Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • Індія включена до 2 ключових груп ООН | Останні новини Індії

    Індія включена до 2 ключових груп ООН | Останні новини Індії

    За словами офіційних осіб, Індія була номінована до двох престижних груп ООН з даних і статистики, що відзначає глобальну віху, завдяки якій країна посяде центральне місце в розвитку науки про дані для формулювання глобальних стандартів.

    Індію номіновано до ключових груп ООН з питань даних, формування глобальних стандартів. (Reuters)

    Третя за величиною економіка Азії отримала членство в Статистичній раді ООН після значного проміжку, а також була номінована до Комітету експертів ООН з великих даних і науки про дані для офіційної статистики (UN-CEBD).

    У рамках цих комітетів країна сприятиме формуванню глобальних норм і практик використання великих даних і науки про дані для офіційної статистики в таких сферах, як економічне зростання, вимірювання доступу до сільської місцевості, торгівля та сталість.

    «Виконуючи свою роль на цих панелях, Індія ділитиметься розробками та надасть інструменти, які використовують новітні технології, такі як AI, які можуть використовуватися національними статистичними службами з усього світу», — сказав представник міністерства статистики та впровадження програм.

    Група з великих даних працюватиме над розробкою глобально гармонізованих моделей у сферах, життєво важливих для вищого економічного зростання та добробуту населення країни, включаючи показники розвитку, геопросторову інформацію, демографічну та соціальну статистику, гендерну статистику, національні рахунки та еколого-економічний облік, йдеться в заяві Статистики ООН, опублікованій минулого тижня.

    «Це посилення глобальної статистичної репутації Індії та визнання її навичок обробки даних і робочої сили», — сказав другий чиновник.

    За даними міністерства статистики, Індія висвітлить новаторські ініціативи, включаючи створення Інноваційної лабораторії даних і дослідження альтернативних джерел даних, таких як супутникові зображення та машинне навчання для розробки політики.

    Номінування країни до глобальних органів відбувається на хвилі внутрішніх реформ у статистичних системах після періоду внутрішніх проблем.

    У січні минулого року Економічна консультативна рада при прем'єр-міністрі (EAC-PM) підготувала статистичну систему штату Індії, звернувши увагу політиків на необхідність реформ у цій сфері.

    У самого Мінстату були проблеми з Національною статистичною комісією (НСК). У квітні минулого року уряд призначив Саурабха Гарга секретарем міністерства статистики для реалізації програми реформ.

    Наразі Гарг контролює пілотний проект зі стандартизації даних і визначень у міністерствах і штатах.

  • Чи є заборона TikTok шансом переосмислити весь Інтернет?

    Чи є заборона TikTok шансом переосмислити весь Інтернет?

    Маккорт, який каже, що не зацікавлений у тому, щоб стати генеральним директором TikTok, є унікальним серед групи потенційних покупців. Для початку він був наполегливо публічним, висловлюючи своє бажання придбати додаток у пресі та телевізійних інтерв’ю, зокрема в «Fox & Friends», нібито улюбленому шоу Трампа. Він також єдиний потенційний покупець, який наразі обіцяє служити інтересам громадськості — вирішувати не лише геополітичні проблеми щодо додатка, а й згубні наслідки, які він справляє на молодих користувачів. Але є скептики щодо життєздатності «народної пропозиції». За словами Адама Ковацевича, інформаційного лобіста Демократичної партії, «перешкоди для придбання TikTok Project Liberty величезні». Навіть якщо Китай дозволить пройти продаж, Project Liberty буде конкурувати зі списком потенційних покупців, який може включати Amazon, Apple, Microsoft і X Маска. «Я думаю, що це був свого роду опортуністичний спосіб отримати видимість. для їх початкової місії здоровіших соціальних медіа», — сказав Ковачевич про Project Liberty. Але, додав він, «некомерційна організація перевершить ставку».

    У листопаді, лише через кілька тижнів після перемоги Трампа, Project Liberty розпочав «Саміт про майбутнє Інтернету» в Школі публічної політики МакКорт, яку МакКурт створив у Джорджтаунському університеті, своїй альма-матер. Ця подія стала прикладом зв’язуючої сили Маккорта як мільярдера, зібравши тих зі спільними інтересами, які нечасто стикаються один з одним віч-на-віч: чотири сотні учасників, включаючи таких політиків, як Емі Клобучар, Ро Ханна та Ненсі Мейс; такі технологи, як генеральний директор Bluesky Джей Грабер і співзасновник Ethereum Джо Лубін; Творці TikTok; аналітичні центри; та скорботні батьки. Брендон Гаффі, представник республіканців у законодавчому органі Південної Кароліни, чий син-підліток покінчив із собою після того, як став жертвою схеми сексуального вимагання в Instagram, сидів за кілька футів від мене під час вступного слова. Маккорт бродив по сцені в темній трикотажній горловині та джинсах, з крихітною гарнітурою, прикріпленою до вуха. «Ви почуєте слово «дані» знову і знову, і знову, — сказав він. «Щоразу, коли ви це чуєте, я прошу вас думати про «особистість». Ваші дані – це ви в епоху цифрових технологій. Хіба ти не хочеш володіти собою?»

    Загалом, Project Liberty є частиною руху до децентралізованого соціального Інтернету, де жодна окрема мережа не контролює дані користувачів, а користувачі замість цього можуть переміщувати свої онлайн-ідентифікації та спільноти з однієї мережі в іншу, не починаючи з нуля. Ідея полягає в тому, щоб створити «взаємодію», яка, теоретично, надасть користувачам більше можливостей; якщо їм не подобається тон або модерація вмісту на одному сайті, вони можуть відносно легко перейти на інший, не втрачаючи підписників. Термін «fediverse» часто застосовується до групи сайтів, зокрема Mastodon і Meta's Threads, які використовують децентралізовані сумісні системи. Хоча Bluesky технічно не належить до fediverse — він не використовує протокол ActivityPub, як сайти fediverse — є духовним братом і його можна легко підключити до fediverse за допомогою таких служб, як Bridgy Fed. Project Liberty припускає, що його власний внесок у децентралізований Інтернет, протокол децентралізованої соціальної мережі, або DSNP, можна використовувати в програмах для обміну поїздками та в соціальних мережах, щоб дозволити творцям «керувати своєю ідентичністю» та «уникати деплатформування».

    Наразі лише сайт соціальних мереж MeWe повністю перейняв DSNP Project Liberty, перевівши на нього близько 1,5 мільйона користувачів; Зараз у Bluesky більше двадцяти семи мільйонів користувачів. «DSNP має репутацію vaporware», — сказав мені один технолог, який побажав залишитися анонімним, оскільки отримав фінансування від Project Liberty. Основна причина, чому Маккорт хоче купити TikTok, полягає в тому, щоб придбати його базу користувачів і перенести його учасників і їхні дані на децентралізований протокол Project Liberty; він наполягає на тому, що йому не потрібен алгоритм програми. «Я не зацікавлений у підтримці версії TikTok, яка просто копіює алгоритм і збирає дані людей», — сказав мені Маккорт. Його версія програми допомогла б «виробити альтернативний Інтернет, і тоді іншим людям доведеться рухатися в цьому напрямку, тому що це те, чого хоче ринок».

    Але деталі того, як насправді може виглядати версія TikTok, що належить Project Liberty, мізерні. «Перехід на цю нову інфраструктуру буде спрямований на мінімізацію перерв для TikTokers», — обіцяно в нещодавньому прес-релізі групи, хоча досвід роботи додатка, безсумнівно, зміниться без його алгоритму. Декому в галузі це здається відсталим підходом до вирішення проблем соціальних мереж. «Схоже, Маккорт каже: «Давайте використаємо мої гроші, щоб залучати користувачів», — сказав технолог. «Блускі сказав: «Ми просто створимо продукт, ми створимо заміну Twitter, і коли людям потрібно буде піти, вони прийдуть сюди». (Коли я запитав Маккорта про цю лінію критики, він сказав: «По-перше, я не стрибав з парашутом. Я працюю над цим більше десяти років. А по-друге, якщо вони не погодяться або цінують це, вони просто не повинні цим займатися».)

    Я запитав Грабера, генерального директора Bluesky, про презентацію Project Liberty. «Я думаю, що всі, хто бере участь у розмові про взаємодію, кажуть: «Ну, ви повинні використовувати мій протокол, і тоді ми будемо сумісні з усіма», — сказала вона. «DSNP дуже самовпевнений. Він визначає спосіб, яким ви створюєте дані, спосіб, яким ви створюєте ідентифікацію. Мене хвилює його масштабованість. Але якщо ви хочете перевірити це, продовжуйте. Ми не блокуємо це». Тим не менш, вона поділяла деякі занепокоєння щодо стратегії усиновлення DSNP. «Я схильний підходити до речей, наприклад, «Де усиновлення?» і «Що таке прагматичний підхід до виконання завдань?» — сказав мені Грабер. «Спроба встановити стандарт протоколу для всіх до його широкого впровадження означає, що ви також можете помилитися з точки зору того, що ви стандартизуєте».

    Коли мова зайшла про TikTok, Грабера, здавалося, найбільше цікавила доля алгоритму компанії. «Величезна кількість суперечок викликана тим, як працює алгоритм, і тим фактом, що існує лише один алгоритм, і він може викликати досить звикання», — сказала вона. Bluesky дозволяє користувачам налаштовувати власні алгоритми соціальних мереж. Подібним чином TikTok, що перебуває у власності США, може не мати такого нового, дивовижного вмісту, як поточна версія, але він може дозволити користувачам вільніше вибирати, який контент вони хочуть бачити. Люди можуть вибрати, наприклад, алгоритм милих тварин або алгоритм, який просуває поради щодо краси. «Я вважаю, що відкриття алгоритмів для ринку алгоритмів — це справді здорове втручання», — сказав мені Грабер. «Просто зробіть це дуже легким для більшості користувачів, дайте їм можливість вибирати, а потім переконайтеся, що дані відкриті».

