Dự đoán công nghệ kinh doanh: 10 cách ai, dữ liệu lớn và đám mây sẽ phát triển trong năm 2017

Chúng tôi đã viết rất nhiều về sự hội tụ của cơ sở hạ tầng đám mây, Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) trong năm nay. Trong không gian Dịch vụ phần mềm (SaaS), chúng tôi đã thấy một mối liên kết không thể tách rời giữa ba yếu tố này trong các công cụ thông minh kinh doanh (BI), nền tảng lắng nghe xã hội, giải pháp quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hoặc thực sự là bất kỳ ngành nào tận dụng việc nhập dữ liệu và phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây, gần như tất cả chúng.

Trong các trường hợp sử dụng, chúng tôi đã quan sát một quy trình gồm bốn bước. Các doanh nghiệp doanh nghiệp thu thập lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng danh mục ứng dụng SaaS. Sau đó, họ lưu trữ dữ liệu đó trên đám mây bằng cách sử dụng kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, sử dụng quản trị dữ liệu để giữ cho dữ liệu tuân thủ và bảo mật. Bước ba là thử nghiệm khoa học dữ liệu: ném mọi thứ vào dữ liệu, từ thuật toán học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đến phân tích dự đoán. Bước bốn, lý tưởng nhất là nơi khoa học dữ liệu mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về kinh doanh dựa trên dữ liệu mà từ đó tổ chức của bạn có thể thực hiện hành động và đạt được lợi thế.

Việc thực hiện khác nhau nhưng ý tưởng là như nhau. Salesforce đang kết hợp AI và quản lý dữ liệu với nền tảng Einstein. Bản thân những người chơi trên đám mây, như Google Cloud Platform và Microsoft Azure, đang sử dụng một kho công cụ điện toán nhận thức và thuật toán ML để xác định lại các đám mây kinh doanh. Những người khác vẫn đang nhích lại gần hơn và gần hơn thông qua sức mạnh kết hợp của AI, đám mây và Big Data, để thực sự lập bản đồ bộ não AI.

10 xu hướng AI, đám mây và dữ liệu cho năm 2017

Khi chúng ta bước vào năm 2017, ba yếu tố này chỉ ngày càng đan xen. Chúng tôi đã nói chuyện với các công ty và chuyên gia từ khắp ngành về cách thức hội tụ sẽ tiếp tục diễn ra, và AI, đám mây và công nghệ dữ liệu cũng sẽ tiếp tục phát triển và biến đổi theo cách riêng của họ.

1. AI ở mọi nơi

Tiến sĩ Michael Bjorn, Trưởng phòng nghiên cứu ConsumerLab tại công ty truyền thông và kết nối mạng giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B), đã nói về AI như một sự đưa ra trong tất cả các vectơ công nghệ mới. Nghiên cứu 10 xu hướng hàng đầu cho năm 2017 của Ericsson bắt đầu với "AI ở mọi nơi" trên danh sách. Tiến sĩ Bjorn giải thích suy nghĩ của phòng thí nghiệm đằng sau dự đoán.

"Với mỗi chủ đề mới, có một chiều AI, " Tiến sĩ Bjorn nói. "AI ở khắp mọi nơi là góc độ thông báo cho mọi xu hướng khác trong danh sách của chúng tôi. Nó hoạt động trong AR, VR và thực tế hợp nhất, ô tô tự trị, Internet of Things. Nhìn vào một ứng dụng IoT như cửa hàng thử nghiệm máy học của Amazon với Amazon Go.

"Chúng tôi bắt đầu thấy mọi người quen với AI như một trợ lý, nhưng giờ chúng tôi đang hướng tới AI với tư cách là người quản lý, chủ động giúp đỡ các nhiệm vụ. Điều này cũng có thể đáng sợ vì khái niệm AI và robot đảm nhận công việc Nhưng phần lớn đó là nhận thức. Công nghệ tạo ra việc làm. Nếu bạn quay trở lại cuộc cách mạng công nghiệp, chúng tôi đã tự động hóa những công việc dễ nhất và công việc mới được tạo ra do kết quả của AI là những công việc sẽ thay đổi toàn bộ quy mô, bởi vì đi từ trợ lý AI đến quản lý AI phức tạp hơn. "

