pe care le dețineți. O platformă de informații inteligente vă poate servi drept index și hartă, arătându-vă silozurile pe care le aveți și modul în care acestea sunt conectate, oferind o vizualizare la 360 de grade a activelor de date. - Stijn „Stan” Christiaens, cofondator și CTO al Colibra

OpenTelemetry va crea suprasarcină de date. În 2021, utilizarea OpenTelemetry va deveni noua normă a industriei. Da, va facilita colectarea datelor prin crearea de coerență între surse - dar va crea, de asemenea, un furtun de date pentru companii, ceea ce va face și mai dificilă găsirea porțiunii mici de date care conține informații utile. Fluxul constant de date va copleși companiile dacă nu dispun de un sistem pentru a găsi rapid 5% care este cu adevărat acționabil. Din acest motiv, echipele IT își vor schimba atenția de la achiziționarea de date la construirea unui cadru care să acționeze din date. Pe măsură ce echipele fac acest lucru, va fi imperativ să implementăm instrumente care să poată începe imediat să apară date acționabile în timpul necesar pentru realizarea unui cappuccino. - Phil Tee, CEO al Moogsoft

Un geamăn digital este un model virtualizat al unui proces, produs sau serviciu. Împerecherea lumilor virtuale și fizice permite analiza datelor și monitorizarea sistemului pentru a ajuta la identificarea problemelor înainte ca acestea să apară. Acest lucru previne timpii morți, dezvoltă noi oportunități și chiar planuri pentru viitor prin utilizarea simulărilor. Această generație de gemeni digitali permite companiilor nu numai să modeleze și să vizualizeze un activ comercial, ci și să facă predicții, să ia măsuri în timp real și să utilizeze tehnologiile actuale, cum ar fi AI și ML, pentru a spori și a acționa asupra datelor în moduri inteligente. - Anil Kaul, CEO la Absolutdata

Transformarea digitală va începe - în sfârșit - să devină transformativă. În acest moment, „transformarea digitală” a devenit un cuvânt cheie pe care toate întreprinderile au învățat să îl recunoască, totuși marea majoritate (80% conform IDC) a acestor eforturi sunt încă prea tactice. Automatizarea proceselor robotizate (RPA), de exemplu, poate fi considerată un instrument de transformare, dar de unul singur nu este. Pentru ca organizațiile să vadă adevărata transformare în 2021, vor trebui să folosească platforme mai avansate care combină automatizarea de bază și caracteristicile AI - cum ar fi analiza textului, înțelegerea documentelor și extragerea proceselor. Este, de asemenea, esențial ca aceste platforme să aibă capabilități de cod redus care să permită dezvoltatorilor cetățeni să construiască și să implementeze automatizări de nivel enterprise care să readucă valoarea în organizațiile lor. Fără aceasta, va continua să fie o provocare pentru companii să furnizeze o transformare digitală la nivel de întreprindere - care este alimentată de capacitatea de a implementa cu ușurință automatizarea, chiar și în cele mai complexe procese. - Guy Kirkwood, evanghelist șef la UiPath

Business Intelligence

Proliferarea ML cu cod redus / fără cod. Creșterea sistemelor ML cu cod redus și fără cod, concepute pentru a face AI mai accesibilă companiilor, va contribui la îmbunătățirea adoptării AI. Cu toate acestea, în cele din urmă companiile vor atinge un plafon și vor depăși abordarea unică pentru toți, căutând cazuri de utilizare mai avansate pentru IA care necesită expertiză mai profundă. În cele din urmă, nevoia de personalizare va crește nevoia de cercetători de date calificați, mai degrabă decât sistemele cu cod redus care să le înlocuiască. Nu vom automatiza în curând nevoia oamenilor de știință a datelor. - Kevin Goldsmith, CTO, anaconda

Business Intelligence trece la o nouă paradigmă a analizei avansate a datelor cu integrarea limbajului natural, căutării naturale, AI / ML, analize augmentate, pregătire automată a datelor și cataloage automate de date. Aceasta va transforma procesele de luare a deciziilor în afaceri cu informații în timp real de calitate superioară. - Ramesh Panuganty, CEO al companiei BI MachEye

BI și AI își vor aprofunda legătura. Indiferent dacă punctează seturile de date BI în comparație cu modelele ML și vizualizează predicțiile sau utilizează procesarea limbajului natural pentru a genera vizualizări, informații și rezumate, AI și BI își vor spori sinergiile. Și pe măsură ce capabilitățile BI convenționale continuă să se comercializeze, furnizorii vor avea nevoie de BI + AI ca un nou front în războaiele inovării. - Andrew Brust, analist, Gigaom

Chatbots

De la angajat la întreprindere - adoptarea conversațională a IA va fi naturală și adesea primul contact. IA conversațională este normalizată și este aici să rămână. Interfețele care ghidează consumatorii prin piața online, angajații prin cursuri de instruire și utilizatorii prin motoarele de căutare și site-urile web au înregistrat mari rentabilități ale investițiilor atunci când au fost echipate cu tehnologia avansată de conversație AI. - Shiva Ramani, CEO al iOPEX

AI nu va deplasa ființele umane în curând. Când vă uitați la utilizarea IA în operațiunile orientate către consumatori astăzi, aceasta este utilizată în principal în chatbot-urile suportate de AI și în funcțiile de personalizare a clienților. Dacă ne uităm la modul în care consumatorii au profitat de caracteristicile acceptate de AI în timpul pandemiei, putem vedea că le folosesc de fapt pentru a rezolva problemele mai rapid prin intermediul agenților umani. Companii precum Bank of America, care are un chatbot care se confruntă cu consumatori AI, numit Erica, a văzut consumatorii folosind Erica pentru a găsi cel mai bun curs de angajare a echipelor de asistență pentru clienți. În loc să pună întrebări lui Erica pentru a rezolva direct orice problemă, clienții l-au întrebat pur și simplu pe Erica cum ar trebui să se adreseze echipei de servicii pentru clienți pentru a-și rezolva rapid problema cu agentul uman adecvat. - James Isaacs, președinte și CEO al Cyara

Astăzi, interacționăm cu roboții mai mult ca oricând, indiferent dacă este vorba de chatbot-uri de serviciu pentru clienți sau AI de pe dispozitivele noastre, cum ar fi Siri și Alexa. Acești roboți sunt utilizați pentru luarea deciziilor în timp real pentru automatizarea proceselor care au fost făcute anterior de oameni. De exemplu, roboții au automatizat procesele de returnare cu amănuntul pentru companii precum Amazon. Cu toate acestea, devine mai complicat pentru întreprinderi să gestioneze identitățile roboților automatizați, mai ales atunci când interacționează cu alți roboți la viteza mașinii. Identitatea roboților trebuie gestionată și protejată de întreprindere, similar identității angajaților și a clienților, astfel încât datele să nu fie compromise. Acest lucru este important pentru CIO și liderii de securitate să țină cont, deoarece utilizarea roboților în scopuri de automatizare va deschide noi vectori de atac în cazul în care API-urile acestor roboți sunt piratate. - Jasen Meece, CEO al Cloudentity

NLP (procesarea limbajului natural) schimbă conversația cu privire la analiza datelor: la fel cum folosim Google Home și Alexa în viața noastră de zi cu zi, analiza conversațională prin NLP va fi biletul de aur pentru întreprinderi în extragerea unor informații valoroase de date mari din operațiunile lor de afaceri. Aceasta include dezlegarea tendințelor care ar fi putut trece neobservate și permițând experților din cadrul întreprinderii să interacționeze cu datele într-un mod semnificativ. - Sam Mahalingam, CTO, Altair

AI conversațional, în primul rând, are nevoie de un canal de mesagerie omniprezent pentru a conversa. Creșterea mesajelor de afaceri pe canale bazate pe IP, cum ar fi Whatsapp, GIP și altele, determină o reapariție a utilizării AI conversaționale. Companiile din industrii, cum ar fi serviciile bancare, comerțul electronic, comerțul cu amănuntul, călătoriile etc., permit acum AI conversațional pentru aproape fiecare punct de contact al clienților, inclusiv marketing, vânzări și asistență. Dezvoltat de progresele recente în procesarea limbajului natural (NLP), IA conversațională este pregătită să transforme modul în care consumatorii interacționează cu companiile. - Beerud Sheth, CEO al Gupshup

Cloud

Cred că vom începe să vedem o abordare mai atentă și mai echilibrată a adoptării de cloud multi și hibrid, în special pentru cloud hibrid. Trecem de conversațiile cloud publice față de cele private, iar companiile acceptă realitatea că cloud-ul nu este o decizie „nici una, nici”. Din punct de vedere istoric, am văzut că „cloudul public” este asociat cu o inovație de ultimă generație, iar „cloudul privat” este asociat cu întreprinderi lente, moștenite, care sunt rezistente la schimbări. Acest sentiment se schimbă, deoarece întreprinderile încep să înțeleagă mai bine valoarea pe care o pot obține dintr-o arhitectură cloud hibridă care le permite să implementeze aplicații moderne și agile pe platforma care echilibrează cel mai bine costurile specifice, performanța, securitatea, conformitatea și nevoile de guvernanță.