    Проект Liberty використовував саміт, щоб запустити іншу технологічну ініціативу, яку група називає Log in with Liberty, спосіб перегляду Інтернету як автономна особа, яка використовує дані, без необхідності передавати особисту інформацію. На другий день конференції Брекстон Вудхем, один із творців протоколу DSNP Project Liberty, показав мені коротке відео про те, як працюватиме нова служба. «Уявіть собі єдину онлайн-ідентифікацію, яка належить вам, де ви контролюєте, як інші компанії взаємодіють із вашими даними, де ви володієте своїми зв’язками та вмістом у різних програмах», — промовив голос за кадром, показуючи жінку, яка пише про свою поїздку до Маямі на дві окремі платформи соціальних мереж. «Приєднуйтесь до нас у Народному Інтернеті та увійдіть за допомогою Liberty». Відео закінчилося, але я так і не зрозумів, що означає «вхід за допомогою Liberty». Вудхем, вчений-ракетник за освітою, який раніше був головним технічним директором у Fandango, згадав, як Facebook і Google намагалися змусити користувачів входити на різні сайти за допомогою власних облікових записів. Project Liberty хотів надати некорпоративну альтернативу такому входу в систему. Придбання TikTok дасть групі мільйони користувачів, яким можна запропонувати цю можливість.

    Увійти за допомогою Liberty, продовжував Вудхем, зрештою може нагадувати щось на кшталт логотипу Energy Star на побутових приладах, який вказує на енергоефективні продукти. Більшість споживачів не знають, що саме означає маркування Energy Star, але їм подобається, щоб їхні прилади мали його. «Ми дивимося на зміни на рівні споживача більшою мірою з цього боку», — сказав Вудхем. «Це не показова функція». Йшлося більше про поступову зміну очікувань.

    На мисі Маккорт дуже хотів показати мені всю свою власність. Ми сіли на візок для гольфу та поїхали вниз від головного будинку, через вулицю, до лісистого заповідника, наповненого високими соснами, де Маккорт, самозваний «кам’яний голова» — мовляв, він любить граніт — спорудив серія кам'яних інсталяцій за власним проектом. Одну частину, сферу, яка ніби плаває, коли навколо неї росте літня папороть, було завершено в 2019 році, незабаром після смерті його матері у віці ста двох років і народження одного з його синів. Цей період, здавалося, щось зламав у Маккорті. У тому ж році він почав планувати проект Liberty. «Я не знаю, чи була це впевненість, чи зрілість, чи здатність виражати себе таким чином, щоб відповідати моїй подорожі», — сказав він мені.

    Ми під'їхали до невеликого пагорба, що притулився до лісу. Маккорт зупинився біля кам’яної стіни, на якій був викарбуваний вірш, який він написав. «Йдеться про те, щоб побачити те, чого ви не бачили раніше», — сказав він. «Це було там, але ви цього не бачили». За його словами, здається, що люди завжди в русі, вони неспокійні, але, можливо, не «слухають і не спостерігають, а по-справжньому захоплюються». Ми спустилися невеликим схилом, повз сухостійну стіну й потрапили в дзен-сад зі ставком із ліліями. Він наказав мені сфотографуватися під вербовою аркою, де, за його словами, також стояв Тім Бернерс-Лі, винахідник Всесвітньої павутини — і прихильник проекту «Свобода».

    Коли ми виходили із саду, я запитав Маккорта, чи проект «Свобода» був частково актом покаяння за попередні помилки. Не покаяння, сказав він мені. Але він розглядає свою роботу через призму великодушності, концепції, яку популяризували Фома Аквінський, а пізніше Ігнатій Лойола. «Це ідея робити все, що необхідно», — сказав він. «Отже, якщо потрібно бути підлеглим і обмивати ноги іншому, то це й робиш. Якщо необхідно зробити щось дуже сміливе, ти це робиш». Я уявляв, що Аквінський міг подумати про ставку TikTok.

    На саміті Project Liberty Маккорт був стурбований тим, що його ширший інтернет-проект був підданий шуму навколо продажу програми. «Медіа працюють так, як вони зосереджуються на актуальних питаннях», — сказав він. «І це одночасно добре і погано». Спекуляції навколо TikTok, як він визнав, «підвищили» профіль Project Liberty. Але на мисі він, як і всі інші, був невпевнений у тому, що може статися з додатком після 19 січня. «Я справді думаю, що його продадуть», — сказав Маккорт, проїжджаючи на візку для гольфу величезним газоном. «Тепер подумайте про це — чи це угода інсайдерського типу, і нічого не змінюється, крім права власності? Або це, знаєте, не інсайдерська угода, і все змінюється, тому що це можливість почати виправляти Інтернет, а не просто виправляти TikTok?»

    Політичні пожертви Маккорта були здебільшого на користь кандидатів від Демократичної партії, але він залишався оптимістичним щодо майбутньої адміністрації. Деякі з технічних проектів Project Liberty покладаються на блокчейн, щоб дозволити користувачам переміщатися та контролювати свою онлайн-ідентичність від сайту до сайту. Під час кампанії Трамп пообіцяв зробити США «криптостолицею планети». «Я думаю, що з Трампом подібні проекти отримали величезний поштовх через його віру в блокчейн», — сказав мені Маккорт. «Це значно більше для цього проекту, ніж TikTok». (Пізніше він сказав мені, що чутка про Маска заслуговує на увагу, оскільки це була перша публічна ознака того, що китайці можуть бути готові до продажу.)

  • Прогнози на 2025 рік: показники, безпека та стійкість

    Прогнози на 2025 рік: показники, безпека та стійкість

    на 2025 рік показники безпека та стійкість Прогнози на 2025 рік: показники, безпека та стійкістьна 2025 рік показники безпека та стійкість Прогнози на 2025 рік: показники, безпека та стійкість


    2025 рік обіцяє стати переломним для ІТ-метрик, стійкості та безпеки. Організації, які активно вирішують ці виклики, стануть сильнішими та стійкішими в умовах дедалі більшої конкуренції.

    Світ технологій стоїть на роздоріжжі, оскільки організації прагнуть збалансувати інновації та стабільність. Гібридні моделі роботи, зростання загроз кібербезпеці та зростаючий тиск на довкілля змушують компанії переглядати свої ІТ-стратегії. Тим часом показники, які колись визначали ІТ-успіх, втрачають актуальність, замість них приходять цілі, орієнтовані на співробітників і орієнтовані на стійкий розвиток. Цей ландшафт, що розвивається, вимагає від компаній переглянути свою діяльність і адаптуватися до нових пріоритетів.

    З наближенням 2025 року технологічний ландшафт продовжує швидко розвиватися завдяки прогресу ШІ, управлінню даними, стійкості та постійним проблемам гібридної роботи. У всіх галузях лідери переглядають показники, переглядають інфраструктуру та переосмислюють пріоритети. Ось чого очікувати в наступному році на основі думок експертів галузі.

    Переосмислення ІТ-метрик, підтримки та операцій

    Те, як організації оцінюють успіх ІТ, готове до зміни парадигми. Традиційні показники, такі як час вирішення ІТ-проблем, стають менш актуальними, оскільки компанії вимагають проактивних стратегій, орієнтованих на результат. ІТ-команди дедалі більше зосереджуватимуться на покращенні досвіду співробітників і забезпеченні самореалізації, виходячи за межі продуктивності як єдиного критерію успіху.

    Джон Гордон, старший віце-президент і генеральний менеджер HP Managed Solutions, пояснює: «Угоди про рівень обслуговування стануть спірними питаннями, оскільки всі погляди будуть зосереджені на запобіганні непередбачених збоїв, а не на тому, як швидко їх можна буде виправити. Мірою успіху ІТ-послуг буде не стільки продуктивність, скільки виконання». Автономні системи будуть ключовими, забезпечуючи надійність і моніторинг результатів, щоб ІТ-команди могли зосередитися на стратегічних цілях.

    Одночасно Хаоюань Лі, засновник і генеральний директор Alluxio, прогнозує перехід від MLOps до AIOps. «У 2025 році з’являться комплексні платформи AIOps, які об’єднають складний моніторинг, прогнозне технічне обслуговування та автоматизацію як для моделей, так і для інфраструктури», — говорить Лі. Ці платформи розглядатимуть моделі штучного інтелекту як живі системи, які потребуватимуть постійної адаптації та навчання.

    Дивіться також: Прогнози AI та DevOps на 2025 рік: інновації, що ведуть до трансформації

    Сталість і циклічність як стратегічні імперативи

    Екологічність перетвориться з модного слова на конкурентну необхідність. Організації зосередяться на зменшенні електронних відходів, подовженні життєвого циклу пристроїв і зменшенні вуглецевого сліду. Ринок відновлених пристроїв значно зросте, оскільки підприємства нададуть пріоритет циклічним ланцюгам постачання та ефективності використання ресурсів.

    Клаудія Контрерас, віце-президент HP Renew Solutions, зазначає: «Організації намагатимуться максимально подовжити життєвий цикл пристроїв, щоб зменшити кількість електронних відходів. Відремонтовані пристрої з меншим викидом вуглекислого газу відіграватимуть ключову роль, оскільки компанії працюватимуть над досягненням цілей ESG, зберігаючи рентабельність інвестицій у покупку апаратного забезпечення».

    Цей зсув відображає ширше усвідомлення того, що сталість є одночасно етичним обов’язком і стратегічною перевагою. Підприємства, які охоплюють циклічність, лідируватимуть у захисті навколишнього середовища, одночасно задовольняючи вимоги споживачів і зацікавлених сторін щодо підзвітності.

    Гібридна робота, віддалена підтримка та кібербезпека

    Постійне зростання гібридної роботи висуватиме нові вимоги до команд ІТ-підтримки та безпеки. Організації повинні забезпечити безперебійну роботу, одночасно захищаючись від дедалі складніших кіберзагроз.

    Маркос Разон, старший віце-президент і президент відділу Lifecycle Services & Customer Support, описує подвійні виклики зростання гібридної роботи та зростання проблем безпеки. «Оскільки кіберзагрози стають дедалі складнішими, ІТ-відділи відчувають зростаючий тиск, щоб підтримувати безперебійну роботу пристрою. Водночас постійний дефіцит кваліфікованого персоналу ІТ-підтримки створює значні проблеми», — каже він.