2. Đầu tư AI sẽ tăng gấp ba

Công ty nghiên cứu Forrester dự đoán rằng đầu tư vào công nghệ AI sẽ tăng gấp ba trong năm 2017, dự kiến ​​tăng hơn 300% trong đầu tư máy tính nhận thức so với năm 2016. Do đó, Forrester cũng dự đoán rằng năm 2017 sẽ khởi động một "cuộc cách mạng sâu sắc" trong đó các doanh nghiệp sẽ ưu tiên hiểu biết dữ liệu của khách hàng như một yếu tố khác biệt quan trọng trong tương lai, với các dự án tích hợp và quản lý dữ liệu Big Data được thiết lập để tăng 75 phần trăm.

3. Tiện nghi trên mây

Các nền tảng kinh doanh dựa trên đám mây đang sinh sôi nảy nở trên mọi ngành dọc, bao gồm cả kế toán doanh nghiệp nhỏ. Tại hội nghị SaaS North gần đây, Giám đốc điều hành FreshBooks Mike McDerment đã nói về mức độ thoải mái ngày càng tăng với các trải nghiệm SaaS, ngay cả trong một ngành truyền thống như kế toán và tài chính.

"Mọi người đang ngày càng thoải mái hơn với đám mây. Đã qua những ngày đầu tiên, điều này với tôi thật thú vị", McDerment nói. "Chúng tôi cho phép khách hàng của mình nộp chi phí hoặc tạo hóa đơn trong năm phút họ có khi con họ đi đánh răng. Các doanh nhân cố gắng hoàn thành công việc trong những khoảng thời gian nhỏ này, vì vậy hãy giao dịch với bạn trên điện thoại của bạn và trong đám mây mang đến cho bạn sự tiện lợi này, góp phần vào số lượng người tăng trưởng ồ ạt chọn điều hành doanh nghiệp của họ bằng các công nghệ dựa trên đám mây. "

4. Đám mây tinh khiết trở thành chuẩn mực

Sự gián đoạn đám mây ảnh hưởng đến tất cả các ngành công nghiệp có công nghệ cũ và không gian Thoại qua IP (VoIP) của doanh nghiệp cũng không ngoại lệ. Craig Walker, Giám đốc điều hành của nhà cung cấp dịch vụ VoIP Dialpad, cho biết sự gián đoạn kỹ thuật số sẽ thúc đẩy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp áp dụng các giải pháp dựa trên đám mây trong khi những người chơi kế thừa hợp nhất hoặc mua các nhà cung cấp thế hệ tiếp theo.

"Khi mọi doanh nghiệp đều để mắt đến sự chuyển đổi kỹ thuật số của riêng mình, năm 2017 sẽ là năm mà các doanh nghiệp hiện đại, có liên quan cuối cùng giết chết điện thoại bàn, " Walker nói. "Khi các doanh nghiệp chuyển sang đám mây để làm cho nhân viên của họ làm việc hiệu quả hơn từ mọi nơi, các giải pháp dựa trên đám mây cho phép giao tiếp và cộng tác liền mạch giữa các thiết bị và địa điểm là cần thiết.

"Tôi hy vọng sẽ thấy nhiều sự hợp nhất phía trước cho ngành công nghiệp khi các nhà cung cấp điện thoại cũ giảm hơn và xa hơn các nhà cung cấp truyền thông đám mây có thể cung cấp chất lượng cao hơn, nhanh hơn và dễ dàng hơn từ bất cứ nơi nào trên bất kỳ thiết bị nào với tổng chi phí thấp hơn nhiều Do tính chất công việc thay đổi, được cung cấp bởi dữ liệu và được thúc đẩy bởi tốc độ, các doanh nghiệp cũng sẽ tìm kiếm một giải pháp tích hợp với dữ liệu nội bộ của họ để đặt kiến ​​thức vào tầm tay của đội ngũ bán hàng và hỗ trợ, bất kể họ có thể đạt được lợi thế ở đâu qua cuộc thi. "

5. Cuộc đua trên mây sẽ thu hẹp

Không gian IaaS có một số người chơi lớn nhưng người dẫn đầu thị trường không thể tranh cãi là Amazon Web Services (AWS). Theo Báo cáo rủi ro và áp dụng đám mây mới nhất từ ​​nhà cung cấp bảo mật đám mây Skyhigh Networks, Amazon sẽ duy trì vị trí dẫn đầu trong khi những người thách thức thị trường có được chỗ đứng trong năm 2017.