Odată cu aceasta vine o creștere a tehnologiilor abilitare hibride, cum ar fi containerele și platformele de integrare hibride. O altă considerație este calculul tethered, care este o soluție de furnizor de cloud hiperscale care rulează în propriul centru de date. Exemple sunt AWS Outposts, Google Anthos și Microsoft Azure Stack. Deși acestea au fost prea lente pentru a fi adoptate până în prezent, am putea începe să vedem începutul creșterii aici, deoarece clienții văd valoarea cloud-ului privat / public, împreună cu consistența consumului de servicii cloud hiperscale. - Kim King, director de marketing pentru produse - management cloud în cadrul Snow Software

COVID-19 accelerează cheltuielile în cloud: odată cu creșterea numărului de lucrări la distanță datorită pandemiei COVID-19, companiile investesc o parte mai mare din bugetele IT pe tehnologii bazate pe cloud, îndepărtându-se de procesele bazate pe hârtie. Cheltuielile medii în cloud ale întreprinderilor au crescut cu 59% din 2018 la 73.8 milioane de dolari în 2020. Această tendință va continua până în 2021, deoarece companiile sunt nevoite să adopte strategii pentru a lucra de la distanță și să recunoască beneficiile menținerii acelor moduri de operare chiar și atunci când încep să facă tranziția angajaților. înapoi la locații fizice. Un prim exemplu va fi contractarea în care COVID a condus transformarea digitală a sistemelor de solicitare, aprobare, execuție și gestionare post-atribuire a contractului și a pus bazele pentru și mai multe progrese în gestionarea ciclului de viață al contractului. - Harshad Oak, director general, Adopție și valoare client, la Icertis

Odată considerat „pasul” pe drumul către cloud, hibridul este acum destinația: o abordare cloud hibridă a fost considerată piatra de temelie către o implementare în cloud. Acum, clienții văd că o abordare hibridă are cel mai mult sens, atât strategic pentru nevoile lor de afaceri, cât și economic. Potrivit IDC, 70% din aplicațiile și datele clienților rămân în afara cloud-ului public. Având în vedere acest lucru, în 2021, vom vedea și mai mulți clienți care adoptă o abordare hibridă. Din cauza latenței datelor, a încurcării aplicațiilor și a motivelor de securitate și conformitate, vedem din ce în ce mai multe organizații din sectoare care doresc să-și păstreze datele în incintă. În același timp, parțial din cauza economiei pandemiei, a taxelor de ieșire a datelor și a blocării furnizorilor cu furnizorii de cloud public, realitatea este că CIO-urile și organizațiile IT îmbrățișează hibridul ca rezultat și nu un mijloc de finalizare. - Keith White, director general, GreenLake Cloud Services

Agilitatea norilor este fantastică, dar poate duce cu ușurință la costuri fugare. În mod similar, clusterele partajate la nivel local de date mari risipesc deseori resurse. Ambele rezultă în SLA-uri ratate. Dacă doresc să elimine cheltuielile excesive cronice, companiile trebuie să instituie o metodă de monitorizare și gestionare a cheltuielilor în cloud. Cel mai eficient mod de a face acest lucru este prin observabilitate și reglare automată. - Ash Munshi, CEO, date pe piper

Baza de date / Data Warehouse / Data Lake

Soluțiile pe care companiile le folosesc pentru a-și stoca datele continuă să evolueze rapid în anul următor. Vedem migrații crescute în soluții de baze de date relaționale open source, soluții de baze de date non-relaționale, soluții de baze de date bazate pe PaaS și o combinație a acestora. Obiectivul principal al acestor inițiative poate fi gruparea sub titlul de reducere a costurilor de operare, indiferent dacă acestea sunt întreprinse pentru a reduce contractele de asistență puternice de la furnizori precum Oracle și Microsoft (atât sursele deschise, cât și migrațiile de baze de date nerelacționale intră în această categorie) reduceți cheltuielile cu numărul de angajați (migrațiile către serviciile PaaS se încadrează în această categorie) sau obțineți eficiență în ceea ce privește performanța prin migrarea către o soluție de bază de date mai bine concepută.

Migrația datelor are loc chiar acum și la scară largă, deci există multe considerente care trebuie luate la tranziția la aceste noi soluții de baze de date, inclusiv capacitățile viitoarei soluții de stat față de starea actuală, impactul asupra contractelor de licențiere și de asistență și o metodă pentru a se asigura că sunt implementate soluțiile corecte. În timp ce soluțiile PaaS oferă unele avantaje mari, DBA-urile sunt încă obligate să monitorizeze și să gestioneze acele sisteme și să lucreze cu echipele de aplicații pentru a crește eficiența în ceea ce privește performanța, disponibilitatea și securitatea. - Marc Caruso, arhitect șef, Sintaxă

360. Acesta este numărul de sisteme de baze de date în natură. Și, deși alegerea este bună și găsirea instrumentului potrivit pentru meserie este inteligentă, aceasta adaugă și complexitate majoră. Pe măsură ce companiile se vor moderniza în cloud, vor căuta simplificare, ceea ce va duce la consolidarea masivă pe piața bazelor de date. Vânzătorii de baze de date care oferă capabilități multifuncționale vor câștiga, mai degrabă decât o multitudine de baze de date de nișă care trebuie îmbinate și necesită diferite moduri de accesare a datelor. - Franz Aman, CMO al companiei de baze de date relaționale MariaDB

Soluțiile pe care companiile le folosesc pentru a-și stoca datele continuă să evolueze rapid în anul următor. Vedem migrații crescute în soluții de baze de date relaționale open source, soluții de baze de date non-relaționale, soluții de baze de date bazate pe PaaS și o combinație a acestora. Obiectivul principal al acestor inițiative poate fi gruparea sub titlul de reducere a costurilor de operare, indiferent dacă acestea sunt întreprinse pentru a reduce contractele de asistență puternice de la furnizori precum Oracle și Microsoft (atât sursele deschise, cât și migrațiile de baze de date nerelacționale intră în această categorie) reduceți cheltuielile cu numărul de angajați (migrațiile către serviciile PaaS se încadrează în această categorie) sau obțineți eficiență în ceea ce privește performanța prin migrarea către o soluție de bază de date mai bine concepută.

Migrația datelor are loc chiar acum și la scară largă, deci există multe considerente care trebuie luate la tranziția la aceste noi soluții de baze de date, inclusiv capacitățile viitoarei soluții de stat față de starea actuală, impactul asupra contractelor de licențiere și de asistență și o metodă pentru a se asigura că sunt implementate soluțiile corecte. În timp ce soluțiile PaaS oferă unele avantaje mari, DBA-urile sunt încă obligate să monitorizeze și să gestioneze acele sisteme și să lucreze cu echipele de aplicații pentru a crește eficiența în ceea ce privește performanța, disponibilitatea și securitatea. - Marc Caruso, arhitect șef, Sintaxă

Piața bazelor de date va crește la 1 trilion de dolari până în 2025. În ultimele două decenii, a existat o aderență de fier pe piața bazelor de date, IBM, Oracle și SAP HANA conducând sarcina. Acum vedem o schimbare de gardă, care oferă clienților opțiunea de a decide ce este cel mai bun pentru afacerea lor. Forrester subliniază chiar că piața infrastructurii publice de cloud va crește cu 35% în 120 miliarde în 2021. Prevăd că plafonul pieței bazelor de date va crește la 1 trilion de dolari până în 2025 și peste șapte până la 10 companii de baze de date cu adevărat puternice vor crește semnificativ în următorul deceniu . - Raj Verma, CEO al SingleStore

