Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • П’ять висновків з останньої оцінки GSA за розділом 508

    П’ять висновків з останньої оцінки GSA за розділом 508

    Остання загальнодержавна оцінка Розділу 508 Управління загальних послуг показує, що агентства все ще намагаються відповідати стандартам цифрової доступності.

    Насправді оцінка GSA за фінансовий 2024 рік — другий річний звіт після минулорічної історичної оцінки — показує, що відповідність уряду стандартам Розділу 508 знизилася за останній рік. Лише 23% найбільш відвідуваних загальнодоступних веб-сайтів повністю відповідають стандартам розділу 508, тоді як 20% сторінок внутрішньої мережі відповідають усім стандартам.

    Представники GSA попередили «застій у роботі з доступністю» на заході в середині листопада, до випуску звіту в грудні.

    Але Майк Гіффорд, старший стратег фірми цифрових послуг CivicActions, сказав, що оцінка 2024 року знаменує собою ключовий крок у оцінці прогресу в Розділі 508 за рік.

    «Це сталося вже двічі», — сказав Гіффорд. «Єдиний спосіб переконатися, що доступність є пріоритетом для департаментів, які надають послуги американцям, — переконатися, що ці послуги принаймні оцінюються, і існує процес, за допомогою якого ви можете порівнювати агентства та те, як добре, вони зосереджують свої внутрішні системи на доступності».

    Отже, що 397-сторінковий звіт говорить нам про те, де агентства могли покращитися та чому загальна відповідність залишається низькою? Ось п’ять основних висновків з оцінювання 2024 року:

    Розділ 508 керівників програм зростає

    У той час як агенції відмовилися від відповідності, відбулося підвищення терміну зрілості розділу 508 в усьому уряді. Цей індекс вимірюється за допомогою кількох елементів, включаючи політику, придбання, тестування та навчання.

    Одна з головних галузей, на яких агентства зосереджувалися протягом минулого року, — наймання або призначення керівника програми Section 508. Меморандум від грудня 2023 року Управління управління та бюджету Білого дому наказало агентствам негайно найняти керівників програм із розділу 508.

    У 2024 фінансовому році 56% агентств повідомили про те, що вони працюють на неповний робочий день у розділі 508 PM, тоді як 33% агентств сказали, що вони мають повний робочий день. Лише 11% агентств повідомили, що не мають розділу 508 PM, порівняно з 21% у 2023 фінансовому році.

    Оцінка також виявила, що агентства призначали більше персоналу та часу в цілому для роботи з Розділу 508 у 2024 фінансовому році.

    «Хоча деякі організації повідомили про збільшення персоналу та ресурсів підрядників відповідно до розділу 508 за останній рік, багато організацій відзначили, що забезпечення ресурсами в цілому було — і залишається — проблемою», — додається у звіті.

    Процеси придбання мають вирішальне значення

    Остання оцінка GSA також показує, що багато агентств не перевіряють, чи продукти та послуги, які вони купують, відповідають стандартам цифрової доступності.

    У той час як більшість включає вимоги щодо доступності в заявках на ІТ, 46,% з них повідомили, що «іноді або ніколи» перевіряють доступність того, що було доставлено. Як зазначає GSA, «це все ще дуже високий відсоток організацій, які приймають результати контрактів, не знаючи, чи відповідають вони договірним вимогам щодо цифрової доступності».

    Гіффорд сказав, що агентства повинні забезпечити доступ своїх програмних і контрактних офісів до експертних знань розділу 508.

    «Там потрібно мати експертів з питань доступності», — сказав Гіффорд. «Ви також повинні мати експертів із питань доступності в команді із закупівель, щоб, якщо хтось виникне запитання про те, який продукт є найдоступнішим для X, Y і Z, хтось міг би прочитати [Voluntary Product Accessibility Template] і зрозуміти, що заявляють постачальники».

    У звіті рекомендовано вимагати Розділ 508 як основний чинник придбання.

    Він також закликає Конгрес зосередитися на доступності «програмного забезпечення з широким використанням», оскільки агентства часто використовують однакові або подібні продукти для продуктивності, опитувань, веб-сайтів та інших цифрових інструментів.

    Гіффорд сказав, що для агентств буде ключовою співпраця, щоб вимагати від постачальників ІТ кращої доступності.