    Надійні рішення для віддаленого виправлення стануть важливими, що дозволить ІТ-командам виявляти неполадки та відновлювати пристрої на відстані. Ці інструменти зменшать час простою та уникнуть дорогої заміни пристроїв для віддалених співробітників. Підприємства, які віддають перевагу цілісним рішенням для віддаленого керування, забезпечать безперервність, одночасно захищаючи роботу від нових загроз.

    Стійке обчислення в умовах обмежених ресурсів

    Тиск через дефіцит електроенергії та води спонукатиме організації до екологічних обчислень у 2025 році. Рівень вакантності центрів обробки даних у Північній Америці рекордно низький, а триваючий глобальний дефіцит електроенергії та води змушує підприємства переглядати свої обчислювальні стратегії.

    Крішна Субраманян, співзасновник і головний операційний директор Komprise, зазначає: «Природні обмеження, такі як зростання цін і дефіцит електроенергії, стануть сильнішими мотиваторами для впровадження екологічних обчислень і стратегій екологічного бізнесу. Організації, які не адаптуються, ризикують суттєво вплинути на прибутки».

    Підприємства повинні запроваджувати енергоефективні технології та досліджувати інноваційні рішення, щоб зменшити свій вуглецевий слід. Екологічні обчислення більше не будуть необов’язковими, але необхідними для довгострокової стійкості.

    Що все це означає?

    У сукупності ці тенденції підкреслюють зміну ІТ-пріоритетів на 2025 рік. Організації повинні перейти від реактивних до проактивних стратегій, зосередившись на показниках, орієнтованих на співробітників, стійкості та стійкості. Ці зміни стосуються не лише впровадження нових технологій; вони стосуються переосмислення того, як бізнес працює у світі гібридної роботи, зростаючих ризиків для кібербезпеки та екологічних обмежень. Використовуючи ці інновації та виклики, компанії не лише залишатимуться актуальними, але й процвітатимуть у конкурентному середовищі.

    Дивлячись вперед

    2025 рік обіцяє стати переломним для ІТ-метрик, стійкості та безпеки. Організації, які активно вирішують ці проблеми, стануть сильнішими та стійкішими в умовах дедалі більшої конкуренції.

  • Ринок приватних і публічних хмарних фінансових послуг зросте на 106,43 мільярда доларів США (2024-2028) завдяки попиту на великі дані; AI стимулює трансформацію ринку

    Ринок приватних і публічних хмарних фінансових послуг зросте на 106,43 мільярда доларів США (2024-2028) завдяки попиту на великі дані; AI стимулює трансформацію ринку

    НЬЮ ЙОРК, 17 січня 2025 р /PRNewswire/ — Звіт про вплив штучного інтелекту на ринкові тенденції – За оцінками, розмір ринку приватних і публічних хмар у галузі фінансових послуг зросте на 106,43 млрд дол з 2024-2028, згідно з Technavio. За оцінками, ринок зростатиме на 19% протягом прогнозованого періоду. Зростаючий попит на практично необмежену пам’ять і великі дані стимулює зростання ринку з тенденцією до розвитку openstack. Однак проблеми з безпекою даних і конфіденційністю в приватній і публічній хмарі фінансових послуг є проблемою. Ключові гравці ринку включають Akamai Technologies Inc., Alibaba Group Holding Ltd., Alphabet Inc., Amazon.com Inc., Cisco Systems Inc., Citrix Systems Inc., Dell Technologies Inc., Equinix Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., International Business Machines Corp., Juniper Networks Inc., Microsoft Corp., NetApp Inc., Oracle Corp., Rackspace Technology Inc., Salesforce Inc., SAP SE, SS and C Technologies Holdings Inc., Temenos AG і VMware Inc.

    Статистика розвитку ринку на основі ШІ. Наш повний ринковий звіт із останніми тенденціями, можливостями зростання та стратегічним аналізом Перегляньте безкоштовний зразок звіту у форматі PDF

    Прогнозний період

    2024-2028 роки

    Базовий рік

    2023 рік

    Історичні дані

    2018 – 2022 роки

    Покритий сегмент

    Тип послуги (SaaS, IaaS і PaaS), розгортання (загальнодоступна та приватна хмара), географія (Північна Америка, Європа, Азіатсько-Тихоокеанський регіон, Південна Америка, Близький Схід і Африка), рішення () і програма ()

    Охоплений регіон

    Північна Америка, Європа, APAC, Південна Америка, Близький Схід і Африка

    Профілі ключових компаній

    Akamai Technologies Inc., Alibaba Group Holding Ltd., Alphabet Inc., Amazon.com Inc., Cisco Systems Inc., Citrix Systems Inc., Dell Technologies Inc., Equinix Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., International Business Machines Corp. ., Juniper Networks Inc., Microsoft Corp., NetApp Inc., Oracle Corp., Rackspace Technology Inc., Salesforce Inc., SAP SE, SS and C Technologies Holdings Inc., Temenos AG і VMware Inc.

    Ключові ринкові тенденції, що сприяють зростанню

    Фінансові установи все частіше використовують хмарні рішення, щоб покращити свою діяльність і відповідати вимогам цифрової трансформації. Приватні хмарні рішення пропонують контроль і налаштування, а публічні хмарні рішення забезпечують масштабованість і гнучкість. Запровадження гібридної хмари зростає, що дозволяє організаціям використовувати обидва типи рішень. Штучний інтелект і машинне навчання є ключовими інструментами в галузі фінансових послуг, а периферійні обчислення дозволяють швидше обробляти дані. Хмарні власні технології, такі як контейнеризація та архітектура мікросервісів, є важливими для ІТ-стратегій. Ефективність роботи та безпека даних є найвищими пріоритетами, а передові заходи безпеки, керування ідентифікацією та автоматизація відповідності забезпечують захист. Експертиза в хмарі має вирішальне значення для впровадження цих рішень, вирішення нормативних проблем і забезпечення аварійного відновлення. З розвитком віддаленої роботи, трансформацією цифрового банкінгу та зростанням проникнення Інтернету послуги хмарних обчислень стають важливими для залучення клієнтів і надання послуг. Однак кібератаки та заходи захисту даних викликають постійне занепокоєння, що вимагає програмного забезпечення для хмарних обчислень і надійного шифрування.

    OpenStack — це популярна технологія хмарних обчислень із відкритим вихідним кодом, започаткована завдяки співпраці між Rackspace і NASA у 2010 році. Ця технологія складається з набору програмних інструментів, розроблених для керування та створення хмарних платформ у різних середовищах. Великі корпорації, включаючи Cisco Systems, Rackspace, Dell, HPE, IBM, Oracle, Red Hat і VMware, підтримують OpenStack. Її застосування більш поширене у великих фінансових установах, ніж у малих і середніх підприємствах (МСП). Ці фінансові установи переважно використовують OpenStack для своїх основних банківських платформ.

    Стаття про те, як штучний інтелект сприяє інноваціям, ефективності та зростанню ринку – Запит зразка!

    Виклики ринку

    • Фінансові установи в галузі все частіше використовують хмарні рішення для підвищення ефективності роботи та підтримки цифрової трансформації. Приватні хмарні рішення пропонують контроль і налаштування, а публічні хмарні рішення забезпечують масштабованість і гнучкість. Однак проблеми залишаються, наприклад проблеми безпеки, нормативні проблеми та захист даних. Впровадження гібридної хмари, що використовує як приватні, так і публічні хмари, забезпечує баланс. Розширені заходи безпеки, такі як надійне шифрування, керування ідентифікацією та автоматизація відповідності, є важливими. Інструменти штучного інтелекту та машинного навчання, периферійні обчислення та власні хмарні технології стимулюють інновації. ІТ-стратегії повинні збалансувати моделі доставки, розробки додатків і зберігання. Зі збільшенням проникнення Інтернету та віддаленої роботи трансформація цифрового банкінгу спирається на послуги та інструменти хмарних обчислень. Кібератаки вимагають заходів безпеки даних. Досвід роботи в хмарі має вирішальне значення для вирішення цих складнощів і забезпечення залучення клієнтів і аварійного відновлення.

    • Індустрія фінансових послуг обробляє значну кількість конфіденційних даних клієнтів і клієнтів, включаючи банківські рахунки, інформацію про дебетові чи кредитні картки та бізнес-операції. Через цінність цих даних фінансові установи є головними цілями для кіберзлочинців. Суворі стандарти безпеки даних є важливими в цій галузі через потенційні ризики витоку даних і, як наслідок, шкоди репутації. Із посиленням правил конфіденційності даних зростає попит на політику конфіденційності даних. Приватні та публічні хмарні рішення пропонують розширені функції безпеки, що робить їх популярним вибором для організацій, що надають фінансові послуги, які прагнуть захистити свої дані. Ці хмарні рішення забезпечують шифрування, контроль доступу та регулярні оновлення безпеки, забезпечуючи дотримання правил захисту даних і захист від кіберзагроз.

    Уявлення про те, як штучний інтелект змінює форму галузей і стимулює зростання – Завантажте зразок звіту

    Огляд сегмента

    У цьому звіті про ринок приватних і публічних хмар у галузі фінансових послуг широко описано сегментацію ринку за

    1. Тип послуги
    • 1.1 SaaS
    • 1.2 IaaS
    • 1.3 PaaS
  • Розгортання
    • 2.1 Публічна хмара
    • 2.2 Приватна хмара
  • Географія
    • 3.1 Північна Америка
    • 3.2 Європа
    • 3.3 APAC
    • 3.4 Південна Америка
    • 3.5 Близький Схід і Африка
  • Країна
    США, Канада, КитайВеликобританія та Німеччина
  • Рішення
  • застосування
  • 1.1 SaaS- Рішення SaaS, які надаються через Інтернет через модель передплати, все частіше застосовуються фірмами, які надають фінансові послуги для CRM, управління капіталом, основного банківського обслуговування, бухгалтерського обліку та розрахунку заробітної плати. Ці рішення пропонують менший час впровадження та значну економію коштів завдяки усуненню необхідності придбання та керування апаратним і програмним забезпеченням. Такі постачальники, як Salesforce.com, спеціалізуються на CRM на основі SaaS і програмному забезпеченні для управління капіталом, що приносить значний дохід. Попит на прогнозний аналіз сприяє популярності рішень SaaS з аналітичними інструментами. Громадський SaaS, відомий своєю еластичністю та масштабованістю, набирає обертів у сфері фінансових послуг завдяки спрощеному доступу до платформних рішень, таких як ШІ, великі дані, аналітика даних та Інтернет речей. в травень 2021 рKwipped запустив «APPROVE», рішення SaaS для фінансування обладнання. Широке впровадження технології SaaS продовжуватиме сприяти зростанню попиту на рішення SaaS, сприяючи зростанню глобального ринку приватних і публічних хмар у сфері фінансових послуг.

