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Video: Big Data for Training Models in the Cloud (Novembre 2024)
Abbiamo scritto molto sulla convergenza di infrastruttura cloud, Big Data e intelligenza artificiale (AI) quest'anno. In tutto lo spazio Software-as-a-Service (SaaS), abbiamo visto un legame indissolubile tra questi tre fattori in strumenti di Business Intelligence (BI), piattaforme di ascolto sociale, soluzioni di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) o qualsiasi altro settore che sia sfruttando l'ingestione e l'analisi dei dati basate su cloud, che è praticamente tutte.
In tutti i casi d'uso, abbiamo osservato un processo in quattro fasi. Le aziende aziendali raccolgono enormi quantità di dati utilizzando un portafoglio di app SaaS. Quindi archiviano tali dati nel cloud utilizzando un data warehouse o data lake, utilizzando la governance dei dati per mantenere i dati conformi e sicuri. Il terzo passo è la sperimentazione della scienza dei dati: gettare tutto sui dati, dagli algoritmi di machine learning (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) all'analisi predittiva. La quarta fase, idealmente, è quella in cui la scienza dei dati produce approfondimenti aziendali più profondi, basati sui dati, dai quali l'organizzazione può agire e guadagnare un vantaggio.
L'esecuzione differisce ma l'idea è la stessa. Salesforce sta combinando AI e gestione dei dati con la sua piattaforma Einstein. Gli stessi cloud player, come Google Cloud Platform e Microsoft Azure, stanno utilizzando un arsenale di strumenti di calcolo cognitivo e algoritmi ML per ridefinire i cloud aziendali. Altri ancora si avvicinano sempre di più, grazie alla potenza combinata di AI, cloud e Big Data, per mappare veramente un cervello di intelligenza artificiale.
10 tendenze di AI, cloud e dati per il 2017
Mentre ci dirigiamo verso il 2017, questi tre fattori stanno solo diventando più intrecciati. Abbiamo parlato con aziende ed esperti di tutto il settore su come la convergenza continuerà a svolgersi e su come anche l'IA, il cloud e la tecnologia dei dati continueranno a evolversi e trasformarsi da soli.
1. AI ovunque
Il Dr. Michael Bjorn, Responsabile della ricerca ConsumerLab presso il colosso della comunicazione B2B B2B Ericsson, ha parlato dell'IA come un dato di fatto in tutti i nuovi vettori tecnologici. Le prime 10 tendenze di Ericsson per la ricerca 2017 iniziano con "AI Everywhere" in cima alla lista. Il Dr. Bjorn ha spiegato il pensiero del laboratorio dietro la previsione.
"Con ogni nuovo argomento, c'è una dimensione di intelligenza artificiale", ha detto il dott. Bjorn. "L'intelligenza artificiale ovunque è l'angolo che informa ogni altra tendenza sulla nostra lista. Gioca in AR, VR e realtà unite, automobili autonome, Internet delle cose… guarda un'applicazione IoT come il negozio sperimentale di machine learning di Amazon con Amazon Go.
"Stiamo iniziando a vedere le persone abituarsi all'IA come assistente, ma ora ci stiamo muovendo verso l'IA come più di un manager, aiutando in modo proattivo con le attività. Questo può anche essere spaventoso a causa della nozione di intelligenza artificiale e robot che assumono lavoro ma gran parte di ciò è percezione. La tecnologia crea posti di lavoro. Se torni alla rivoluzione industriale, abbiamo automatizzato i lavori più semplici e di conseguenza sono stati creati nuovi posti di lavoro. Ciò che stiamo vedendo con l'IA è che i lavori cambieranno nel complesso scala, perché passare dagli assistenti AI ai gestori AI è più complesso ".
2. Gli investimenti in AI triplicheranno
La società di ricerca Forrester prevede che gli investimenti nella tecnologia di intelligenza artificiale triplicheranno nel 2017, prevedendo un aumento di oltre il 300 percento negli investimenti in informatica cognitiva rispetto al 2016. Di conseguenza, Forrester prevede anche che il 2017 darà il via a una "rivoluzione delle intuizioni" in cui le imprese dare priorità alle analisi dei dati dei clienti come un fattore chiave di differenziazione in futuro, con integrazioni di Big Data e progetti di gestione dei dati destinati ad aumentare del 75% di conseguenza.
3. Comfort della nuvola
Le piattaforme di business basate su cloud si stanno moltiplicando in tutti i settori verticali, inclusa la contabilità delle piccole imprese. Alla recente conferenza SaaS North, il CEO di FreshBooks Mike McDerment ha parlato di un livello crescente di comfort con le esperienze SaaS, anche in un settore tradizionale come la contabilità e la finanza.