Data Lake poate face ceea ce fac depozitele de date și multe altele: În timp ce separarea de calcul și date oferă avantaje pentru lacurile de date față de depozitele de date, depozitele de date au avut în mod istoric alte avantaje față de lacurile de date. Dar asta se schimbă acum cu cele mai recente inovații open source în nivelul de date. De exemplu, Apache Iceberg este un nou format de tabel care oferă funcționalități cheie de depozitare a datelor în lacul de date, cum ar fi consistența tranzacțională, retrocedări și deplasarea în timp, introducând în același timp noi capacități care permit mai multor aplicații să lucreze împreună pe aceleași date într-un mod coerent tranzacțional. Un alt proiect open source nou, Proiectul Nessie, se bazează pe capacitățile Iceberg, precum și Delta Lake, oferind semantică Git-like pentru lacurile de date. Nessie face, de asemenea, tranzacții cuplate liber o realitate, permițând o singură tranzacție care acoperă operațiuni de la mai mulți utilizatori și motoare, inclusiv Spark, Dremio, Kafka și Hive. - Tomer Shiran, cofondator al Dremio

Trei tendințe majore vor apărea în 2021, revenirea stratului de meta-date, AI încorporat și analize automate și noi interfețe de interogare simplificate concepute special pentru utilizatorii de afaceri. Întoarcerea straturilor de meta date, ca componente fundamentale cheie ale soluțiilor analitice, este necesară pentru a sprijini o guvernanță îmbunătățită și extensibilitatea activelor de date. Cu straturile inteligente de meta-date vor apărea noi interfețe de utilizator simplificate, care le permit utilizatorilor de afaceri să interacționeze cu datele într-o abordare mai ghidată, permițându-le să reducă timpul de analiză cu abilități analitice minime. AI și analiza automată se vor schimba de la domeniul întreprinderii la furnizorii de software care vor încorpora aceste capacități și vor permite adoptarea în masă prin intermediul bazei lor de clienți. - Glen Rabie, CEO la Înotătoarea galbenă

Ingineria datelor

Companiile vor reinvesti în inginerul de date și în conductele de date. Un impact al anului 2020 a fost acela că o mulțime de companii au trecut la o abordare de supraviețuire, care a dus la o mentalitate de „apucare și plecare” a integrării lor de date. Pe măsură ce linia de bază a întreprinderilor se stabilizează și vedem mai multă predictibilitate la nivel macroeconomic, predicția noastră este că 2021 este anul inginerului de date și că companiile vor reveni la o abordare „construită pentru a dura” pentru date conducte. „Construit pentru a rezista” pentru apa din țevile dvs. de acasă înseamnă că apa este mereu aprinsă, curată și la temperatura potrivită. „Construit pentru a dura” pentru date înseamnă că construiți conducte de date inteligente pentru a asigura actualitatea și încrederea în analiza datelor dvs. - StreamSets CEO Girish Pancha

Companiile își vor da seama de nevoia de a depune mai mult efort în DevOps: „Există încă atât de mult lucru de făcut cu conductele DevOps, inclusiv securizarea și testarea procesului de livrare. Comunitatea dezvoltatorilor de software știe unde trebuie să meargă, dar munca și obstacolele din cale sunt întotdeauna mai mari decât se aștepta. Din această cauză, sunt sceptic, vom vedea schimbări mari în 2021 în ceea ce privește instrumentele sau modelele CI / CD. Mai degrabă, vom vedea că mai mulți oameni își dau seama că trebuie să depună mai multe eforturi în conducta, procesele și validarea lor DevOps. Se vor dubla în jos pentru a-și accelera și îmbunătăți automatizarea CI / CD. Numai când aceste procese sunt mature, organizațiile pot avea încredere în practicile și instrumentele lor de livrare. - Fred Simon, cofondator și științific șef de date, JFrog

Administrarea datelor

IT va insufla guvernanța accesului cu informații pentru a proteja securitatea cibernetică a forței de muncă în 2021. Accelerarea schimbărilor în tehnologiile întreprinderii, amenințările cibernetice și peisajul utilizatorilor crește presiunea asupra soluțiilor tradiționale de guvernare și administrare a identității (IGA) și, la rândul lor, asupra echipelor de securitate și conformitate. Pe lângă riscurile în creștere a conformității, mediile IT ale întreprinderii devin mai complexe în fiecare an, crescând numărul de aplicații și sisteme la care companiile oferă acces utilizatorilor. Aceste provocări determină organizațiile să caute soluții bazate pe AI care simplifică și automatizează cererile de acces, aprobarea accesului, certificarea și procesele de modelare a rolurilor. În 2021, vom vedea AI din ce în ce mai angajată pentru a permite o abordare identitară autonomă.

Soluțiile de autentificare și autorizare infuzate de AI vor fi suprapuse sau integrate cu soluțiile IGA existente, oferind vizibilitate contextuală la nivelul întregii întreprinderi prin colectarea și analiza tuturor datelor de identitate și permițând o perspectivă asupra diferitelor niveluri de risc ale accesului utilizatorilor la scară largă. Utilizarea AI va permite sistemelor să identifice și să alerteze echipele de securitate și conformitate cu privire la accesul la riscuri ridicate sau la încălcarea politicilor. De-a lungul timpului vom vedea că aceste sisteme de IA produc rezultate explicabile în timp ce crește automatizarea unora dintre cele mai dificile provocări de securitate cibernetică din interiorul întreprinderii. - Eve Maler, CTO la ForgeRock

Am văzut implementarea globală a cadrelor de guvernanță AI decolând în 2020, unde întreprinderile solicită detalii cu privire la rezultatul aplicațiilor AI. Asigurarea unui nivel adecvat de explicabilitate a aplicațiilor AI este esențială, precum și utilizarea datelor de bună calitate, asigurarea auditabilității, etica, echitatea și transparența, respectarea cerințelor de protecție a datelor și implementarea măsurilor eficiente de securitate cibernetică. Implementarea cadrelor de guvernanță AI este văzută mai mult în prezent în domeniul financiar și bancar, dar în 2021 vom vedea că acest lucru va deveni mai răspândit.

Alte verticale, cum ar fi asistența medicală, comerțul electronic și serviciile de mobilitate vor începe să o utilizeze ca diferențiator competitiv. De exemplu, furnizorii de asistență medicală încep să fie mai transparenți în ceea ce privește modul în care sunt utilizate datele și modul în care sunt etici și corecți în protejarea acestor date. Dacă întreprinderile vor să rămână înaintea curbei, ar trebui să înceapă acum să dezvolte cadre etice de IA pentru a se poziționa ca lider în această mișcare globală. - Mohan Mahadevan, vicepreședinte al cercetării, Onfido

AI va câștiga un impuls în securitatea și guvernarea în cloud. În 2021, IA va depăși cu mult simpla detectare a anomaliilor și, prin urmare, va semnaliza potențialele amenințări la adresa echipelor de securitate. Guvernarea în cloud este o sarcină din ce în ce mai complexă și ajunge rapid la un punct în care este imposibil ca oamenii să se descurce singuri. AI va fi din ce în ce mai bazat pe anul viitor pentru a menține igiena cloud-ului prin eficientizarea fluxurilor de lucru, gestionarea modificărilor și arhivarea. Odată ce igiena adecvată a norilor este stabilită și menținută cu AI, va fi folosită și ca instrument de cunoaștere predictivă strategică. Prin prezicerea și abordarea amenințărilor și vulnerabilităților, AI va ajuta întreprinderile să creeze cel mai bun rezultat posibil pentru mediile lor cloud. Folosirea AI ca un activ strategic îi va permite CIO-urilor să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la mediile lor cloud, cum ar fi evaluarea costurilor și a riscurilor de conformitate. - Keith Neilson, evanghelist tehnic pentru CloudSphere

Când ne uităm la 2021, vom vedea că conversația despre AI etică și guvernarea datelor se aplică în mai multe domenii diferite, cum ar fi urmărirea contactelor (combaterea COVID-19), vehiculele conectate și dispozitivele inteligente (cine deține datele?) Și personalul profiluri cibernetice (amprentă cibernetică crescută care duce la întrebări privind confidențialitatea). - Cindy Maike, vicepreședinte al industriei soluții, Cloudera