    Завантажте безкоштовний зразок звіту щоб отримати уявлення про вплив штучного інтелекту на динаміку ринку, нові тенденції та майбутні можливості, включаючи прогноз (2024-2028) та історичні дані (2018-2022)

    Аналіз дослідження

    У галузі фінансових послуг приватні та публічні хмарні рішення стали важливими для компаній, які прагнуть оптимізувати свої обчислювальні ресурси та вдосконалити свої стратегії цифрової трансформації. Приватні хмарні рішення пропонують контроль, безпеку та налаштування послуг, що робить їх ідеальними для обробки конфіденційних фінансових даних. Навпаки, публічні хмарні рішення забезпечують масштабованість і економію коштів, дозволяючи установам використовувати обчислювальну потужність і сховище на вимогу. Обидва рішення пропонують інструменти для штучного інтелекту, машинного навчання та периферійних обчислень, розширюючи можливості аналізу та обробки даних. Впровадження гібридної хмари дозволяє інтегрувати як приватні, так і публічні хмари, пропонуючи найкраще з обох світів. Послуги хмарних обчислень також надають інструменти розробки додатків і рішення для зберігання даних, стимулюючи інновації та ефективність. Проникнення Інтернету продовжує зростати, що робить хмарні рішення все більш важливими для фінансових установ, щоб залишатися конкурентоспроможними.

    Огляд дослідження ринку

    У галузі фінансових послуг приватні та публічні хмарні рішення стали важливими ІТ-стратегіями для установ, які прагнуть розширити обчислювальні ресурси, підвищити операційну ефективність і забезпечити безпеку даних. Рішення для приватної хмари пропонують контроль, налаштування та розширені заходи безпеки, що робить їх ідеальними для обробки конфіденційних фінансових даних. З іншого боку, публічні хмарні рішення забезпечують масштабованість, гнучкість і економію коштів, дозволяючи фінансовим установам швидко розгортати хмарні програми та служби. Впровадження гібридної хмари набуває популярності, дозволяючи установам використовувати як приватні, так і публічні хмари для оптимальних ІТ-стратегій. Штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) трансформують фінансові послуги, вимагаючи величезної обчислювальної потужності та зберігання даних. Граничні обчислення також важливі для аналітики в реальному часі та обробки з низькою затримкою. Стратегії цифрової трансформації сприяють запровадженню хмарних технологій, завдяки проникненню Інтернету та все більшому використанню мобільних телефонів, планшетів і цифрового банкінгу, що трансформує галузь. Однак нормативні проблеми та кібератаки створюють значні проблеми, що вимагає надійного шифрування, керування ідентифікацією, автоматизації відповідності та хмарного досвіду. Послуги хмарних обчислень пропонують передові інструменти для розробки програм, зберігання даних і аналітичної підтримки. Віртуальні комп’ютери, контейнеризація та архітектура мікросервісів дозволяють установам створювати хмарні програми та ІТ-стратегії, адаптовані до їхніх унікальних потреб. Моделі аварійного відновлення та доставки також є критично важливими для установ фінансових послуг, які прагнуть зменшити ризики та забезпечити безперервність бізнесу.

    Зміст:

    1 Резюме
    2 Ринковий пейзаж
    3 Розмір ринку
    4 Історичний розмір ринку
    5 Аналіз п'яти сил
    6 Сегментація ринку

    • Тип послуги
    • Розгортання
      • Громадська хмара
      • Приватна хмара
    • Географія
      • Північна Америка
      • Європа
      • APAC
      • Південна Америка
      • Близький Схід і Африка
    • Рішення
    • застосування

    7 Клієнтський пейзаж
    8 Географічний пейзаж
    9 Драйвери, виклики та тенденції
    10 Ландшафт компанії
    11 Аналіз компанії
    12 Додаток

    Про Технавіо

    Technavio є провідною світовою дослідницькою та консультаційною компанією в галузі технологій. Їхні дослідження та аналіз зосереджуються на тенденціях ринку, що розвиваються, і надають практичну інформацію, яка допомагає підприємствам визначити ринкові можливості та розробити ефективні стратегії для оптимізації своїх позицій на ринку.

    З більш ніж 500 спеціалізованими аналітиками бібліотека звітів Technavio складається з понад 17 000 звітів, які охоплюють 800 технологій у 50 країнах. Їх клієнтська база складається з підприємств будь-якого розміру, включаючи понад 100 компаній зі списку Fortune 500. Ця зростаюча клієнтська база спирається на всебічне охоплення Technavio, обширні дослідження та практичні аналізи ринку для виявлення можливостей на існуючих і потенційних ринках і оцінки їхніх конкурентних позицій у мінливих ринкових сценаріях.

    Контакти

    Technavio Research
    Джессі Майда
    Керівник медіа та маркетингу
    США: +1 844 364 1100
    Великобританія: +44 203 893 3200
    Електронна пошта: [email protected]
    Веб-сайт: www.technavio.com/

    ДЖЕРЕЛО Технавіо

    rt Ринок приватних і публічних хмарних фінансових послуг зросте на 106,43 мільярда доларів США (2024-2028) завдяки попиту на великі дані; AI стимулює трансформацію ринку

  • Trustwell додає функцію ідентифікації алергенів на основі штучного інтелекту в програмне забезпечення Genesis Foods

    Trustwell додає функцію ідентифікації алергенів на основі штучного інтелекту в програмне забезпечення Genesis Foods

    Нещодавно Trustwell розширив свою платформу Genesis Foods для ідентифікації потенційних алергенів на базі регуляторного помічника Trustwell зі штучного інтелекту (ШІ) AskReg. Нова функція ідентифікації алергенів попереджає користувачів про потенційні алергени для поданих інгредієнтів, допомагаючи користувачам точно позначати алергени в усіх рецептах і етикетках продуктів у програмному забезпеченні Genesis Foods.

    Нова функція аналізує введені спеціальні дані про інгредієнти та попереджає користувача про потенційні алергени, навіть якщо вони вказані під альтернативними назвами чи похідними. Проактивні сповіщення дозволяють швидко вживати коригувальних дій, таких як більш чітке маркування інгредієнтів, перегляд рецептів для уникнення потенційних алергенів і покращення зв’язку з постачальниками для підтвердження інформації про алергени та усунення будь-яких невідповідностей.

    Функція ідентифікації алергенів є частиною нової версії Genesis Foods — сучасної хмарної еволюції програмного забезпечення Trustwell, яка пропонує покращене використання, оновлення в режимі реального часу та розширені можливості для аналізу поживних речовин і відповідності маркування.


    Trustwell: www.trustwell.com

  • Залишилося менше 4 тижнів!

    Залишилося менше 4 тижнів!

    менше 4 тижнів Залишилося менше 4 тижнів!

    ЛОНДОН, 13 січня 2025 р. – (ACN Newswire) – AI and Big Data Expo Globalголовна подія для ентузіастів штучного інтелекту та великих даних, інноваторів і лідерів галузі, відбудеться менше ніж через 4 тижні. Ця подія зі штучного інтелекту та великих даних, яка відбудеться 5-6 лютого 2025 року в приголомшливому лондонському районі Олімпія, призначена для професіоналів з усіх галузей, які хочуть дізнатися більше про новітні технології, які змінюють світ праці.

    1737008805 619 Залишилося менше 4 тижнів Залишилося менше 4 тижнів!

    Ключові моменти:

    – Головні спікери: Подія може похвалитися зірковим складом із понад 150 спікерів із провідних світових організацій, зокрема:

    NVIDIA, LinkedIn, Unilever, Sainsbury's, Co-op, Salesforce, BT Group, Meta, Lloyds Banking Group, Philips, The Economist, Jaguar Land Rover та багато інших.

    Ці першопрохідці галузі поділяться своїм досвідом і баченням того, як штучний інтелект і великі дані формують майбутнє в різних секторах.

    – Провідна програма в галузі – теми включають:

    • Стратегічне розуміння конвергенції машинного навчання, НЛП і нейронних архітектур, які формують майбутнє ШІ.
    • Дізнайтеся, як штучний інтелект змінює бізнес у всьому світі, не лише розширюючи інтелектуальні можливості.
    • Зрозумійте, як ШІ впливає на роботу, організаційну культуру, довіру та лідерство.
    • Дослідіть вплив штучного інтелекту на навички, співпрацю людини та штучного інтелекту та досвід роботи.
    • Допоможіть своїй організації пройти шлях трансформації ШІ.
    • Пориньте в розширену аналітику та штучний інтелект, щоб приймати розумніші бізнес-рішення на основі даних.

    Неперевершені мережеві можливості: Очікується понад 7000 відвідувачів. Виставка штучного інтелекту та великих даних пропонує неперевершені можливості для нетворкінгу, включно з мережевими напоями в день 1 заходу. Крім того, скористайтеся нашим інструментом пошуку партнерів на основі штучного інтелекту, щоб зв’язатися з потенційними співробітниками, клієнтами та лідерами думок з усього світу.

    Спільні шоу: Отримайте доступ до дев’яти спільних подій, які охоплюють широкий спектр технологічних інновацій і трендів. Цей формат кількох подій гарантує, що учасники зможуть досліджувати перетин штучного інтелекту, великих даних та інших нових технологій.

    Виставковий поверх: Відкрийте для себе останні інновації від понад 150 провідних постачальників рішень, зокрема Salesforce, Experian, Edge Impulse, Snowflake, Coursera тощо. Виставковий зал — це ваші ворота, щоб побачити передові продукти та послуги з перших рук, пропонуючи рішення, які можуть змінити ваш бізнес.