    «Жодна інша організація у світі не купує стільки цифрових продуктів, як уряд США», — сказав Гіффорд. «Є можливість відіграти провідну роль, піти і сказати: «Нам потрібно переконатися, що наші постачальники та постачальники, які обслуговують уряди в усьому світі, створюють програмне забезпечення, яке є доступним». Їх не було останні 30 років».

    Тестування розділу 508 покращується

    Оцінка розділу 508 виявила, що більшість агентств повідомили про використання автоматизованих і ручних інструментів для тестування веб-сайтів та іншого цифрового вмісту на доступність.

    Але планування доступності залишається ключовою проблемою — 41% респондентів сказали, що іноді або ніколи не інтегрували відповідність розділу 508 у своє технологічне планування.

    Агентства розповіли GSA про численні проблеми, включаючи «різну прихильність до доступності в різних програмах, доступність все ще розглядається як запізніла думка, відповідність цифрової доступності не є частиною життєвого циклу технології, обмежені засоби тестування або їх відсутність і відсутність персоналу для тестування».

    Але загалом GSA відзначила, що тестування та інтеграція в життєвий цикл технології за розділом 508 покращилися за останній рік.

    Якість даних є ключовою проблемою

    Оцінка GSA ґрунтується на даних, отриманих власноруч, тобто дані придатні для неправильного тлумачення та інших проблем із якістю.

    «Дивлячись на дані як цього року, так і минулого року, в обох випадках були проблеми з якістю даних», — сказав Гіффорд. «Це трапляється будь-коли в уряді, коли хтось заповнює форму, легко зробити помилку».

    GSA визнає це у своєму звіті. Він виявив 575 помилок перевірки в усіх надісланих даних. З 245 організацій, які повідомили GSA, 182 мали принаймні одну помилку перевірки.

    «Оскільки ми продовжуємо спостерігати неправильне розуміння запитань і варіантів відповідей, GSA, OMB і Access Board вдосконалять і переформулюють питання і варіанти відповідей для ясності, додадуть вміст до розділу розуміння, щоб пояснити мету запитання та методи збору інформації для варіанти відповіді та продовжуйте доповнювати визначення термінів», – йдеться у звіті.

    Лідерство є ключовим

    Окрім технічної відповідності та політичних заходів, оцінка GSA також оцінює відданість керівництва доступності. А для 58% суб’єктів звітності показники ефективності доступності були невідомі або таких показників не було в планах ефективності керівництва.

    «Агентства повинні розробити показники, пов’язані з доступністю, щоб включити їх до річних планів ефективності керівництва. Підвищення підзвітності може збільшити пріоритетність цифрової доступності, ймовірно, покращуючи відповідність ІКТ», – йдеться в оцінці.

    Меморандум адміністрації Байдена від грудня 2023 року щодо Розділу 508 — перша подібна директива за понад десять років — заклала основу для того, щоб агентства приділяли більше уваги вимогам доступності. Незрозуміло, чи буде нова адміністрація Трампа виконувати ці зусилля.

    Гіффорд сказав, що за останні 30 років уряд США відстає від багатьох країн Європи, коли йдеться про цифрову доступність.

    «Якщо США хочуть повернути собі місце лідера у створенні інклюзивного та інноваційного цифрового середовища, то потрібні інвестиції, щоб переконатися, що ці люди можуть бути залученими», — сказав він.

    Авторське право © 2025 Federal News Network. Всі права захищені. Цей веб-сайт не призначений для користувачів, які знаходяться в межах Європейської економічної зони.

  • Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?

    Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?

    Бум футбольної аналітики міцно встановився, але її роль у грі залишається дискутованою.

    Деякі стверджують, що дані настільки очистили гру, що футбол став занадто одноманітним для пересічного вболівальника. Для інших підхід на основі даних романтизують як інструмент, який допомагає клубам знайти перевагу у створенні своєї історії аутсайдерів.

    Незалежно від вашої думки, аналіз даних у поєднанні з відеотехнологіями стає дедалі складнішим у футболі — навіть якщо його вплив на тактичний підхід команди продовжує обговорюватися.

    АтлетикМайкл Кокс нещодавно навів переконливий аргумент про те, що робота, яка проводиться в рамках футбольної аналітики, могла бути не такою мірою застосована на полі, як ми думали. Хоча вербування на основі даних — і навіть штучний інтелект — стає все більш цінним для клубів, залишається менше прикладів статистичних даних, які безпосередньо впливають на прийняття рішень у грі.

    Питання в тому, чому може існувати це роз’єднання?