Guvernarea datelor pentru o realitate multi-mediu. De mult au trecut vremurile în care organizațiile pur și simplu găzduiau toate datele lor la fața locului sau chiar doar într-un singur furnizor de cloud. Acum, organizațiile au date la fața locului și sunt partenere cu mai mulți furnizori de cloud în funcție de nevoile lor specifice. Această realitate a creat o „regândire” a modului în care trebuie abordată guvernarea datelor. Organizațiile trebuie să stabilească modul în care va fi afectată guvernanța actuală a datelor și ce trebuie ajustat, cum să monitorizeze calitatea datelor în cloud și cum să gestioneze mișcarea datelor în și din cloud (și cheltuiala masivă care vine cu aceasta). - Todd Wright, șef soluții pentru gestionarea datelor și confidențialitatea datelor la SAS

AI va câștiga un impuls în securitatea și guvernarea în cloud. În 2021, IA va depăși cu mult simpla detectare a anomaliilor și, prin urmare, va semnaliza potențialele amenințări la adresa echipelor de securitate. Guvernarea în cloud este o sarcină din ce în ce mai complexă și ajunge rapid la un punct în care este imposibil ca oamenii să se descurce singuri. AI va fi din ce în ce mai bazat pe anul viitor pentru a menține igiena cloud-ului prin eficientizarea fluxurilor de lucru, gestionarea modificărilor și arhivarea. Odată ce igiena adecvată a norilor este stabilită și menținută cu AI, va fi folosită și ca instrument de cunoaștere predictivă strategică. Prin prezicerea și abordarea amenințărilor și vulnerabilităților, AI va ajuta întreprinderile să creeze cel mai bun rezultat posibil pentru mediile lor cloud. Folosirea AI ca un activ strategic îi va permite CIO-urilor să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la mediile lor cloud, cum ar fi evaluarea costurilor și a riscurilor de conformitate. - Keith Neilson, evanghelist tehnic pentru CloudSphere

Știința datelor

2020 a fost brutal pentru unele firme, plin de satisfacții pentru altele și provocator pentru toți. Pe măsură ce intrăm în 2021, întârziații au un imperativ existențial de a se reinventa digital, firmele de frunte se luptă să țină pasul cu cererile. Toate aceste întreprinderi trebuie să valorifice 100% integrarea datelor cu costuri previzibile, performanțe fiabile și vizibilitate în timp real. - Bonnie Holub, Practice Lead, Data Science, America la Teradata

Democratizarea datelor va deveni noua normă. Sarcina CDO este de a asigura extinderea creșterii în întreaga afacere. Acest lucru poate fi realizat prin furnizarea de date structurate pe care oamenii le pot utiliza de fapt. Un CDO de succes ar trebui să democratizeze datele, astfel încât să fie accesibile și ușor de înțeles de către oameni. Un CTO bun va completa CDO prin crearea instrumentelor necesare pentru a găsi datele necesare. Aceasta înseamnă să oferiți utilizatorilor un set de instrumente de vizualizare și instrumente de raportare care să le permită să obțină date după ce să ruleze informații. Pe măsură ce trecem în 2021, vom continua să vedem o colaborare mai strânsă și mai strânsă între aceste două roluri, condusă de necesitate. Dacă aveți instrumente cu date proaste, exacerbați provocarea datelor. Dacă aveți instrumente limitate, doar un subset mic poate face orice cu datele. - Derek Knudsen, director tehnologic la Alteryx

Analiștii cetățeni vor îmbunătăți din ce în ce mai mult să devină oameni de știință în domeniul datelor. Complexitatea crescândă a majorității industriilor și companiilor înseamnă, de asemenea, că, odată ce vom vedea încrederea în sine în ceea ce privește dezvoltarea proceselor IT sau utilizarea analizei, va exista rapid o presiune uriașă pentru a extinde în continuare acel set de competențe. Odată cu schimbarea eronată a pieței de la lună la lună, se va pune un accent mult mai mare pe știința datelor decât oricând. La rândul său, acest lucru va determina mai mulți analiști cetățeni să-și dezvolte abilitățile pentru a deveni oameni de știință de date. - Sharmila Mulligan, șef de strategie și marketing la Alteryx

Bibliotecile de vizualizare a datelor Python se vor sincroniza. În sfârșit, începem să vedem că bibliotecile de vizualizare a datelor Python funcționează împreună, iar această lucrare va continua în 2021. Python are câteva biblioteci de vizualizare foarte bune de ani de zile, dar a existat o mulțime de varietate și confuzie care îngreunează utilizarea utilizatorilor. alegeți instrumentele adecvate. Dezvoltatorii din multe organizații diferite au lucrat pentru a integra capabilitățile dezvoltate de Anaconda, cum ar fi redarea de date big server de la Datashader și perierea legată de HoloViews într-o mare varietate de biblioteci de grafică, punând la dispoziție mai multă putere pentru o bază mai largă de utilizatori și reducând duplicarea eforturilor. Lucrările continue vor ajuta în continuare această sincronizare în 2021 și nu numai. - James A. Bednar, Sr. Manager, Consultanță tehnică, anaconda

Abilitățile de afaceri vor deveni mai critice ca niciodată pentru oamenii de știință de date. Oamenii de știință ai datelor vor trebui să vorbească limba afacerii pentru a traduce informațiile despre date și modelarea predictivă în informații practice pentru impactul afacerii. Proprietarii de tehnologie vor trebui, de asemenea, să simplifice accesul la tehnologie, astfel încât proprietarii tehnici și de afaceri să poată lucra împreună. Accentul pentru oamenii de știință a datelor nu va fi doar pe cât de repede pot construi lucruri, ci pe cât de bine pot colabora cu restul afacerii. - Florian Douetteau, CEO și cofondator al Dataiku

Autoservirea a evoluat spre autosuficiență: într-o lume virtuală, autoservirea trebuie să evolueze. Atunci când nu există manuale de instrucțiuni și nimeni nu poate ține mâna unui utilizator, o creștere rapidă și intuitivă devine un factor de igienă pentru adoptare, iar interfețele de utilizator convingătoare nu vor mai fi un lucru plăcut. Dar am văzut, de asemenea, că utilizatorii nu doresc adesea să se auto-servească; se așteaptă din ce în ce mai mult să vină la ei informații. Ca urmare, vom vedea mai multe micro-statistici și povești pentru consumatorul augmentat. În plus, datele sunt prea des trecute cu vederea. Abilitarea utilizatorilor de a accesa mai devreme și mai intuitiv datele, perspectivele și logica de afaceri va permite trecerea de la autoservire de vizualizare la autosuficiența datelor. AI va juca un rol major aici, arătând microinformări și ajutându-ne să trecem de la procese scriptate și orientate către oameni la mai automatizate, cu cod redus și fără pregătire și analiză a datelor de cod. Dacă mai mulți oameni pot fi autosuficienți cu date mai devreme în lanțul valoric, anomaliile pot fi detectate mai devreme și problemele rezolvate mai devreme. - Dan Sommer, director senior, Global Market Intelligence Lead la Qlik

Din punct de vedere istoric, companiile puneau multă valoare pe oamenii care erau „Data Scientists”. În viitor, va fi nevoie să angajați oameni care sunt experți în colectare de date. Pentru ca modelele de AI să funcționeze, sunt necesare cantități mari de date și, în plus, datele critice încă se află în silozuri în multe organizații; prin urmare, persoanele cu abilități în colectarea datelor vor avea o cerere mare. - Clara Angotti, președinte al Următoarea cale

Oamenii de știință de date vor juca un rol critic în dezvoltarea unui vaccin COVID-19. De la dezvoltarea unui vaccin până la analiza studiilor și a implementării, datele vor fi cheia pentru a ști dacă am găsit o soluție preventivă. Oamenii de știință de date vor fi la fel de importanți ca oamenii de știință instruiți în mod tradițional în producerea primului vaccin viabil. Pentru a accelera dezvoltarea vaccinurilor, oamenii trebuie să fie capabili să gestioneze, să ia decizii și să aibă încredere în aceste date. Știind că viteza este critică, este necesară agilitatea datelor, iar noile sisteme automatizate vor permite noi inovații, ducând în cele din urmă la un vaccin. Accelerarea livrării vaccinului va necesita o mare agilitate și automatizare în gestionarea datelor. - CEO-ul Infoworks, Buno Pati.