    У сучасному ландшафті, що швидко розвивається, штучний інтелект – це не просто інструмент, це стратегічний імператив. Керівники та старші співробітники повинні випереджати нові тенденції, щоб сприяти інноваціям, ефективності та зростанню всієї організації.

    Дізнайтеся, як AI може змінити ваш бізнес! Глибоко зануртеся в передові сесії, що охоплюють усе: від етики ШІ та інфраструктури до співпраці людини та ШІ та революційних випадків використання.

    Зареєструйтеся сьогодні:

    Не пропустіть свій шанс відвідати цю провідну світову подію та підвищити свій досвід штучного інтелекту. Забезпечте свій квиток сьогодні, відвідавши нашу сторінку реєстрації.

    Про AI & Big Data Expo:

    Виставка AI and Big Data Expo є частиною TechEx Events – провідної технологічної події: https://lnkd.in/erp6-F_M. Підготуйтеся до двох днів неперевершеного доступу до тенденцій та інновацій, які формують майбутнє штучного інтелекту, автоматизації та великих даних у галузях у всьому світі. Крім того, отримайте доступ до 9 спільних подій, усі в рамках серії подій TechEx. Не пропустіть!

    Ми з нетерпінням чекаємо вітати вас на виставці AI & Big Data Expo Global у Лондоні!

    Контакт для ЗМІ:
    Чарлі Герн
    charlie@techforge.pub

  • Наступний рубіж продуктивності досліджень і розробок

    Наступний рубіж продуктивності досліджень і розробок

    Алекс Девересон, Кріс Анагностопулос, Девід Шампань, Хьюг Лавандьє, Лівен ван дер Векен, Томас Девенінс та Ульріх Вейхе
    з Алексом Пелуффо, Бенджі Ліном, Дженніфер Хоу та Марен Екхофф

    Минуло два роки відтоді, як поява генеративного штучного інтелекту (generative AI) перевернула очікування щодо того, що можливо в бізнесі, і організації починають усвідомлювати його справжню цінність, використовуючи generative AI, наприклад, для підвищення продуктивності розробників програмного забезпечення або ефективність маркетингових кампаній і операцій з обслуговування клієнтів. Ці перші результати узгоджуються з дослідженнями McKinsey, які показали, що 75 відсотків вартості сценаріїв використання штучного інтелекту покоління буде надходити з чотирьох сфер: маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення, робота з клієнтами та дослідження та розробки.

    З цих чотирьох науково-дослідні розробки залишаються найменш цінованими і, можливо, найбільш переконливими. Це тому, що окрім підвищення продуктивності та ефективності лабораторних дослідників, останні розробки в галузі штучного інтелекту мають потенціал трансформувати весь процес досліджень і розробок, істотно прискорюючи швидкість метаболізму, з якою досліджуються ідеї, і навіть створюючи абсолютно нові гіпотези для дослідження. GPT-4, який підтримує ChatGPT, та інші великі мовні моделі (LLM) уже використовують досягнення в обробці людської мови для досягнення прогресу в наукових дисциплінах. Наприклад, останній препринт Microsoft демонструє потужний потенціал GPT-4 для аналізу та синтезу складної наукової інформації в таких галузях, як біологія, відкриття ліків, обчислювальна хімія та дизайн матеріалів.1 Оскільки так багато наукової інформації базується на тексті, LLM успішно використовуються в різних контекстах, наприклад, для виявлення закономірностей експресії ДНК у ракових клітинах і для вирішення інженерних проблем в аерокосмічному дизайні.2

    Але для реалізації повного потенціалу ШІ для наукових відкриттів і розробок потрібен інший підхід до ШІ — підхід, який ми визначили як «науковий ШІ».

    Що таке науковий ШІ?

    Як випливає з назви, Scientific AI використовує AI для створення та перевірки наукових гіпотез. Він включає в себе інструменти та практики штучного інтелекту, розроблені спеціально для наукових застосувань, наприклад методи, які використовують великі обсяги наукових даних, особливо необроблені об’єктивні вимірювання, для забезпечення міждисциплінарних наукових висновків. На відміну від інструментів штучного інтелекту, які використовуються для підвищення ефективності та продуктивності операцій (інструментів, які, швидше за все, стануть товарними), науковий штучний інтелект використовує власні дані та досвід, маючи потенціал для підвищення інновацій і стати справжньою конкурентоспроможністю.

    Ми віримо, що науковий штучний інтелект має потенціал для вирішення деяких найскладніших, давніх проблем, з якими стикаються дослідники в широких галузях науки, таких як хімія, біологія, матеріали та фізика, допомагаючи просувати інновації в усіх галузях, де наука має значення. Це можна зробити кількома важливими способами.

    Робота через силоси

    Наукові відкриття довгий час спиралися на окремі підходи з даними та методами, розробленими для вирішення дуже специфічних проблем. Вісім років тому в статті, яка закликала до прийняття більш міждисциплінарних підходів, Біотехнологія природи нарікав: «Дослідницькі силоси продовжують перешкоджати біологічним дослідженням».3 Зовсім недавно стаття 2023 року в Синтез природи стверджував, що «відокремлений характер звичайних дослідницьких зусиль щодо відкриття нових матеріалів і молекул» залишається проблемою у відкритті хімікатів і матеріалів.4

    Такі наукові сфери, як аналіз генома та фізичне моделювання, так само досягли плато інновацій, частково через складність синтезу кількісної інформації, отриманої за допомогою методів моделювання, які чітко адаптовані до окремих типів даних. Науковий штучний інтелект відкриває вихід із глухого кута, створюючи підходи, які потенційно можуть розірвати розбіжності в наукових відкриттях і розробці продуктів. Науковий штучний інтелект може використовувати прогрес у базових моделях, які є мультимодальними за своєю природою та узагальнювати в різних областях даних або навіть галузях, наприклад, використовувати базові моделі хімії для покращення відкриття ліків і полімерів, а також використовувати досягнення в ширшій екосистемі штучного інтелекту, як-от генерація синтетичних даних і причинно-наслідкове машинне навчання.

    Інтегруючи різноманітний масив даних, основні моделі можуть екстраполювати за межі своїх суворих периметрів навчання, щоб отримати чисту нову ідею. Наприклад, моделі, спочатку розроблені для відкриття ліків, які поєднують молекулярну інформацію та зображення, можна перепрофілювати для синтезу спеціальних хімікатів; моделі, розроблені для комп’ютерного зору в рослинах, можна пристосувати до виявлення раку в клітинах людини; або моделі, розроблені для прогнозування згортання білків антитіл, можуть бути використані для розробки ферментів харчових продуктів.

    Вихід за межі тексту та мови

    Багато з найпопулярніших і найпотужніших сучасних програм штучного інтелекту та штучного інтелекту покоління засновані на тексті, але ядро ​​критичних даних у дослідженнях і розробках базується не на тексті, а натомість дуже різнорідне, охоплюючи зображення, молекулярні структури, динамічні системи, показники активності та статистичні дані. відповіді. Це ядро ​​важливих даних отримано з різноманітних джерел, таких як чашки Петрі, препарати, клінічні випробування, мікроскопи, радари та інші наукові прилади. Оскільки більшість промислових досліджень і розробок покладаються на ці модальності даних для відкриття нових продуктів, потенціал впливу нових базових моделей на основі таких джерел даних дуже високий.

    Наприклад, білкова інженерія є основною рушійною силою досліджень і розробок у кількох основних галузях, таких як фармацевтика (наприклад, терапевтичні антитіла), медична діагностика (такі як матриці афінності на основі антитіл), промислова хімія (такі як технічні ферменти для миючих засобів) і відновлювані джерела енергії (такі як ферменти, що перетравлюють пластик). Усі ці галузі починають отримувати вигоду від революційних основ білкових моделей, таких як RoseTTAFold і AlphaFold 3. (Провідні дослідники, що стоять за цими технологіями, отримали Нобелівську премію з хімії 2024 року та залучили понад 1 мільярд доларів у рамках фінансування серії A, щоб продовжити переклад ці технології для промисловості.5 ) Так само моделі фундаменту, такі як Uni-Mol, FM4M і SPMM6— які вивчають властивості хімічних структур — дозволяють дослідникам передбачати природу малих хімічних молекул і навіть генерувати раніше невідомі.

    Робота в ітераційних циклах

    Моделі штучного інтелекту пропонують проекти, лабораторні дослідники та інженери перевіряють ці пропозиції, а отримані дані включаються в штучний інтелект для отримання нових ідей. Цей процес створення, тестування та вдосконалення стимулює інновації через покращення даних і постійне навчання. У світі, де все більше моделей ШІ стають відкритими, а таланти можуть вільно переходити від одного гравця до іншого, шлях до диференціації залежить від даних і навчання цих моделей за допомогою циклів активного навчання. Доступ до даних є основною конкурентною перевагою, яка може перетворитися на цінність, лише якщо дані правильно інтегровані та можуть перетікати туди-сюди від ШІ до лабораторій. Ми вже бачимо, як інвестори в науковий штучний інтелект віддають перевагу компаніям із циклами активного навчання, які створюють власну ідею шляхом тонкого налаштування конкретних наборів даних.

    І ці ітераційні цикли стануть ще міцнішими з появою агентного штучного інтелекту, який дозволить дослідникам спілкуватися та ділитися досвідом із керованими штучним інтелектом агентами знань, навченими на широкій базі наукових знань та історичних даних, що охоплюють різні галузі. Говорячи більш розмовною мовою, це світ, у якому супутник ШІ може сказати дослідникам: «Не запускайте цей експеримент; це було зроблено раніше і не вдалося» або «Остання особа, яка проводила цей аналіз, досягла найкращого прогресу на цьому наступному етапі».

    Важливо розуміти, що велика кількість нових доказів, які, ймовірно, буде створено науковим штучним інтелектом, матиме різний рівень достовірності залежно від обсягу даних, кількості циклів навчання та ступеня зовнішньої перевірки. Іншими словами, не всі докази однакові. Щоб отримати максимальну віддачу від наукового штучного інтелекту, організаціям потрібно буде створити бізнес-процеси, здатні використовувати та, за потреби, додатково перевіряти ідеї різного ступеня достовірності.