    йти глибше

    ІДИ ГЛИБШЕ

    Чи вплив аналітики на сучасний футбол був переоцінений?


    З точки зору клубу, бар’єри можуть бути більш елементарними, ніж ви можете собі уявити.

    Обмежувальні фактори часто можуть знаходитися поза межами досягнутих технологічних досягнень. Наприклад, зростання внутрішньоігрового відеоаналізу було придушено протягом майже 10 років після того, як у середині 2000-х заборонили відеопристрої біля поля — головним чином для захисту арбітрів від скарг на їхню роботу — і правила не були послаблені до 2018 року.

    Тренерам і менеджерам доводилося чекати перерви, щоб переглянути будь-які відеоматеріали, але пристрої біля поля тепер є звичним явищем, що має помітний вплив на прийняття тактичних рішень.

    Використання відео в поєднанні з даними набуло популярності в останні роки. Наприклад, «MatchTracker» від Catapult поєднує дані відстеження гравців із відео в режимі реального часу, щоб візуалізувати те, що відбувається на полі, і інформувати про тактичні рішення на рівні команди чи гравця.

    зробили революцію у футбольних трансферах Коли це зробить те Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?

    Розвиток носимих технологій у наданні даних про продуктивність також може стати цінним джерелом інформації, яка може інформувати менеджера про тактичну стратегію під час гри.

    «Ми можемо відстежувати відстань між гравцями та відстань між лініями — отже, довжину та ширину команди», — пояснює Даніель Шопов з Barin Sports, який розробляє GPS-пристрої для елітних спортсменів.

    «Під час гри ми вимірювали, наскільки суперник тиснув на команду, з якою ми працювали, оскільки лінії захисту та півзахисту зближувалися. Ця інформація продиктувала заміну, тож тренер зрештою грав із п’ятіркою, дозволивши тим лініям розтягнутись. Ми змогли відстежити форму цієї команди в режимі реального часу, а потім поєднати це з фізичним станом, щоб знати, якого гравця замінити».

    йти глибше

    ІДИ ГЛИБШЕ

    Як розвиток носимих технологій змінює футбол

    Як би просто це не звучало, інвестиції в правильну інфраструктуру є ще одним бар’єром, який не кожен клуб подолав при використанні аналізу даних і відео. Це може бути настільки просто, як наявність пристроїв, необхідних для правильного підключення мережевого кабелю на стадіоні для запису відео в реальному часі та дозволу позначати події в грі (наприклад, реєструвати послідовність завершення удару, контратаку чи стандарт).

    Нещодавно побудований стадіон «Тоттенхем Хотспур» або «Gtech Community Stadium», ймовірно, буде повністю оснащений найновішими технологіями, що дозволить аналітикам на трибуні використовувати такі методи для надсилання тактичних повідомлень лаві запасних. З гіршими умовами на стадіонах клуби нижчого рівня футбольної піраміди можуть не мати такої розкоші.

    Едвард Саллі понад 20 років працював у відділі аналізу продуктивності в City Football Group, Manchester City і Bolton Wanderers і уважно спостерігав за цією технологічною еволюцією.

    «Ми, безперечно, починаємо спостерігати більше тренерів, які використовують відео та дані належним чином, щоб сприяти прийняттю рішень», — сказав Саллі, який зараз є директором із рішень для клієнтів компанії Hudl, що займається аналізом продуктивності.

    «Також стає доступним більше даних у реальному часі, і все більше компаній заохочують цей прогрес для використання даних у режимі реального часу для керівництва тренерами».

    Для Саллі усунення цих бар’єрів на шляху до успіху має вирішальне значення для подальшого прогресу спортивного аналізу. Hudl нещодавно придбала футбольну аналітичну компанію StatsBomb з метою поєднання високоякісного відео та даних для аналізу в грі в реальному часі.

    йти глибше

    ІДИ ГЛИБШЕ

    Hudl купує футбольну аналітичну компанію StatsBomb

    «Дані StatsBomb майже оперативні, тому вони фільтрують позначені події протягом хвилини або двох після того, як події відбуваються», — сказав Саллі.

    «Якщо ви тренер або аналітик, ви хочете зосередитися на плані гри, який ви придумали в день матчу. Чи працює наш підхід? Про які стратегічні зміни мені потрібно знати? Ви не хочете зосереджуватися на тегах «пас, удар, навіс», якщо можете допомогти.