În timp ce datele continuă să conducă lumea, organizațiile încă se luptă să valorifice aceste date pentru un adevărat avantaj competitiv. Miscarea Citizen Data Science a apărut pentru a promova pe scară largă capacitatea de a manipula și interpreta datele. Dar există o cale mai bună? Nu ar fi mai inteligent (și mai ușor) să aduci pur și simplu semnificația afacerii la date și să le repari, mai degrabă decât să rezolvi oamenii, dat fiind că datele brute neinterpretate situate undeva într-un sistem nu sunt foarte utile. - Kendall Clark, fondator și CEO al dezvoltatorului Enterprise Knowledge Graph Platform, Stardog

Vom vedea o opțiune de arhitectură pentru știința datelor: stăpânirea gestionării datelor va fi cea mai importantă pentru multe grupuri IT, deoarece vor să îmbunătățească inteligența și agilitatea afacerii. Din acest motiv, știința datelor - umbrela sub care se dezvoltă inteligența artificială, învățarea automată, automatizarea, lacurile de date și altele - va avea o creștere imensă în 2021. De la analiza comportamentelor bazate pe date pentru a transforma cumpărăturile de produse alimentare până la valorificarea computerelor puternice în cloud la îmbunătățirea modelelor de producție media, știința datelor va prelua conducerea pentru mulți să rămână competitivi. Prea scumpe pentru aprovizionare pe cont propriu, multe dintre aceste companii își vor externaliza proiectele de știință a datelor către terți cu un model de abonament. - Dustin Milberg, Field CTO Cloud Services la InterVision

Automatizați-vă conductele pentru a elibera întregul potențial al oamenilor de știință a datelor: oamenii de știință ai datelor sunt prea des ocupați cu sarcini precum pregătirea datelor, ingineria caracteristicilor și modelarea. Pe măsură ce aceste sarcini devin extinse cu instrumente care ajută la automatizarea acestor pași, vom vedea oamenii de știință de date tranzacționând sarcini de rutină pentru timpul petrecut cu abordări strategice mai profunde, care le vor face resurse neprețuite. Ne așteptăm să vedem implementări mai sistematice ale soluțiilor de AI pentru afaceri, pentru ca analizele ad-hoc să poată fi repetate mai eficient. - Justin Silver, dr. un strateg AI la PROS

Invatare profunda

Adoptarea soluțiilor de întreprindere bazate pe Deep Learning în startup-uri și întreprinderi va avea o creștere treptată. Obstacolul cheie va continua să fie costurile procurării instanțelor GPU și resurselor umane cu costuri ridicate. - Sundeep Reddy Mallu, șef de analiză la Gramener

După cum am asistat cu toții în ultimii ani, cercetarea și dezvoltarea în procesarea limbajului natural au progresat rapid prin descoperiri în modelele de limbaj Transformer precum BERT, GPT-3 etc. În timp ce realizează performanțe de ultimă generație, necesită seturi de date mari. și cantități mari de resurse de calcul pentru instruire și deducere cu o amprentă semnificativă de carbon. Vom vedea mai multe eforturi și cercetări care vor apărea cu noi arhitecturi de modele și tehnici de instruire pentru a aborda preocupările emisiilor de carbon, timpii de antrenament foarte lungi, cu spațiu și pentru a calcula modele eficiente pentru a face aceste descoperiri mai accesibile; modele recente precum Performers with Fast Attention vor servi drept catalizatori pentru a merge în această direcție. - Kavan Shukla, Data Scientist, AI finlandez

Piese metalice

Hardware și software converg cu creșterea hardware-ului specific AI. După cum a arătat anunțul Apple cu privire la cipul M1, hardware-ul construit special devine din ce în ce mai popular, ceea ce înseamnă că oamenii vor începe să se gândească mai mult la hardware-ul real la care lucrează decât au făcut anterior - inclusiv oamenii de știință din domeniul datelor. Creșterea hardware-ului specific ML va duce probabil la îmbunătățiri ale performanței, dar oferă și o altă variabilă în implementarea modelului. Va avea un impact deosebit în mediile cloud și mobile. Acest lucru va dărâma și mai mult zidul care a existat în mod tradițional între hardware și software, cazurile de utilizare AI fiind în frunte. - Kevin Goldsmith, CTO, anaconda

Din 2012, puterea de calcul AI a crescut de 5 ori mai mult decât legea lui Moore, dublându-se aproximativ la fiecare 3.5 luni. Având în vedere numărul tot mai mare de aplicații construite deasupra motoarelor AI care ne afectează viața de zi cu zi - unele chiar esențiale pentru omenire în ansamblu (de exemplu, modelarea și rezolvarea schimbărilor climatice), găsirea unei soluții la această nepotrivire a scalării performanțelor este mare pentru fiecare lista de priorități a companiei producătoare de cipuri. Necesitatea schimbărilor în modul în care este percepută legea lui Moore va deveni mai evidentă în 2021. Cea mai recentă tendință a fost să vorbim despre scrierea unui software mai eficient pentru a produce îmbunătățiri de performanță de la an la an. Acesta este un pariu riscant, deoarece dezvoltarea unor algoritmi fundamental noi nu se poate întâmpla într-un program și, prin urmare, nu sunt compatibile cu programul tradițional de avansare a tick-tocului cu semiconductori. De asemenea, tehnologiile de calcul subiacente trebuie să se îmbunătățească. Vom continua să vedem schimbări și îmbunătățiri în anul următor. - Nick Harris, CEO și cofondator al Materia Lumina

Calcul în memorie

În 2021, accelerată de COVID-19 și de reglementări mai stricte, întreprinderile vor continua să își conducă inițiativele de transformare a datelor pentru a prospera în economia digitală online în plină dezvoltare. Viteza extremă, agilitatea cloud și analizele operaționale vor fi adoptate de întreprinderi pentru a optimiza operațiunile bazate pe date și pentru a introduce rapid noi servicii și aplicații.

Soluțiile tehnologice bazate pe o structură de date nativă în cloud, cunoscută și sub denumirea de Digital Integration Hub, vor permite organizațiilor să descarce și să se decupeze de sisteme vechi de înregistrări și baze de date pentru a-și îndeplini cerințele digitale și analitice și pentru a putea migra în cloud fără trebuie să devieze complet de la sistemele lor critice existente pentru misiune. Introducerea vitezei și scalei în memorie pentru analize și BI va alimenta raportarea în timp real și vizualizarea datelor noi și va permite modelelor ML să utilizeze date în timp real mai precise pentru servicii on-line, cum ar fi aprobări de împrumuturi, analize de fraudă și clienți Capabilități 360. AIOps va fi, de asemenea, un accent și va fi implementat pentru automatizarea și eficientizarea operațiunilor complexe de date și analize, reducerea timpului de lansare pe piață și reducerea costurilor, reducând în același timp erorile umane. - Adi Paz - CEO - GigaSpaces 

În 2020, pandemia COVID-19 a condus numeroase companii, în special cele din livrarea de alimente, comerțul electronic, logistica și acces la distanță și servicii de colaborare, pentru a extinde dramatic și a actualiza infrastructura pentru a menține performanțe ridicate ale aplicațiilor în fața creșterilor vizitatorilor site-ului web, solicitări de livrare, tranzacții de vânzare, streaming video și multe altele. Multe dintre aceste companii au descoperit că cea mai rapidă abordare pentru menținerea sau îmbunătățirea performanței, în timp ce creșterea simultană a debitului aplicației a fost implementarea unei rețele de date distribuite în memorie (IMDG) - construită utilizând o platformă de calcul în memorie, cum ar fi Apache Ignite - care poate fi inserată între o aplicație existentă și o bază de date bazată pe disc, fără modificări majore. IMDG îmbunătățește performanța prin stocarea în cache a datelor aplicației în RAM și aplicarea procesării masive în paralel (MPP) pe un cluster distribuit de noduri de server. De asemenea, oferă o cale simplă pentru a scări capacitatea, deoarece arhitectura distribuită permite creșterea puterii de calcul și a RAM a clusterului prin simpla adăugare de noi noduri.