    Початок роботи з науковим ШІ

    Багато галузей — від фармацевтики та сільського господарства до автомобілебудування, аеронавтики та енергетики — отримають значну користь від розгортання наукового ШІ. Наш аналіз показує, що ця цінність буде надходити з двох джерел: прискорення продуктивності завдяки швидкості та більша ймовірність успіху (швидше обертання колес), одночасно створюючи нові рішення та домени (створюючи абсолютно нові колеса). Тим не менш, оскільки науковий ШІ глибоко впливає на весь процес досліджень і розробок, для успішного впровадження в масштабах йому потрібен набір будівельних блоків трансформації. Структура McKinsey, яка може забезпечити успішну аналітичну трансформацію, включає шість ключових параметрів, які необхідно враховувати: план, пов’язаний з науковою та бізнес-цінністю, цифрові та аналітичні можливості, архітектура даних, технічна архітектура, талант і гнучка операційна модель, а також впровадження та масштабування план, який детально описує дорожню карту від перших суперкористувачів до широкого впровадження. Розглядаючи всі шість вимірів протягом процесу наукових відкриттів, організації можуть забезпечити масштабне розгортання наукового ШІ з прямим впливом на стратегічні пріоритети.

    Навіть з урахуванням цих чинників організації повинні бути обережними, намагаючись робити занадто багато одночасно. Замість того, щоб запускати низку доказів концепції, компаніям краще розгортати меншу кількість ініціатив (навіть лише одну або дві), які можна пов’язати зі стратегічними та бізнес-цілями та служити основою для майбутніх ініціатив. Стратегія сприяння прийняттю в довгостроковій перспективі також є важливою. Науковий штучний інтелект може бути потужним, але це також нова здатність, для реалізації якої може знадобитися деякий час. Надмірні обіцянки на ранніх етапах можуть призвести до розчарування та скепсису серед користувачів, що підриває довгостроковий потенціал технології. Але завдяки належній структурі та надійній загальноорганізаційній стратегії Scientific AI віщує нову еру творчості, інновацій та трансформації.

    Алекс Девересон є партнером лондонського офісу McKinsey, де Девід Шампань є старшим партнером і Марен Екхофф є видатним науковцем з даних; Кріс Анагностопулос є партнером офісу в Афінах; Юг Лавандьє є старшим партнером паризького офісу, де Алекс Пелуффо є консультантом; Лівен ван дер Векен є старшим партнером офісу в Ліоні; Томас Девенінс є партнером женевського офісу; Ульріх Вейхе є старшим партнером у Франкфуртському офісі; і Бенджі Лін є асоційованим партнером в бостонському офісі, де Дженніфер Хоу є старшим керівником активу.

    1 Microsoft Research AI4Science і Microsoft Azure Quantum, «Вплив великих мовних моделей на наукові відкриття: попереднє дослідження з використанням GPT-4», arXiv, листопад 2023 р.
    2 Wenpin Hou і Zhicheng Ji, «Оцінка GPT-4 для анотації типу клітини в одноклітинному аналізі RNA-seq», Природні методи25 березня 2024 р., том 21; Метью Дж. Ха та Крістофер С. Пірсон, Використання ChatGPT для розробки інструментів інженерного проектування та аналізудокумент зустрічі форуму AIAA SCITECH 2024, AIAA 2024-0914, січень 2024 р.
    3 «Так довго до силосів», Біотехнологія природи2016, том 34.
    4 Мілад Аболхасані та Євгенія Кумачева, «Розвиток автономних лабораторій у хімії та матеріалознавстві», Синтез природи2023, том 2.
    5 «Девід Бейкер: факти», Nobel Prize Outreach, доступ 8 січня 2025 р.; Анналі Армстронг, «Нова потужна компанія Xaira, що займається відкриттям ліків зі штучним інтелектом, отримала 1 мільярд доларів США», Fierce Biotech, 24 квітня 2024 р.
    6 Qiankun Ding та ін., «Uni-Mol: універсальна структура навчання 3D молекулярного представлення», ChemRxiv, 6 березня 2023 р.; «Вступ до базових моделей IBM для матеріалів (FM4M)», GitHub, доступ 8 січня 2025 р.; Jinho Chang і Jong Chul Ye, «Двонаправлена ​​генерація структури та властивостей через єдину модель молекулярної основи», Комунікації природи2024, том 15.

  • Трансформаційна сила великих даних в оцінці страхових ризиків

    Трансформаційна сила великих даних в оцінці страхових ризиків

    У сфері страхування, яка швидко розвивається, великі дані та розширена аналітика – це не просто модні слова; вони є рушійними силами трансформаційних змін у тому, як страховики оцінюють ризик, цінову політику та взаємодіють із клієнтами. З наближенням до 2025 року інтеграція спеціалізованих джерел даних, аналітики в режимі реального часу та розуміння, керованого штучним інтелектом, змінить підхід галузі до управління ризиками. Тут ми досліджуємо ключові інновації та тенденції, що формують майбутнє оцінки страхових ризиків, підкріплюючись цифрами та фактами з провідних галузевих джерел.

    Інтеграція спеціалізованих джерел даних

    Одним із найбільш значних досягнень в оцінці страхових ризиків є інтеграція спеціалізованих джерел даних. Страховики все більше використовують дані про клімат і здоров’я для покращення своїх процесів андеррайтингу. Наприклад, інформація про зміну клімату з локальних джерел використовується для розрахунку потенційних ризиків пошкодження майна та проблем зі здоров’ям, спричинених кліматом. Цей підхід дозволяє страховикам розрізняти страхувальників із різними профілями ризику, наприклад, активних триатлоністів і малорухливих осіб із прихованими ризиками для здоров’я (Gradient AI, 2025).

    Використання даних про стан здоров’я з розумних годинників та інших пристроїв, які можна носити, ще одна зміна ситуації. Відстежуючи інформацію, пов’язану з фітнесом, страховики можуть пропонувати більш персоналізовані ціни полісів і оцінку вимог. Це не тільки підвищує точність оцінки ризиків, але й підвищує задоволеність клієнтів, надаючи індивідуальні страхові рішення (Gradient AI, 2025).

    Аналітика даних у реальному часі

    Перехід від використання історичних даних до розуміння в реальному часі революціонізує страхову галузь. Тепер страховики використовують дані в режимі реального часу з таких пристроїв, як дрони та датчики IoT, щоб краще розуміти ризики та покращувати взаємодію з клієнтами. Цей підхід у реальному часі допомагає виявляти нові тенденції, покращувати оцінку ризиків і адаптувати політику ціноутворення відповідно до поточних умов (EpayPolicy, 2025).

    Наприклад, моніторинг поведінки водія в режимі реального часу за допомогою телематики може призвести до більш точного визначення ціни автострахування. Аналізуючи дані про швидкість, схеми гальмування та час водіння, страховики можуть запропонувати динамічні моделі ціноутворення, які винагороджують звички безпечного водіння. Це не тільки знижує ризик нещасних випадків, але й стимулює страхувальників застосовувати більш безпечні методи водіння (Plunkett Research, 2025).

    Розширений ШІ та машинне навчання

    Штучний інтелект і машинне навчання знаходяться в авангарді цифрової трансформації страхової галузі. Ці технології надають наступні найкращі рекомендації щодо андеррайтингу та управління претензіями, допомагаючи андеррайтерам регулювати ліміти покриття, а спеціалістам з регулювання претензій визначати оптимальні шляхи врегулювання. Статті, керовані штучним інтелектом, дозволяють страховикам приймати більш обґрунтовані рішення, зменшити ручний контроль і прискорити процес розгляду претензій (Gradient AI, 2025).

    Про це свідчить статистика 76% страхових компаній США вже впровадили генеративні можливості штучного інтелекту принаймні в одній бізнес-функції, причому обробка претензій, обслуговування клієнтів і розповсюдження є провідним впровадженням (Insurance Thought Leadership, 2025). Крім того, 70% керівників страхових компаній планують запровадити ініціативи штучного інтелекту в індустрії позовів, підкреслюючи зростаючу залежність від штучного інтелекту для оптимізації операцій і підвищення ефективності (Wisedocs, 2025).

    Прогностична аналітика на основі алгоритмів машинного навчання також відіграє вирішальну роль у виявленні аномалій у даних претензій. Позначаючи потенційно шахрайські дії, страховики можуть оптимізувати робочі процеси та зменшити збитки. Цей проактивний підхід до виявлення шахрайства не тільки захищає прибутки страховика, але й підвищує цілісність процесу страхування (SPD Tech, 2025).

    Персоналізована ціна ризику

    Інтеграція аналітики великих даних дозволяє страховикам створювати персоналізовані моделі ціноутворення на основі точної оцінки ризиків. Сегментуючи клієнтів на основі їх поведінки та демографічних показників, страховики можуть запропонувати індивідуальні страхові рішення, які відображають індивідуальні профілі ризику. Це включає динамічне коригування ціни на основі факторів ризику в реальному часі, таких як звички водіння та показники здоров’я (Binariks, 2025).

    Аналіз геопросторових даних є ще одним інструментом, який страховики використовують для коригування моделей оцінки ризиків і адаптації політики до конкретних регіональних ризиків. Наприклад, нерухомість, розташовану в районах, схильних до повеней, можна оцінити точніше, що призведе до більш відповідного покриття та ціноутворення. Цей рівень персоналізації не тільки покращує задоволеність клієнтів, але й покращує здатність страховика ефективно управляти ризиками (SPD Tech, 2025).

    Покращена відповідність і прозорість

    У сфері страхування, що розвивається, відповідність і прозорість є не просто нормативними вимогами, а важливими компонентами побудови довіри споживачів. Оскільки страховики впроваджують більш складні моделі, керовані ШІ, забезпечення прозорості в процесах прийняття рішень стає першочерговим. Ці моделі все більше узгоджуються з нормативними вказівками, включаючи зрозумілі компоненти штучного інтелекту, які забезпечують чітке розуміння процесів прогнозування, яке можна перевірити. Ця прозорість має вирішальне значення для підвищення довіри споживачів і спрощення дотримання нормативних документів, дозволяючи страховикам з більшою легкістю керувати складними ландшафтами відповідності (Gradient AI, 2025).