    «В ідеалі ви хочете зосередитися на справді вражаючих, орієнтованих на ігровий план речах, але вам потрібен такий рівень деталізації живих даних, щоб допомогти вам впливати на це».

    1736532839 783 Дані зробили революцію у футбольних трансферах Коли це зробить те Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?


    (Джонатан Москроп/Getty Images)

    Висока плинність кадрів, як це часто буває у футбольному менеджменті, може стати перешкодою для створення узгодженої аналітичної структури, оскільки сприйнятливість до аналізу даних і відео може змінюватися від одного менеджера до іншого.

    Загроза бути звільненим може призвести до короткострокового мислення, що означає, що рішення не завжди сприяють найкращим практикам у довгостроковій перспективі. Така відсутність безпеки в галузі може визначати прогрес футбольної аналітики в клубі, лізі чи в усьому виді спорту.

    «У багатьох лігах, з якими ми працюємо, постійно змінюються тренери — це дуже залежить від ефективності», — сказав Саллі.

    «Це посилює нестабільність у лізі, а потім погіршується якість на полі, що впливає на комерціалізацію ліги, доходи та бажання інвестувати далі — отже, все це є наслідком цієї нестабільності. »

    йти глибше

    ІДИ ГЛИБШЕ

    Як відділи даних розвивалися та поширювалися в англійських футбольних клубах

    Дозволяти співробітникам процвітати – це недооцінена якість.

    Наявність одного члена персоналу, який займається обробкою даних, навряд чи пошкрябає поверхню в клубі, оскільки люди часто зобов’язані відповідати на спеціальні запити від тренерів. Натомість наймання команди спеціалістів із обробки даних, інженерів із обробки даних та аналітиків даних забезпечить міцну основу для створення справжнього глибокого впливу в довгостроковій перспективі.

    Як показано нижче в нещодавньому аналізі Traits Insights, спостерігається помітне зменшення кількості аналітичних співробітників у футбольних лігах Англії. У той час як у клубі найкращої шістки Прем’єр-ліги може бути в середньому 13,8 співробітників у всій аналітичній команді, цей показник значно падає, коли ви працюєте з рештою ліги та за її межами.

    зробили революцію у футбольних трансферах Коли це зробить те Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?

    Це може здатися нудним, але оптимізація робочих процесів усуває тимчасові обмеження, які накладаються на аналітичний персонал, і дає їм більше часу для обміну думками з ключовими особами, які приймають рішення, такими як тренери чи спортивні директори. Це може бути автоматизація звітів із даними після матчів, об’єднання даних із багатьох джерел у цілісну базу даних або розробка моделей даних, які тісно відповідають стилю гри клубу.

    Ключовим є визначення пріоритетів фінансів у довгостроковій перспективі. Такі клуби, як «Ліверпуль», «Брентфорд» і «Брайтон і Гоув Альбіон», часто вважаються золотим стандартом у підході до даних, але зобов’язання кожного клубу використовувати такі процеси є найважливішим фактором їхнього успіху.

    «Створення якісної інфраструктури даних коштує грошей, але багато клубів не роблять цього, тому що це дорого — але чи дорого це в контексті?» сказав Саллі. «Якщо ви не використовуєте дані, щоб вплинути на мільйони, які ви витрачаєте на гравців, тренерів, стратегії реабілітації чи запобігання травмам, то це буде дорого коштувати.

    «Але якщо у вас є план і ви використовуєте ці дані, щоб крутити диск у своїй роботі, тоді це має великий сенс. Якщо ви витрачаєте 10 мільйонів фунтів стерлінгів на гравця, то цифра, близька до 300 000 фунтів стерлінгів, є відносно невеликою сумою грошей у загальній картині, але вона допоможе вам приймати більш розумні рішення».

    Брайтон був яскравим прикладом цього в останні роки. Завдяки підходу, який базується на даних у всьому клубі, вони купують гравців за низькі ціни та продають їх значно дорожче.

    За даними Transfermarkt, лише «Челсі» та «Манчестер Сіті» отримали вищий прибуток від продажу гравців, ніж «Брайтон» у 393 мільйони фунтів стерлінгів з 2020-21 років — з Мойзесом Кайседо (куплений за 4 мільйони фунтів стерлінгів, проданий за 115 мільйонів фунтів стерлінгів), Марком Кукуреллою (від ~16 до ~60 мільйонів фунтів стерлінгів). ) і Алексіс Мак Аллістер (від ~10,3 до ~35 млн фунтів стерлінгів). помітні приклади.