"Le persone stanno diventando sempre più a proprio agio con il cloud. Sono passati i primi giorni, il che per me è eccitante", ha dichiarato McDerment. "Abbiamo permesso ai nostri clienti di presentare una spesa o creare una fattura con i cinque minuti che hanno quando il loro bambino va a lavarsi i denti. Gli imprenditori cercano di fare le cose in queste piccole tasche di tempo, quindi avere la tua attività con te sul telefono e nel cloud ti offre questa comodità, contribuendo al numero sempre più crescente di persone che scelgono di gestire le proprie attività con tecnologie basate sul cloud ".
4. Pure Cloud diventa la norma
L'interruzione del cloud colpisce tutti i settori con tecnologia legacy e lo spazio Voice-over-IP (VoIP) aziendale non fa eccezione. Craig Walker, CEO del provider di servizi VoIP Dialpad, ha affermato che l'interruzione digitale spingerà i leader aziendali ad adottare soluzioni basate su cloud mentre i giocatori legacy consolidano o acquisiscono provider di nuova generazione.
"Poiché ogni azienda osserva la propria trasformazione digitale, il 2017 sarà l'anno in cui le aziende moderne e pertinenti finalmente uccideranno definitivamente il telefono fisso", ha affermato Walker. "Man mano che le aziende passano al cloud per rendere i propri dipendenti più produttivi da qualsiasi luogo, sono necessarie soluzioni basate su cloud che consentano una comunicazione e una collaborazione senza soluzione di continuità tra dispositivi e posizioni.
"Mi aspetto un notevole consolidamento per il settore in quanto i fornitori di telefoni legacy restano sempre più indietro rispetto ai fornitori di comunicazioni cloud che possono fornire implementazioni di qualità superiore, più veloci e più facili, da qualsiasi luogo su qualsiasi dispositivo, a un costo totale molto inferiore di proprietà: man mano che la natura del lavoro cambia, alimentata dai dati e spinta dalla velocità, le aziende cercheranno anche una soluzione che si integri con i loro dati interni per mettere la conoscenza in vendita e supportare i polpastrelli delle dita, indipendentemente da dove debbano guadagnare un vantaggio oltre la concorrenza ".
5. La corsa al cloud si restringe
Lo spazio IaaS ha un numero di grandi attori ma il leader indiscusso del mercato è Amazon Web Services (AWS). Secondo l'ultimo rapporto sull'adozione e sui rischi del cloud da parte del fornitore di sicurezza cloud Skyhigh Networks, Amazon manterrà il proprio vantaggio mentre gli sfidanti del mercato guadagneranno terreno nel 2017.
"Microsoft ridurrà il divario con Amazon per una gara testa a testa per il dominio IaaS", ha dichiarato Rajiv Gupta, CEO di Skyhigh Neworks. "AWS ha avuto il breakout più veloce del gate nel mercato IaaS ma Azure si sta avvicinando: il 35, 8 percento delle nuove app cloud nel Q4 sono state distribuite in AWS seguito dal 29, 5 percento in Azure. I provider di nicchia hanno ritagliato il 14 percento del mercato indipendentemente dal nomi di marchi come Google, Rackspace e IBM / SoftLayer."
6. I Big Data diventano veloci e accessibili
Immergendosi più a fondo nelle erbacce di dati, il fornitore di BI Tableau prevede che la barriera alla leva sui Big Data diminuirà ulteriormente. Dan Kogan, direttore del Product Marketing di Tableau, ha affermato che i progressi nell'SQL interattivo consentiranno di eseguire query Hadoop più rapidamente.
"Certo, puoi eseguire l'apprendimento automatico e condurre analisi del sentiment su Hadoop, ma la prima domanda che le persone spesso pongono è: quanto è veloce l'SQL interattivo? Dopo tutto, SQL è il canale per gli utenti aziendali che desiderano utilizzare i dati Hadoop per una maggiore velocità, dashboard KPI più ripetibili e analisi esplorative ", ha affermato Kogan. "Nel 2017, le opzioni si espanderanno per accelerare Hadoop. Questo spostamento è già iniziato, come dimostrato dall'adozione di database più veloci come Exasol e MemSQL, negozi basati su Hadoop come Kudu e tecnologie che consentono query più veloci."
7. Il self-service si estende alla preparazione dei dati
Tableau prevede inoltre le capacità degli strumenti di analisi self-service e di visualizzazione dei dati che si estendono a un numero ancora maggiore di aspetti della pipeline di gestione dei dati. Francois Ajenstat, Chief Product Officer di Tableau, ha affermato che gli utenti aziendali avranno un accesso maggiore oltre alla semplice scoperta dei dati per una preparazione e un'analisi più approfondite dei dati.