    Крім того, інтеграція технології блокчейн революціонізує прозорість у страховій галузі. Blockchain створює безпечний, незмінний запис транзакцій, гарантуючи, що всі сторони мають доступ до єдиного джерела правди. Ця технологія є особливо корисною для автоматизації виконання контрактів за допомогою смарт-контрактів, які зменшують ймовірність суперечок і забезпечують дотримання всіма сторонами погоджених умов. Усуваючи двозначності та розбіжності, блокчейн підвищує операційну ефективність і зміцнює довіру між страховиками та страхувальниками (ASNOA, 2025).

    Прагнення до прозорості також спонукає страховиків застосовувати більш зручні для споживачів практики. Наприклад, страховики все частіше надають страхувальникам доступ до власних даних, що дозволяє їм зрозуміти, як їхня поведінка та дії впливають на профілі ризиків і премії. Це розширення прав і можливостей не тільки зміцнює довіру, але й заохочує страхувальників брати участь у поведінці, що зменшує ризик, що в кінцевому підсумку приносить користь як страховику, так і застрахованим.

    Крім того, регуляторні органи визнають важливість прозорості та тісно співпрацюють зі страховиками, щоб розробити рамки, які підтримують етичне використання ШІ та великих даних. Ця співпраця спрямована на те, щоб технологічний прогрес не ставив під загрозу права споживачів або конфіденційність. Стимулюючи середовище співпраці та взаєморозуміння, регулятори та страхові компанії можуть працювати разом, щоб створити більш прозору та підзвітну страхову галузь.

    Покращена відповідність і прозорість мають вирішальне значення для майбутнього страхування. Використовуючи такі технології, як штучний інтелект і блокчейн, страховики можуть надати чітку, піддатливу перевірці інформацію про свої процеси, зміцнити довіру споживачів і забезпечити дотримання нормативних стандартів. Оскільки галузь продовжує розвиватися, ці елементи відіграватимуть ключову роль у формуванні більш прозорого та надійного страхового середовища.

    Автоматизація та ефективність

    Поштовх до автоматизації продовжує залишатися рушійною силою страхової галузі. Використовуючи передові інструменти оцінки ризику та автоматизацію на основі даних, страховики можуть оптимізувати операції та зробити процеси швидшими та ефективнішими. Це включає в себе автоматизацію ручних, трудомістких завдань під час обробки претензій, скорочення часу обробки з тижнів до годин або навіть хвилин (EpayPolicy, 2025).

    Андеррайтинг, керований штучним інтелектом, покращує прибутковість і задоволеність клієнтів, пропонуючи швидші та більш індивідуальні послуги. Автоматизуючи рутинні завдання, страховики можуть зосередитися на більш складних процесах прийняття рішень, що в кінцевому підсумку покращує загальний досвід клієнтів (Gradient AI, 2025).

    Гібридна хмара та квантові обчислення

    Запровадження гібридних хмарних рішень і квантових обчислень має революціонізувати масштабованість даних, довіру та безпеку в страховій галузі. Гібридні хмарні рішення пропонують страховикам гнучкість масштабувати свої ІТ-ресурси відповідно до попиту, ефективно керуючи піковими навантаженнями без надмірних інвестицій у локальну інфраструктуру. Поєднуючи приватні та публічні хмарні ресурси, страховики можуть оптимізувати витрати та сприяти бездоганній інтеграції даних із різних джерел, забезпечуючи обмін даними та їх аналіз у реальному часі (Insurtech Insights, 2025).

    Квантові обчислення пропонують безпрецедентну обчислювальну потужність, дозволяючи страховикам обробляти складні обчислення та моделювання набагато швидше, ніж традиційні комп’ютери. Це особливо корисно для моделювання ризиків та актуарних розрахунків, дозволяючи страховикам розробляти більш точні моделі ціноутворення та краще розуміти нові ризики. Квантові обчислення також можуть оптимізувати різні операційні процеси, такі як управління портфелем, виявлення шахрайства та обробка позовів, підвищуючи ефективність і знижуючи витрати (Insurtech Insights, 2025).

    Інтеграція великих даних, ШІ та розширеної аналітики змінює підхід страхової галузі до оцінки ризиків. Використовуючи ці технології, страховики можуть запропонувати точніші ціни на поліси, покращити взаємодію з клієнтами та підвищити операційну ефективність. Оскільки ми наближаємося до 2025 року, подальше впровадження цих інновацій матиме вирішальне значення для формування майбутнього управління страховими ризиками.

    цитати:

    • Градієнт ШІ. (2025). Що чекає ШІ у страхуванні: 6 тенденцій, на які варто звернути увагу. Отримано з Gradient AI
    • EpayPolicy. (2025). Попереду: 6 прогнозів для страхового ландшафту. Отримано з EpayPolicy
    • Дослідження Планкетта. (2025). 10 основних тенденцій, що формують індустрію страхування. Отримано з Plunkett Research
    • SPD Tech. (2025). Аналітика даних у страхуванні: стратегічна перевага для трансформації управління ризиками. Отримано з SPD Tech
    • Бінарікс. (2025). Оцінка страхових ризиків за допомогою Big Data Analytics. Отримано з Бінарікс
    • ASNOA. (2025). Технології ШІ та страхова індустрія: тенденції, на які варто звернути увагу. Отримано з ASNOA
    • Insurtech Insights. (2025). Лідери розкривають, що чекає на страхування: 20 тенденцій, які трансформують галузь. Отримано з Insurtech Insights
    • Лідерство страхової думки. (2025). AI у страхуванні: прогнози на 2025 рік. Отримано з Insurance Thought Leadership
    • Wisedocs. (2025). Тенденції штучного інтелекту у 2025 році для сфери страхування, права та медицини. Отримано з Wisedocs
  • Глобальний тренінг з інформаційної системи управління реабілітацією, Дакар, Сенегал, жовтень 2024 р

    Глобальний тренінг з інформаційної системи управління реабілітацією, Дакар, Сенегал, жовтень 2024 р

    Фон

    RMIS — це не лише інформаційні системи та показники охорони здоров’я, а й, перш за все, прийняття рішень у реабілітації на основі даних. Дивовижно (побачити), як можна зробити висновок про різні сфери реабілітації на основі кількох, здавалося б, простих числових даних і, таким чином, шукати найкращі шляхи зміцнення системи. Інструментарій RMIS є надійним інструментом, який, на мою думку, системи охорони здоров’я будуть використовувати з більшим бажанням.

    Доктор Вероніка Кшепковська, ВООЗ/ЄВРО

    Посилення реабілітації в системах охорони здоров’я вимагає значного планування та прийняття рішень у країнах, які мають підкріплюватися якісними даними та інформацією. Таким чином, ключовим заходом для посилення реабілітації є збір відповідної інформації, включно з даними про реабілітацію на рівні установ, даних про потужності та продуктивність сектору, а також інформацію про функціонування.

    Набір інструментів ВООЗ «Інформаційна система управління реабілітацією» (RMIS), один із технічних продуктів, розроблених у рамках ініціативи «Реабілітація 2030», містить керівний документ із переліком стандартних показників для регулярного звітування медичних закладів. Цей ресурс слугує глобальним стандартом для керівництва державами-членами щодо збору інформації від закладів охорони здоров’я, яка відображає статус реабілітаційних послуг у країні.

    Які ключові переваги використання набору інструментів RMIS?

    1. Стандартизований збір даних: забезпечує послідовність у різних закладах охорони здоров’я та регіонах.
    2. Покращене прийняття рішень: надає органам охорони здоров’я важливу інформацію для стратегічного планування.
    3. Зміцнення систем охорони здоров’я: сприяє інтеграції реабілітаційних послуг у загальне надання послуг охорони здоров’я.
    4. Глобальна порівняльність: дозволяє проводити порівняльний аналіз і обмінюватися кращими практиками між країнами.

    Посилення регулярної звітності щодо реабілітаційних послуг

    Для підтримки впровадження в країні інструментарій постачається з цифровим пакетом, розробленим у DHIS2 в Університеті Осло. Цей пакет полегшує звітування даних, аналіз і гарантію якості. DHIS2 — це платформа з відкритим кодом для збору, зберігання та аналізу даних. Країни з власною цифровою платформою можуть адаптувати цей пакет на основі запропонованих метаданих реабілітації.

    Як правило, у реалізації беруть участь численні зацікавлені сторони, такі як відділ реабілітації та відділ моніторингу та оцінки Міністерства охорони здоров’я, команда інформаційних систем охорони здоров’я, постачальники реабілітаційних послуг і партнери в країні. За підтримки ВООЗ Міністерство охорони здоров’я зазвичай керує процесом, який включає оцінку готовності закладу для регулярного звітування про реабілітацію, розробку набору показників для країни, визначення стандартних операційних процедур, конфігурацію системи DHIS2 країни або іншої цифрової платформи. на основі стандартних вимог до звітності про реабілітацію та навчання фахівців з реабілітації для збору та введення даних про реабілітацію.

    Група людей сидить за столом у спільній обстановці.
    Учасники глобального тренінгу з інформаційної системи управління реабілітацією під час семінару в Дакарі.
    Автор фото: Wouter de Groote

    Учасники з дуже різних місць зіткнулися з однаковими проблемами, намагаючись інтегрувати дані про реабілітацію в звичайні інформаційні системи охорони здоров’я та використовувати ці дані для управління реабілітаційними послугами та програмами на рівні установ і регіонах. Я був дуже радий мати можливість глибоко зануритися в рекомендовані ВООЗ індикатори реабілітації, особливо ті, які стосуються звітності на основі випадків.

    Доктор Вінісіус Рамос, директор Університету Сан-Паулу

    Глобальне навчання в Дакарі (Сенегал)

    Триденний глобальний навчальний семінар для 15 учасників з усіх регіонів ВООЗ відбувся з 29 по 31 жовтня 2024 року в Дакарі, Сенегал, за підтримки USAID, ВООЗ AFRO та Сенегальського офісу ВООЗ.