 În 2021, platformele IMC vor deveni mai ușor de utilizat și numărul de practicanți IMC cunoscuți va continua să crească rapid. Acest lucru va permite adoptarea IMC să se răspândească în mai multe industrii și într-un grup mai larg de companii. Drept urmare, mai multe companii vor fi mai bine poziționate pentru a profita de IMC pentru accelerarea rapidă a aplicațiilor, nu doar pentru a răspunde cerințelor COVID, ci și pentru a răspunde noilor cerințe strategice și competitive, pe măsură ce amenințarea pandemică se diminuează. - Nikita Ivanov, CTO și fondator al GridGain sisteme

IoT

Adoptarea IoT în întreprindere se va încălzi mai mult ca oricând: în lumina impactului pandemiei asupra afacerilor, întreprinderile vor căuta modalități noi sau suplimentare de a crește viteza de luare a deciziilor în 2021. IoT poate juca un rol în acest sens. Din punct de vedere BI, provocarea este să recunoaștem că IoT are diferite modele de date care trebuie să fie adaptate, cum ar fi performanța în timp. Reducerea timpului de întârziere între producția de date și operațiuni va fi esențială. Cele mai inteligente organizații își vor da seama că nu pot cheltui bani pur și simplu pentru acest lucru, ci, în schimb, trebuie să fie strategice pentru a crea noi modele de date care să împărtășească informații bine gândite. - Eric Raab, SVP, Inginerie și Produse, Constructori de informații

Pandemia a accelerat foarte mult nevoia companiilor de a-și finaliza transformările din industria 4.0 cu soluții care le permit să aibă mai multă flexibilitate, vizibilitate și eficiență în operațiunile lor. Vom vedea o accelerare a adoptării soluțiilor care ajută la soluționarea acestei nevoi, variind de la AI, inclusiv învățarea automată, viziunea automată și analiza avansată. Pe măsură ce economia revine, vom continua să vedem investiții în infrastructura fundamentală OT cu mai multe capabilități IT pentru a permite ecosistemului larg de jucători să implementeze aceste soluții și va vedea adoptarea Industriei 4.0 în mod semnificativ în 2021. - Christine Boles, VP , IoT Group și GM, Divizia de soluții industriale, Intel

Explozia computerului de margine: Vom continua să vedem o creștere a computerului de margine în întreaga industrie a centrelor de date, datorită cererii sporite de calcul și de viteză din partea consumatorilor și companiilor. O rețea cu latență redusă este esențială în mediile care se străduiesc să maximizeze debitul de calcul și să reducă timpul de inactivitate al serverului. - Timothy Vang, dr., Vicepreședinte marketing și aplicații pentru lui Semtech Grupul de produse de integritate a semnalului

Edge este noul cloud: pentru companiile care scalează inițiativele fabricilor inteligente în 2021, va fi necesară disponibilitatea în timp real a sarcinilor de muncă critice pentru a asigura rezultatele afacerii. Calculul Edge va completa infrastructura cloud existentă, permițând prelucrarea datelor în timp real acolo unde se desfășoară activitatea (de exemplu, motoare, pompe, generator sau alți senzori). Implementarea analizelor integrate de la margine la cloud va ajuta aceste întreprinderi să maximizeze valoarea investițiilor în sisteme digitale.

Industria va continua să se îndrepte către medii de calcul mai descentralizate, iar marginea va adăuga valoare semnificativă inițiativelor de transformare digitală. Prin integrarea funcționalităților marginale cu infrastructura cloud existentă, organizațiile se vor îngrijora mai puțin de considerațiile logistice IT și, în schimb, se vor concentra asupra regândirii a ceea ce este posibil într-o mașină inteligentă: la ce întrebări poate răspunde mai repede? Ce probleme noi poate rezolva? Cum poate proteja mai bine operațiunile? Analiștii observă că până în 2022, 99% din întreprinderile industriale vor utiliza calculul de margine din acest motiv. - Keith Higgins, vicepreședinte al transformării digitale pentru Rockwell Automation

Mintile creative creează IoT înainte: IoT și dezvoltarea inteligentă a produselor vor depinde de design-uri creative și soluții gândite, deoarece îmbunătățirile tehnice ale microprocesoarelor încetinesc datorită inginerilor care se confruntă cu limitările a ceea ce este posibil din punct de vedere fizic ca producători de cipuri în apropierea limitei teoretice pentru cât de subțiri pot fi aceste dispozitive. fi. Dezvoltarea produsului Law Post-Moore se va baza pe ingeniozitatea inginerilor și proiectanților pentru a crea soluții imaginative pentru a rezolva problemele de afaceri și societate și pentru a îmbunătăți procesele cotidiene ale consumatorilor, în loc să se bazeze pur și simplu pe următoarea generație de chipset-uri puternice. - Sam Mahalingam, CTO, Altair

Invatare mecanica

Dolarul pentru investiții în operațiuni IT va trece de la automatizarea fluxului de lucru vaniliat la soluții native AI / ML, cu un impuls de a deveni operațiuni digitale. Operațiunile fluxului de lucru și automatizarea respectivă vor evolua în mod natural pentru a include soluții AI / ML pe măsură ce tehnologia devine mai puternică. AI și ML avansează și, la rândul lor, îmbunătățesc automatizarea fluxului de lucru, deoarece companiile colectează mai multe date, precum și organizarea schimbărilor și operațiunile administrative. - Shiva Ramani, CEO al iOPEX

Întreprinderile vor găsi noi aplicații pentru tehnologiile de învățare automată care automatizează procesele manuale și îmbunătățesc capacitățile de monitorizare. Companiile vor căuta produse care să ofere monitorizare mai profundă, mai multă automatizare și informații cu valoare adăugată în cheltuielile IT. De exemplu, soluțiile de disponibilitate care asigură monitorizarea și automatizarea conștientă de aplicație a sarcinilor de configurare și gestionare ar fi prioritare față de soluțiile tradiționale de failover. Noi inovații în HA vor apărea pentru a face față complexității tot mai mari a eșecurilor și dezastrelor provocate de dispozitivele IoT și de dependențele acestora. - Cassius Rhue, VP, Customer Experience, Tehnologia SIOS

Din punct de vedere istoric, algoritmii vizau mai mult învățarea automată și rețelele neuronale. Acum vedem din ce în ce mai multe mașini care sunt autonome și care se pot învăța și se pot antrena într-un mod care este remarcabil de similar cu partea subconștientă a creierului uman. Cu alte cuvinte, algoritmi utilizați pentru a imita partea analitică a creierului; acum imită partea cea mai mare, cea mai puternică și cea mai interesantă a creierului uman, pe care o numim bun simț, sentimente intestinale și intuiție. În loc să se bazeze pe ființe umane pentru a le antrena și a le învăța, algoritmii mașinii de azi nesupravegheați sunt capabili să adune cantități masive de date, să creeze imagini ale lumii și să facă deduceri care sunt foarte asemănătoare cu cele care ar fi făcute de ființe umane. Venim într-o lume în care computerele se pot antrena singuri. - Mark Gazit, CEO ThetaRay

Reducerea prejudecății: în acest an, au existat multe conversații necesare despre prejudecăți și atenuare în algoritmii AI și despre modul de abordare a impactului societal al personalizării bazate pe algoritmi. Cu toate acestea, trebuie să continuăm dezvoltarea instrumentelor care oferă o perspectivă asupra rezultatelor sistemelor ML, dezvăluie părtinire și verificăm deriva în modele desfășurate în timp. Acest lucru devine din ce în ce mai critic pe măsură ce mai multe dintre aceste sisteme sunt puse în producție, pentru a ne asigura că nu perpetuăm sau creăm surse de prejudecată dăunătoare. - Kevin Goldsmith, CTO, anaconda

Întreprinderile vor găsi noi aplicații pentru tehnologiile de învățare automată care automatizează procesele manuale și îmbunătățesc capacitățile de monitorizare. Companiile vor căuta produse care să ofere monitorizare mai profundă, mai multă automatizare și informații cu valoare adăugată în cheltuielile IT. De exemplu, soluțiile de disponibilitate care asigură monitorizarea și automatizarea conștientă de aplicație a sarcinilor de configurare și gestionare ar fi prioritare față de soluțiile tradiționale de failover. Noi inovații în HA vor apărea pentru a face față complexității tot mai mari a eșecurilor și dezastrelor provocate de dispozitivele IoT și de dependențele acestora. - Cassius Rhue, VP, Customer Experience, Tehnologia SIOS

Organizațiile ale căror succese timpurii în învățarea automată le-au determinat să-și extindă programele constată că o linie de producție rapidă de seturi de date de înaltă calitate sunt combustibilul care va conduce această expansiune. Acest lucru va ridica datele ca serviciu la o prioritate ridicată pentru echipele de inginerie de date. - Luke Han, cofondator și CEO, Kyligence