" Mentre la scoperta dei dati self-service è diventata lo standard, la preparazione dei dati è rimasta nel regno degli esperti IT e dei dati. Questo cambierà nel 2017", ha affermato Ajenstat. "Attività comuni di preparazione dei dati come analisi dei dati, JSON, importazioni HTML e wrangling dei dati non saranno più delegate agli specialisti. Con le nuove innovazioni in questo spazio in trasformazione, tutti saranno in grado di affrontare queste attività come parte del loro flusso di analisi."
8. Big Data per governance o vantaggio competitivo
Nel 2017, la governance dei dati rispetto al tiro alla fune dei dati sarà al centro dell'attenzione. John Schroeder, Presidente esecutivo e fondatore della società MapR della società Hadoop, ha affermato che le aziende disporranno di una grande quantità di informazioni sui loro clienti e partner che si daranno da mangiare a nuove strategie basate sui dati, in particolare in termini di conformità.
"Le organizzazioni stanno affrontando un crescente tiro alla fune tra governance richiesta per la conformità e l'uso dei dati per fornire valore aziendale e implementare la sicurezza al fine di evitare danni e perdite di dati", ha affermato Schroeder. "I servizi finanziari e l'assistenza sanitaria sono le industrie più evidenti, con i clienti che contano in milioni con requisiti di governance elevati. Le organizzazioni leader gestiranno i loro dati tra casi d'uso regolamentati e non regolamentati."
9. Data Lakes sorpassa le paludi di dati
Schroeder di MapR prevede inoltre che, nel 2017, le organizzazioni passeranno da un approccio basato sul data lake "costruiscilo e arriveranno" a un approccio basato sul business che unirà analisi e operazioni. Di conseguenza, ha affermato che "l'agilità dei dati" tra analisi di back-office e operazioni di front-office separerà le organizzazioni vincenti e perdenti quando si tratta di vedere il ritorno sull'investimento (ROI) su tali dati.
"Nel 2017, le organizzazioni spingeranno in modo aggressivo oltre l'approccio e l'architetto di" porre domande "per promuovere il valore commerciale iniziale e di lungo termine", ha affermato Schroeder. "Avvicinarsi a un lago di dati come 'Immagina cosa potrebbe fare la tua azienda se tutti i tuoi dati fossero raccolti in un luogo centralizzato, sicuro e completamente governato a cui qualsiasi reparto può accedere in qualsiasi momento e ovunque' potrebbe sembrare attraente ad alto livello. Ma risultati troppo frequenti in una palude di dati che assomiglia a una ricostruzione del data warehouse e non è in grado di soddisfare i requisiti dei casi d'uso in tempo reale e operativi. Una volta in atto, il concetto è quello di "porre domande". In realtà, il mondo oggi si muove più velocemente.
"Il mondo di oggi richiede analisi e capacità operative per indirizzare i clienti, elaborare i reclami e interfacciarsi ai dispositivi in tempo reale a livello individuale", ha aggiunto Schroeder. "Ad esempio, qualsiasi sito di e-commerce deve fornire consigli personalizzati e controlli dei prezzi in tempo reale. Le organizzazioni sanitarie devono elaborare reclami validi e bloccare i reclami fraudolenti combinando analisi e sistemi operativi. Le aziende dei media stanno ora personalizzando i contenuti offerti tramite set top box. Auto i produttori e le società di guida in sella interagiscono su larga scala con automobili e conducenti ".
10. L'intelligenza artificiale mainstream è qui per restare
L'intelligenza artificiale è entrata e uscito di moda nell'ultimo mezzo secolo, ma il concetto di algoritmi di machine e deep learning applicati ai Big Data è qui per rimanere. Schroeder di MapR ha dichiarato che vedremo una rapida adozione nel 2017 sotto forma di algoritmi relativamente semplici distribuiti su grandi set di dati per affrontare attività automatizzate ripetitive.
"L'intelligenza artificiale è tornata nelle discussioni principali e la parola d'ordine generale per l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, le reti neurali e il calcolo cognitivo", ha affermato Schroeder. "Perché l'IA è una tendenza ringiovanita? Mi vengono in mente le tre V: velocità, varietà e volume. Piattaforme in grado di elaborare le tre V con modelli di elaborazione moderni e tradizionali che scalano in orizzontale forniscono un'efficienza di costo 10-20x rispetto alle piattaforme tradizionali. Noi ' Vedremo il massimo valore dall'applicazione dell'IA ad attività ripetitive ad alto volume in cui la coerenza è più efficace rispetto al controllo umano intuitivo a spese di errori e costi umani ".