    Семінар був спрямований на підвищення потенціалу персоналу ВООЗ з регіональних і національних офісів для підтримки країн у зміцненні їх регулярного збору даних і звітності про реабілітаційні послуги з використанням інструментарію ВООЗ RMIS. Крім того, він був розроблений для зовнішніх експертів, які, як очікується, будуть технічно підтримувати країни для конкретних кроків впровадження, таких як адаптація глобальних стандартів на основі потреб у даних країни та підтримка розробки інструментів звітності та навчання фахівців з реабілітації. Навчання проходило в очній формі та включало лекції, інтерактивні заходи, роботу в групах та тематичні дослідження. Засідання проводили д-р Воутер Де Грут (технічний радник Програми реабілітації ВООЗ), пан Юрій Рогачов (реалізатор DHIS2 Університету Осло), д-р Чу Ань (відділ ВООЗ з даних, аналітики та доставки для впливу) та пан Джеральд Окелло (ReLAB- HS Уганда).

    Група людей сидить за столом у спільній обстановці.
    Учасники глобального тренінгу з інформаційної системи управління реабілітацією під час семінару в Дакарі.
    Автор фото: Wouter de Groote

    Цей тренінг дасть нам можливість покращити інтеграцію даних реабілітації в нашу звичайну систему збору даних і в DHIS2. Доступність даних допоможе нам більш ефективно націлювати заходи, ефективно коригувати програми відповідно до мінливих потреб охорони здоров’я, оптимізувати використання ресурсів і підвищити якість і ефективність медичних послуг. Обмін провідними показниками, які відстежує ВООЗ у цій сфері, вимагає від нас перегляду або перегляду основних інструментів збору даних, щоб включити основні аспекти вимірювання показників. Це сприятиме гармонізації аналізу та порівнянності з іншими суб’єктами та країнами. Усе це потребує постійних зусиль, і ми розраховуємо на технічну та фінансову підтримку ВООЗ, щоб це зробити.

    Доктор Мансур Фей, Міністерство охорони здоров'я Сенегалу

    Наступні кроки

    Учасники тренінгу, як-от персонал ВООЗ з усієї організації та зовнішні експерти, нададуть підтримку державам-членам у впровадженні набору інструментів ВООЗ RMIS для покращеного збору даних про реабілітацію та звітності, надаючи відповідну інформацію для прийняття рішень органами охорони здоров’я. Очікується, що протягом наступних кількох років багато країн з усіх регіонів ВООЗ матимуть доступні дані, що дозволить планувати кращу відповідь на потреби реабілітації населення.

    Використовуючи набір інструментів RMIS, ми не просто збираємо дані – ми прокладаємо шлях до майбутнього, де кожна людина матиме доступ до необхідних послуг реабілітації.

    Дізнайтеся більше про інструментарій RMIS тут.

  • Що таке інженерія даних – типові проблеми та рішення

    Що таке інженерія даних – типові проблеми та рішення

    Підприємства та бізнес пов’язані величезною кількістю цифрових даних, і традиційні методи більше не мають на увазі. Саме тут послуги з розробки даних формують основу для управління підприємствами, що керуються даними, шляхом проектування, будівництва та обслуговування систем підтримки та інфраструктури. Інженери з даних мають досвід керування масовими наборами даних у режимі реального часу. Високоякісні дані витягуються з доступних ресурсів даних і надаються різним відділам підприємства як цінна інформація. Інвестуючи в комплексні послуги з розробки даних і вирішуючи виклики, організації можуть розкрити повний потенціал своїх даних, сприяючи кращим бізнес-результатам і здобуваючи перевагу у своїх галузях.

    зображеннязображення

    Надійні інженерні структури даних і сучасні технології, такі як хмарні платформи, можуть допомогти організаціям оптимізувати свої робочі процеси з даними та підвищити доступність даних і управління. Цей гнучкий підхід дозволяє компаніям отримати переваги аналітики великих даних, машинного навчання та штучного інтелекту, що зрештою вносить інновації та оптимізує операційну ефективність. З появою озер даних і озерних будинків рішення для розробки даних розвинулися, щоб охоплювати як структуровані, так і неструктуровані дані, дозволяючи компаніям отримати глибше розуміння та залишатися попереду в метушні. Ефективні рішення для обробки даних розширюють можливості компаній, перетворюючи невпорядковані дані в узгоджену інформацію, що зрештою прокладає

    Прогноз створення глобальних даних та рішень для розробки даних, що керують вибухом даних

    зображеннязображення

    Джерело: https://www.statista.com/chart/17727/global-data-creation-forecasts/

    Приголомшливі темпи, з якими сьогодні генеруються дані, очевидні в прогнозі. Експерти передбачають, що з 2025 по 2035 роки світ буде генерувати захмарну кількість зетабайтів і мільярдів терабайт даних щодня – майже еквівалентно заповненню мільйона смартфонів вибуховими даними щодня! Цей вибух у генеруванні даних викликаний поширенням пристроїв Інтернету речей, взаємодією в соціальних мережах і безліччю цифрових програм, з якими працюють окремі особи та компанії. Викидання надмірного обсягу інформації відкриває як захоплюючі можливості, так і величезні виклики для організацій у всьому світі. В епоху, позначену великими даними, компанії, які можуть ефективно збирати, аналізувати та використовувати точну й достовірну інформацію, будуть домінувати на переважаючому ринку, забезпечуючи розумніші рішення та інновації.

    Щоб орієнтуватися в цьому величезному просторі даних, попит на передові рішення для обробки даних досягає свого піку. Організації все більше покладаються на новітні цифрові технології, такі як штучний інтелект, машинне навчання та хмарні обчислення, щоб керувати агресивною хвилею потоку даних. Рішення для розробки даних полегшують збір і зберігання даних, зберігаючи при цьому якість і легкість доступу.

    Оскільки удосконалення правил конфіденційності даних розвивається в усьому світі, розробляються рішення, щоб збалансувати відповідність із зростанням бізнесу. Передовий досвід розробки даних стосується не лише стримування безпрецедентного вибуху даних; йдеться про перетворення великої кількості необробленої інформації в практичні ідеї, що дають змогу підприємствам процвітати у світі, керованому даними.

    Перешкоди та виклики в області інженерії даних

    Інженери даних справді є найкращими контролерами вільного потоку даних із різних джерел. Давайте розкриємо основні виклики, які стають перешкодою на шляху впровадження служб обробки даних:

    Інтеграція даних

    Основною проблемою є агрегування даних із багатьох джерел, таких як бази даних, API та озера даних, що часто спричиняє проблеми сумісності та потребує складних процесів трансформації.

    Забезпечення якості даних

    Перевірка точності, послідовності та надійності даних може зайняти багато часу. Це вимагає зусиль з перевірки та складних методів очищення, щоб усунути шум і неточності.

    Проблеми масштабованості

    Оскільки обсяги даних зростають, інженери з обробки даних повинні діяти розумно та проектувати сумісні системи, які можуть ефективно масштабуватися без значного зниження продуктивності. Однак це складно через залучення складних архітектур та інноваційних рішень.

    Обробка в реальному часі

    Аналітика в режимі реального часу витягує важливі дані, які можуть постійно допомагати в покращенні роботи. Однак розробники даних стикаються з проблемами при впровадженні систем, які передають дані, зберігаючи низьку затримку та високу швидкість обробки даних.

    Безпека та відповідність

    Дотримання нормативних стандартів (наприклад, GDPR або HIPAA) для захисту конфіденційних даних вимагає впровадження надійних заходів безпеки та практик, що може ускладнити архітектуру каналу даних.

    Вибір інструменту і технології:

    Величезний набір доступних інструментів і технологій може бути величезним. Бути в курсі галузевих тенденцій і застосовувати правильні рішення для конкретних випадків використання може бути складним завданням.

    Співпраця з іншими командами:

    Інженерія даних часто знаходиться на перетині різних відділів. Рівень спілкування та співпраці з дослідниками даних, аналітиками та ІТ-інженерами може спричинити труднощі при узгодженні цілей і методологій.

    Найкращі методи розробки даних для максимізації результатів

    Передовий досвід у розробці даних складається з методологій, інструментів і архітектурних підходів, спрямованих на підвищення якості даних, оптимізацію продуктивності та масштабованість. Це включає впровадження надійних конвеєрів даних, дотримання цілісності даних шляхом перевірки та очищення, використання ефективних рішень для зберігання даних і використання переваг хмарних технологій для більшої гнучкості.

    Давайте подивимося на поширені найкращі практики розробки даних, яких підприємства повинні дотримуватися, щоб покращити свої процеси керування даними та отримати цінну інформацію, яка спонукає до прийняття обґрунтованих рішень і стратегічних ініціатив.

    • Цілісність і точність даних має бути вашою головною метою.
    • Дотримуйтеся вказівок щодо доступу до даних, заходів безпеки та дотримання правил.
    • Впроваджуйте комплексні перевірки підтвердження, процеси очищення та постійний моніторинг, щоб завчасно виявляти помилки.
    • Підвищте ефективність керування даними за допомогою інструментів автоматизації та зменшіть людські помилки.
    • Масштабуйте процеси розробки даних за допомогою хмарних рішень і адаптуйтеся до мінливих потреб бізнесу без суттєвих ремонтів або збоїв.
    • Будьте в курсі останніх тенденцій у інструментах і фреймворках розробки даних, таких як аналітика в реальному часі, інтеграція машинного навчання та концепції сітки даних.

    Майбутнє інженерії даних

    Майбутнє інженерії даних залежить від конвергенції передових технологій. У міру того як організації продовжують перехід на хмарні інфраструктури, інженерам з обробки даних дедалі частіше потрібно буде запроваджувати складні інструменти та інфраструктури для ефективного керування величезними обсягами даних.

    Штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) будуть поступово поглинені практиками розробки даних, що дозволить інженерам автоматизувати завдання обробки даних, підвищити якість даних і оптимізувати канали даних. Крім того, інтеграція аналітики в реальному часі та архітектури «сіті даних» потребуватиме переходу до більш децентралізованих і спільних підходів, заохочуючи команди до більш ефективного доступу та використання даних.

    Очікуваний сценарій домену інженерії даних, швидше за все, збільшить увагу до розробки надійних платформ даних, які підкреслюють масштабованість, гнучкість і стійкість.