Abilitatea de a avea încredere și de a operaționaliza ML va fi Testul de turnesol pentru supraviețuire din 2021: pe lângă o pandemie și o recesiune, continuăm să ne confruntăm cu cantitățile de date în creștere exponențială și complexitățile din ce în ce mai mari ale noilor tehnologii. Dacă întreprinderile doresc să aibă succes în a-și da seama de sumele lor mari de date și complexitățile tehnice, trebuie să valorifice și să pună în funcțiune modelele de învățare automată în moduri explicabile și ușor de înțeles. Nu mai este suficient să ne concentrăm asupra obținerii de modele în producție, concentrarea trebuie să fie acum pe punerea modelelor în mâinile utilizatorilor de afaceri și a factorilor de decizie. Dar pentru a operaționaliza, întreprinderile trebuie să poată avea încredere în, să obțină înțelegere și să comunice despre capacitatea unui model de a avea un impact semnificativ asupra potențialului afacerii. În 2021, abilitatea unei companii de a avea încredere în modelul său - în măsura în care acestea sunt capabile să producă acțiuni din perspectivă derivată de AI - va fi determinantă a capacității sale de a supraviețui. - Santiago Giraldo, Senior Marketing Marketing Manager pentru Machine Learning, Cloudera

Companiile de toate dimensiunile și în toate etapele se îndreaptă agresiv spre operaționalizarea eforturilor de învățare automată. Există mai multe cadre populare pentru formarea modelelor, inclusiv Tensorflow și PyTorch, care conduc jocul. La fel cum Apache Spark este considerat un lider pentru joburile de transformare a datelor și Presto se dezvoltă drept tehnologia de vârf pentru interogarea interactivă, 2021 va fi anul în care vom vedea un lider care va domina spațiul mai larg de formare a modelului cu pyTorch sau Tensorflow ca principalii concurenți. - Haoyuan Li, fondator și CEO, Alluxio

SaaS schimbă datele ca piesa lipsă pentru ML / AI: organizațiile care se concentrează pe inteligența artificială și învățarea automată vor continua să poftească de seturi de date de antrenament semnificative care pot fi introduse în algoritmii lor ML pentru a identifica tiparele de schimbare cauză-efect în timp. Pentru a face acest lucru, ei vor apela la seturile lor de date în continuă schimbare în aplicații cloud / SaaS de la terțe părți ca intrări în acești algoritmi. Acest lucru le va crea presiune pentru a captura și a ingera fiecare schimbare a datelor în timp în ecosistemul lor DataOps. - Joe Gaska, CEO al MULȚUMIRI

Rolul jucat de AI și ML se va extinde pe măsură ce inteligența identitară va ajunge în prim plan. Pe măsură ce ajungem la un punct de vârf în viitorul autentificării, utilizatorii sunt tot mai conștienți de securitate atunci când vine vorba de protejarea identităților lor digitale online. Verificarea identității va deveni din ce în ce mai contextuală, iar AI va juca un rol extins pentru a determina riscul dinamic de acces pe care un sistem bazat pe reguli pur și simplu nu îl poate asigura. Învățarea profundă supravegheată și nesupravegheată, învățarea de consolidare și algoritmii genetici nu vor aplica doar modele de inferență predefinite, ci vor permite, de asemenea, soluții de securitate să se adapteze la comportamentul în schimbare al întreprinderii și să învețe de la alte companii pe măsură ce întâmpină și diminuează amenințările. Combaterea falsurilor profunde cu algoritmi încorporați, obținerea valorii din big data și conducerea luării deciziilor prin analize puternice vor juca un rol cheie în inteligența identității. - Rajesh Ganesan, vicepreședinte, ManageEngine (divizia Zoho Corp.)

Robotica

Având în vedere nevoia de a ține oamenii în afara sferei apropiate, care se perpetuează în noul an, vom vedea în mod natural investiții semnificative în automatizare. Cu toate acestea, poate pentru prima dată, robotica va prelua sarcinile umane simple și banale, spre deosebire de cele mai dificile și strategice. Am văzut că roboții ajută oamenii în multe aplicații complicate, cum ar fi roboții instruiți pentru a efectua cele mai precise microchirurgii. Roboții vor începe acum să își asume sarcini care să permită lucrătorilor esențiali care anterior trebuiau să fie în persoană, să lucreze de la distanță. Cu mai multe investiții în realitate augmentată și virtuală, de exemplu, vom vedea agenți de pază roboți controlați de muncitori la distanță în roaming la etajele de birouri și fabrici; muncitorii la distanță vor putea controla dronele de la distanță pentru a ridica și ambala cutii într-un depozit. În 2021, revoluția va fi robotizată. - Ahson Ahmad, director de produse și clienți, Ripcord

Securitate

Deepfakes vor deveni o amenințare semnificativă pentru integritatea afacerii. COVID-19 a forțat comunicarea în persoană să devină virtuală, ceea ce înseamnă că companiile se bazează pe videoconferințe pentru a desfășura întâlniri mai mult ca oricând. Deși noțiunea de deepfakes poate să nu fie nouă, acestea devin din ce în ce mai sofisticate și devin remarcabil de ușor de generat. Luați ThisPersonDoesNotExist.com, de exemplu, care utilizează AI pentru a crea imagini complet credibile ale oamenilor care nu există în viața reală. Dacă acest proces poate fi realizat cu informații relativ puține, atunci cu siguranță hackerii pot profita de profilurile de lucru utilizate pentru tehnologia de videoconferință - care au numele angajaților și imaginile asociate automat cu acestea - pentru a crea falsuri convingătoare. - James Carder, director de securitate pentru LogRhythm

Predicție: Pe măsură ce detectarea fraudei devine mai dificilă, modelele de fraude ML se vor consolida, dar vor folosi seturi de date mai recente: pentru a determina riscul de fraudă, companiile folosesc de obicei un set de date de tranzacții anterioare pe care le consideră reprezentative pentru viitor pentru a-și instrui învățarea automată (ML) modele. Cu toate acestea, impactul uriaș al COVID-19 asupra datelor și comportamentului consumatorilor a creat o deconectare, deoarece datele din trecut nu mai sunt reprezentative pentru viitor. Acest lucru a determinat multe organizații să folosească fie modele de îmbrăcăminte care funcționează bine, dar nu prind noi modele de fraudă, fie modele de îmbrăcăminte care creează o mulțime de surprize, cum ar fi cozile de revizuire manuală inundate sau mai multe rambursări și fraudă. Multe companii au trecut, de asemenea, de la utilizarea ML la modele bazate pe reguli și recenzii manuale care se bazează mai mult pe intuiția umană. În 2021, companiile vor putea să-și valorifice înțelegerea acestor noi modele comportamentale pentru a începe din nou să construiască modele ML mai puternice. Cu toate acestea, pentru a avea succes, vor trebui să utilizeze date mai recente, să ia lucrurile așa cum vin atunci când construiesc modele și să-și evalueze progresul pe măsură ce merg. - Arjun Kakkar, vicepreședinte strategie și operațiuni la Ekata

Inteligența artificială a creat noi amenințări la adresa securității, dintre care cea mai mare poate fi deepfakes. Deepfakes sunt imagini audio, video sau imagini false care se bazează pe tehnologia inteligenței artificiale pentru a imita realitatea. Deepfakes poate avea consecințe grave în mâinile greșite, cum ar fi frauda deepfake. Deși nu am văzut încă multe dintre aceste atacuri, în 2019, fraudatorii au folosit audio deepfake pentru a fura peste 200,000 de dolari de la o companie de energie din Marea Britanie. Și având în vedere că mediile de lucru la distanță oferă fraudei mai multe muniții pentru a-și efectua atacurile, 2021 va fi anul în care tehnologia va dezlănțui transcrierea audio în timp real, iar companiile vor trebui să rămână vigilente pentru a se asigura că nu sunt înșelate. Companiile ar trebui să fie precauți cu privire la orice apeluri telefonice suspecte și să nu trimită niciodată bani sau să împărtășească informații sensibile fără a verifica dacă un apelant este cel care pretinde că este.

