Интернет вещей затмил большие данные

06 окт 2015 14:40 #25557 от ICT
Последний отчет Gartner «Цикл зрелости технологий» (HypeCycle for Emerging Technologies) взбудоражил отрасль отсутствием технологии сбораи обработки больших массивов данных. Свое решение аналитики компании объясняюттем, что понятие «большие данные» включает в себя большое количествотехнологий, которые активно применяются на предприятиях, частично относятся кдругим популярным сферам и «трендам» и, по сути, стали повседневным рабочиминструментом. «Изначально понятие «большие данные» расшифровываличерез определение из трех «V»: volume, velocity, variety. Под этим терминомподразумевалась группа технологий хранения, обработки и анализа данных большогообъема, с изменчивой структурой и высокой скоростью обновления. Но реальностьпоказала, что получение выгоды в бизнес-проектах осуществляется по тем же принципам,что и раньше. А описываемые технологические решения сами по себе не создалиникакой новой ценности, лишь ускорив обработку большого количества данных.Ожидания были очень высокие, и список технологий больших данных интенсивно рос.Очевидно, что вследствие этого границы понятия размылись до предела», —комментирует Святослав Штумпф,главный эксперт группы маркетинга продуктов «Петер-Сервис». Тема большихданных не исчезла как таковая, а трансформировалась во множество различных сценариев,считаетзаместитель генерального директораSAP СНГ Дмитрий Шепелявый: «Примерамиздесь могут быть ремонты по состоянию, точное земледелие (precision farming), системыпо противодействию мошенничеству, системы в медицине, позволяющие на качественноновом уровне диагностировать и лечить пациентов. А также планирование логистическойсистемы и транспортировки в режиме реального времени, усовершенствованная бизнес-аналитикадля поддержки и сопровождения основных функций компаний. Один из основных трендовсейчас — Интернет вещей, позволяющий связывать машины между собой (machine-to-machine).Устанавливаемые электронные датчики производят миллионы транзакций в секунду, инеобходимо надежное решение, способное трансформировать, сохранить и работать сними в режиме реального времени». Еще в мае 2015 г. ЭндрюУайт (Andrew White), вице-президентпо исследованиям Gartner, в своем блоге размышлял о том, что Интернет вещей (InternetofThings, IoT) затмит собой большиеданные как слишком сфокусированную технологию. Она может породить еще несколькоэффективных решений и инструментов, но платформой будущего, которая вдолгосрочной перспективе повысит нашу продуктивность, станет именно интернет вещей.Аналогичные идеи еще раньше, по результатам отчета Gartnerза 2014 год, опубликовал обозреватель ForbesГил Пресс (GilPress). По мнениюДмитрия Шепелявого, сейчас наступила эпоха, когда важно не просто уметь аккумулироватьинформацию, а извлекать из нее бизнес-выгоду. Первыми к этому выводу пришли индустрии,которые непосредственно работают с потребителем, такие как телекоммуникационнаяи банковская отрасли, а также ритейл. Теперь процессы взаимодействия выходят нановый уровень, позволяя наладить связь между различными устройствами с использованиеминструментов дополненной реальности, и открывают новые возможности оптимизации бизнес-процессовкомпаний. «Понятие «большие данные» потеряло интерес для реальногобизнеса, на диаграмме Gartner его место заняли другие технологии с более четкими понятным бизнесу звучанием», — считает Святослав Штумпф. Это в первую очередь машинное обучение — средствапоиска правил и связей в очень больших объемах информации. Эти технологии позволяютне просто проверять гипотезы, но и искать неизвестные ранее факторы влияния. А такжесегмент решений по хранению данных и параллельному доступу к ним (NoSQL Database),по предварительной обработке потоков информации (Marshalling), решения для визуализациии самостоятельного анализа (Advanced Analytics with Self-Service Delivery). Крометого, считает эксперт, сохраняют свое значение средства интеллектуального анализаданных (Business Intelligence и Data Mining), выходящие на новый технологическийуровень. «В нашемпонимании большие данные никуда не исчезли и не трансформировались, — комментируеттему пресс-служба «Яндекса». — Для обработкибольших массивов данных мы используем те же технологии и алгоритмы, что применяемв интернет-поиске, сервисе «Яндекс.Пробки», в машинном переводчике, в рекомендательнойплатформе, в рекламе. Алгоритмы базируются на нашем умении накапливать, хранитьи обрабатывать большие объемы данных и делать их полезными бизнесу. Области примененияYandex Data Factory не ограничены — главное, чтобы были данные для анализа. Сейчасу нас в фокусе ритейл, финансы, логистика, телеком, энергетика, ЖКХ, нефтегаз, аэрокосмическаяотрасль. Пилотные проекты дали нам первичный опыт в этих отраслях, а сейчас у нассейчас более 20 проектов в работе на разной стадии».
Ссылка на источник


  • Сообщений: 75474

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Мы в соц. сетях