"Microsoft sẽ thu hẹp khoảng cách với Amazon cho một cuộc đua cổ và giành quyền thống trị IaaS, " Rajiv Gupta, CEO của Skyhigh Nework nói. "AWS có cổng đột phá nhanh nhất trong thị trường IaaS nhưng Azure đang đóng cửa: 35, 8% ứng dụng đám mây mới trong Q4 được triển khai trong AWS, sau đó là 29, 5% trong Azure. Các nhà cung cấp thích hợp đã khắc phục 14% thị trường độc lập với tên thương hiệu như Google, Rackspace và IBM / SoftLayer. "

6. Dữ liệu lớn trở nên nhanh chóng và dễ tiếp cận

Đi sâu hơn vào cỏ dại dữ liệu, nhà cung cấp BI Tableau dự đoán rằng rào cản trong việc tận dụng Dữ liệu lớn sẽ còn thấp hơn nữa. Dan Kogan, Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm tại Tableau, cho biết những tiến bộ trong SQL tương tác sẽ giúp truy vấn Hadoop nhanh hơn.

"Chắc chắn, bạn có thể thực hiện học máy và tiến hành phân tích tình cảm trên Hadoop, nhưng câu hỏi đầu tiên mọi người thường hỏi là: SQL tương tác nhanh như thế nào? SQL, rốt cuộc, là ống dẫn cho người dùng doanh nghiệp muốn sử dụng dữ liệu Hadoop nhanh hơn, bảng điều khiển KPI lặp lại nhiều hơn cũng như phân tích thăm dò, "Kogan nói. "Trong năm 2017, các tùy chọn sẽ mở rộng để tăng tốc Hadoop. Sự thay đổi này đã bắt đầu, bằng chứng là việc áp dụng các cơ sở dữ liệu nhanh hơn như Exasol và MemQuery, các cửa hàng dựa trên Hadoop như Kudu và các công nghệ cho phép truy vấn nhanh hơn."

7. Tự phục vụ mở rộng để chuẩn bị dữ liệu

Tableau cũng thấy trước các khả năng của các công cụ phân tích tự phục vụ và trực quan hóa dữ liệu mở rộng đến nhiều khía cạnh hơn của đường ống quản lý dữ liệu. Francois Ajenstat, Giám đốc sản phẩm tại Tableau, cho biết người dùng doanh nghiệp sẽ có quyền truy cập lớn hơn ngoài khám phá dữ liệu đơn giản để chuẩn bị và phân tích dữ liệu sâu hơn.

" Trong khi phát hiện dữ liệu tự phục vụ đã trở thành tiêu chuẩn, việc chuẩn bị dữ liệu vẫn nằm trong lĩnh vực của các chuyên gia CNTT và dữ liệu. Điều này sẽ thay đổi trong năm 2017", ông Ajenstat nói. "Các tác vụ chuẩn bị dữ liệu phổ biến như phân tích dữ liệu, nhập JSON, nhập HTML và sắp xếp dữ liệu sẽ không còn được ủy quyền cho các chuyên gia. Với những cải tiến mới trong không gian chuyển đổi này, mọi người sẽ có thể xử lý các tác vụ này như một phần của luồng phân tích của mình."

8. Dữ liệu lớn cho quản trị hoặc lợi thế cạnh tranh

Trong năm 2017, việc quản trị dữ liệu so với kéo co giá trị dữ liệu sẽ ở phía trước và trung tâm. John Schroeder, Chủ tịch điều hành và người sáng lập doanh nghiệp Hadoop MapR, cho biết các doanh nghiệp sẽ có nhiều thông tin về khách hàng và đối tác của họ đưa vào các chiến lược dựa trên dữ liệu mới, đặc biệt là khi tuân thủ.