În plus, configurarea instrumentelor de bază și a protocoalelor de securitate cibernetică poate împiedica fraudatorii să aibă acces la informațiile sensibile de care au nevoie pentru a crea imagini și sunet deepfake. Cercetătorii în domeniul securității cibernetice lucrează la instrumente de detectare a conținutului deepfake, dar până atunci, companiile vor trebui să se bazeze pe intuiția lor și pe instrumentele de securitate cibernetică existente, pentru a se asigura că nu sunt înșelați. - Terry Nelms, dr., S. Director de cercetare, Pindrop

Alimentat de afluxul de încălcări ale datelor și de exploatarea percepută a datelor personale de către Big Tech, confidențialitatea datelor consumatorilor va continua să fie un accent uriaș în 2021 și nu numai, și ne putem aștepta să vedem mai multe acte legislative care protejează drepturile consumatorilor și amenzi întreprinderile pentru utilizarea iresponsabilă a datelor. Pentru a cultiva încrederea și a îmbunătăți experiența clienților într-un peisaj din ce în ce mai competitiv, mai multe organizații vor oferi consumatorilor proprietatea și controlul datelor lor personale în următorii ani. Combinând principiile etice, conforme și care păstrează confidențialitatea cu infrastructura tehnologică construită pe scară largă pentru viitor, societatea se va îndrepta către un sistem în care valoarea datelor va beneficia atât persoanelor, cât și întreprinderilor. - James Kingston, vicepreședinte al parteneriatelor de cercetare și inovare la Dataswift, cercetător AI și director al HAT-LAB.

Guvernarea securității datelor este un element obligatoriu și critic pentru atenuarea amenințărilor. Până de curând, majoritatea programelor de guvernanță a datelor s-au concentrat asupra fluxurilor de date și a analizelor, fără a se gândi prea mult la securitate. Noile legi și reglementări privind confidențialitatea datelor au forțat părțile interesate de date, cum ar fi CDO, CFO, CISO și DPO, să facă din securitatea datelor unul dintre elementele de bază necesare pentru eforturile lor de guvernare a datelor. Dar guvernanța securității datelor este complexă, deoarece niciun produs furnizor nu poate implementa toate controalele necesare pentru guvernarea securității datelor. În 2021, pe măsură ce companiile continuă să colecteze și să proceseze din ce în ce mai multe date, vor trebui să-și dea seama cum să-și unifice rapid informațiile, astfel încât întreaga lor organizație trage informații din același puț, de încredere și siguranță. În continuare, companiile trebuie să își implementeze și să gestioneze sursa de date printr-un sistem de protecție a datelor, cu controalele de confidențialitate necesare, astfel încât amenințările de date să fie atenuate. Acești pași vor asigura riscurile viitoare de afaceri și financiare sunt minimizate. - Anne Hardy, CISO din Talend

AI va fi cheia pentru consolidarea securității într-o lume îndepărtată. Securitatea este de top pentru orice suită C a oricărei organizații care a început o călătorie de transformare digitală, dar importanța sa a fost accelerată doar de pandemie. Cu atât de multe puncte finale răspândite în întreaga lume, încât angajații au flexibilitatea de a lucra la distanță de oriunde doresc, vulnerabilitățile se înmulțesc. O tendință majoră pe care o vom vedea în 2021 și nu numai este aplicarea AI la măsurile de securitate, deoarece oamenii singuri nu pot monitoriza, controla și verifica fiecare punct final pentru a proteja în mod adecvat sau eficient o întreprindere modernă. Dacă liderii de securitate (în special cei de la companiile Fortune 500) nu fac timp și investiții financiare pentru a spori securitatea cu AI acum, se pot aștepta să fie vizați de hackeri în viitor și să se lupte pentru a-și proteja datele. -Scott Boettcher, VP, Managementul informațiilor pentru întreprinderi, servicii NTT DATA

Depozitare

Moștenirea NAS este moartă pentru AI. Odată cu introducerea PCIe Gen4, ratele I / O s-au separat complet de evoluțiile de bază ale procesorului. Furnizorii vechi NFS sunt blocați cu TCP cu un singur flux, care este limitat la rata de capacitatea unui singur nucleu CPU pe serverul de aplicații. PCIe Gen4 va dubla performanța de vârf a I / O a aplicațiilor în 2021, în timp ce un procesor core nu va mai putea dubla în mod egal performanța I / O single-core. Nu există o concentrație mai mare de IO cu o singură gazdă decât pe piața AI - pentru aplicații precum învățarea automată și învățarea profundă. Pentru a rezolva acest lucru, clienții vor căuta soluții care acceptă multi-threading, RDMA și capacitatea de a ocoli CPU-uri în totalitate - așa cum este cazul GPUDirect Storage al NVIDIA. Cerințele de a menține GPU-urile și procesoarele AI hrănite și eficiente vor depăși în mod dramatic capacitățile I / O ale NAS bazate pe TCP, ceea ce îi va determina pe clienți să se îndepărteze de NAS vechi în 2021. - Renen Hallak, fondator și CEO al VAST Data

Stocarea obiectelor distruge mitul că este folosit doar pentru arhivare. Deși stocarea obiectelor este cel mai bine cunoscută ca o soluție de stocare a copiilor de rezervă și arhivă, trei tendințe vor extinde această percepție în 2021. În primul rând, stocarea obiectelor bazată pe flash va câștiga favorizarea încărcărilor de lucru pentru analiza datelor, care au și cerințe de capacitate ridicată. În al doilea rând, stocarea compatibilă cu S3 va simplifica implementările Kubernetes, făcându-l o alegere logică pentru aplicațiile moderne. În al treilea rând, aplicațiile native în cloud vor fi implementate din ce în ce mai mult pe prem, determinând nevoia de stocare on-prem compatibilă cu S3 pentru a spori portabilitatea aplicației. Ca rezultat, mai multe organizații vor folosi stocarea obiectelor pentru a sprijini cazuri de utilizare grele, cum ar fi AI, ML și analiza datelor, spulberând definitiv mitul „ieftin și profund”. - Jon Toor, CMO pentru Cloudian

Organizațiile colectează acum cantități masive de învățare automată și date IoT. Dacă compania dvs. depinde de colectarea și analiza datelor pentru a funcționa și pentru a reuși, ce se întâmplă dacă aceste date nu sunt complet copiate și recuperabile cu ușurință? Majoritatea companiilor se gândesc în principal la analiza datelor și mult mai puțin la backupul sau securitatea datelor. Dar pe măsură ce datele trec din ce în ce mai mult de la analize la mediile de producție, atunci protecția devine critică. Instrumentele de stocare de ultimă generație se bazează din ce în ce mai mult pe AI și învățarea automată pentru a automatiza procesul de backup al datelor. Având în vedere dimensiunea explozivă a datelor întreprinderii, aceste instrumente inteligente vor deveni vitale pentru menținerea unui proces de backup eficient, care poate reacționa rapid și fără efort la schimbarea cerințelor, economisind în același timp ore nespuse pe copiile de rezervă manuale. - Shridar Subramanian, CMO al StorageCraft

verticale

Potențialul IA pentru a îmbunătăți procesele lanțului de aprovizionare a fost un domeniu de concentrare pentru companii timp de cel puțin 5 ani, dar după întreruperile cauzate de COVID-19, mulți analiști ai lanțului de aprovizionare și întreprinderi și-au îndreptat atenția asupra IA ca o posibilă soluție pentru nenorocirile lor. 67% de întreprinderi investite în unele soluții tehnologice pentru a le ajuta să reziste pandemiei și 60% dintre întreprinderile industriale caută în mod specific AI. Cu toate acestea, modelele de IA sunt alimentate de date. Acuratețea, domeniul de aplicare și capacitățile unui model de AI depind în totalitate de datele de instruire din spatele acestuia. Cu toate acestea, aceste date trebuie să fie organizate și etichetate într-un format care poate fi citit de mașină înainte ca un program AI să le poată digera. Înainte de a accepta AI, întreprinderile trebuie să folosească tehnologia modernă de integrare pentru a compila automat datele din interacțiunile cu ecosistemul lor de furnizori, parteneri, comercianți și clienți într-un format structurat pentru a alimenta modelele de AI.

Verificați PrimeXBT
Tranzacționează cu partenerii oficiali CFD ai AC Milan
Cea mai ușoară cale de a tranzacționa cripto.
Sursă: https://www.fintechnews.org/big-data-industry-predictions-for-2021/