Schroeder nói: "Các tổ chức hiện đang phải đối mặt với một cuộc chiến leo thang giữa quản trị cần thiết cho việc tuân thủ và sử dụng dữ liệu để cung cấp giá trị kinh doanh và thực hiện bảo mật để tránh làm hỏng rò rỉ và vi phạm dữ liệu". "Dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe là những ngành rõ ràng nhất, với khách hàng chiếm hàng triệu người có yêu cầu quản trị nặng nề. Các tổ chức hàng đầu sẽ quản lý dữ liệu của họ giữa các trường hợp sử dụng được quy định và không theo quy định."

9. Data Lakes Overtake Data Swamp

Schroeder của MapR cũng dự đoán rằng, trong năm 2017, các tổ chức sẽ chuyển từ cách tiếp cận hồ dữ liệu "xây dựng và họ sẽ đến" sang cách tiếp cận dữ liệu theo định hướng kinh doanh sẽ kết hợp phân tích và vận hành. Do đó, ông nói rằng "sự linh hoạt dữ liệu" giữa các phân tích tại văn phòng và các hoạt động tại văn phòng sẽ phân tách các tổ chức thắng và thua khi thấy đầu tư hoàn vốn (ROI) trên dữ liệu đó.

"Trong năm 2017, các tổ chức sẽ đẩy mạnh vượt ra ngoài cách tiếp cận 'đặt câu hỏi' và kiến ​​trúc sư để thúc đẩy giá trị kinh doanh ban đầu và lâu dài, " Schroeder nói. "Tiếp cận hồ dữ liệu là 'Hãy tưởng tượng doanh nghiệp của bạn có thể làm gì nếu tất cả dữ liệu của bạn được thu thập ở một nơi tập trung, an toàn, được quản trị đầy đủ mà bất kỳ bộ phận nào cũng có thể truy cập mọi lúc, mọi nơi' có thể hấp dẫn ở mức cao. trong một đầm lầy dữ liệu trông giống như kho dữ liệu được xây dựng lại và không thể giải quyết các yêu cầu trường hợp sử dụng thời gian thực và vận hành. Một khi đã có, khái niệm này là 'đặt câu hỏi'. Trong thực tế, thế giới di chuyển nhanh hơn ngày hôm nay.

"Thế giới ngày nay yêu cầu phân tích và khả năng vận hành để giải quyết khách hàng, xử lý khiếu nại và giao diện với các thiết bị trong thời gian thực ở cấp độ cá nhân", Schroeder nói thêm. "Ví dụ: bất kỳ trang web thương mại điện tử nào cũng phải cung cấp đề xuất cá nhân và kiểm tra giá theo thời gian thực. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải xử lý khiếu nại hợp lệ và chặn khiếu nại gian lận bằng cách kết hợp phân tích với hệ thống hoạt động. Các công ty truyền thông hiện đang cá nhân hóa nội dung được cung cấp mặc dù đặt hộp hàng đầu. các nhà sản xuất và các công ty chia sẻ đi xe đang hợp tác ở quy mô với xe hơi và các trình điều khiển. "

10. AI chính thống ở đây để ở lại

AI đã ra vào thịnh hành trong nửa thế kỷ qua, nhưng khái niệm về máy móc và thuật toán học sâu áp dụng cho Dữ liệu lớn vẫn còn tồn tại. Schroeder của MapR cho biết chúng ta sẽ thấy việc áp dụng nhanh chóng vào năm 2017 dưới dạng các thuật toán tương đối đơn giản được triển khai trên các tập dữ liệu lớn để giải quyết các tác vụ tự động lặp đi lặp lại.

Schroeder nói: "AI hiện đang quay trở lại trong các cuộc thảo luận chính thống và từ thông dụng cho trí thông minh máy móc, học máy, mạng lưới thần kinh và điện toán nhận thức". "Tại sao AI là xu hướng trẻ hóa? Ba Vs xuất hiện trong tâm trí: vận tốc, sự đa dạng và khối lượng. Các nền tảng có thể xử lý ba Vs với các mô hình xử lý hiện đại và truyền thống có quy mô theo chiều ngang cung cấp hiệu quả chi phí 10-20 lần so với các nền tảng truyền thống. sẽ thấy giá trị cao nhất từ ​​việc áp dụng AI vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với khối lượng lớn, trong đó tính nhất quán có hiệu quả hơn là đạt được sự giám sát trực quan của con người với chi phí cho lỗi của con người và chi phí. "