    Такі інвестиції з боку ієрархії максимізують шанси на те, що аналітичні проекти будуть помічені, використані та включені в ширше стратегічне планування клубу. Більша можливість передати цю інформацію тренеру, менеджеру чи спортивному директору має вирішальне значення.

    «Якщо ви весь час просто обробляєте дані на ноутбуці, у вас буде дуже мало часу для фактичної роботи над великими проектами, які, як ви знаєте, будуть рухати циферблат», — сказав Саллі.

    «Багато людей у ​​цьому просторі будуватимуть чудові статистичні моделі, але іноді їх не бачать потрібні люди, і це дуже деморалізує. Це часто трапляється в галузі, і ми прагнемо змінити це на краще».

    1736532839 61 Дані зробили революцію у футбольних трансферах Коли це зробить те Дані зробили революцію у футбольних трансферах. Коли це зробить те саме з тактикою в реальному часі?


    Інші види спорту, такі як NFL, випереджають футбол з точки зору аналізу даних у реальному часі (Ric Tapia/Getty Images)

    Усунути перешкоди — це одне, але як дані можуть сформувати тактику команди в майбутньому?

    Оскільки клуби не бажають ділитися ідеями та надавати іншим конкурентну перевагу, прогрес може не прискоритися настільки, як хотілося б багатьом. Тим не менш, розвиток штучного інтелекту може зіграти ключову роль, аналізуючи відео в реальному часі та дані під час ігор, щоб надати тренерам розуміння.

    «Налаштування в день матчу дуже напружені, тому найкращі тренери виділяють час, щоб опрацювати будь-які тактичні зміни — вони можуть зробити таку оцінку своїми очима дуже швидко», — сказав Саллі.

    «Завдяки цьому наступному поколінню технологій, які можуть обробляти дані набагато ефективніше, ніж люди, це створить нову хвилю розуміння, яке може запропонувати тренерам тактичні зміни в режимі реального часу».

    Це показує, що аналітичний шлях ще далекий від завершення. Прикладів використання даних для безпосереднього впливу на гру може бути обмежено, але причини простіші, ніж здаються.

    (Дизайн заголовка: Імонн Далтон; фото: Getty Images)

  • Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    10 годин тому


    одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024 Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    У сезоні НФЛ 2024 року дебютував новий Dynamic Kickoff. Після найнижчої результативності початкового удару в історії НФЛ у сезоні 2023 року новий формат мав на меті вирішити проблему низького показника результативності початкового удару та зменшити рівень травм під час початкового удару.

    Див. пояснення динамічного старту

    Згідно з новим правилом, у 2024 році було зареєстровано ще 332 початкових повернення, що означає збільшення показника початкового повернення до 32,8%, порівняно з 21,8%. Ми також побачили 59 великих віддань — віддачі на 40 і більше ярдів — найбільше в лізі з 2016 року.

    Хоча віддача в лізі зростала, не всі команди ставилися до гри однаково.

    Щоб розглянути стратегію кожної команди, ми визначили, де припали початкові удари для кожної команди протягом сезону 2024 року.

    На діаграмі нижче показано місця приземлення стартових ударів від команд AFC. Команди відображаються в порядку зростання (зліва направо та зверху вниз) за відсотком ударів, які впали в ендзону. «Х’юстон Техас» найкомфортніше запрошував на повернення з найвищим показником ударів у зону приземлення (60%). Навпаки, Індіанаполіс Кольтс були більш консервативними, вибиваючи м’яч в ​​ендзону 92% часу.


    одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024.svg Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    Відзначилися кілька команд AFC. «Піттсбург Стілерс», як правило, починали з середини поля, тоді як «Х’юстон Тексанс» і «Лос-Анджелес Чарджерс» демонстрували більшу різноманітність у тому, куди їхній гравець розміщував м’яч. Jacksonville Jaguars і Indianapolis Colts воліли бити глибоко в ендзону, хоча Jaguars, як правило, цілилися ліворуч, а Colts — праворуч.

    У NFC найагресивнішими були Washington Commanders, які завдали 60% своїх ударів у зону приземлення. New Orleans Saints (51%), Dallas Cowboys (42%) і Carolina Panthers (41%) також були відносно агресивними у коротких ударах. «Лос-Анджелес Ремс» і «Арізона Кардіналс» показали невелику різноманітність у своїй стратегії ударів — обидві команди спрямовували більшість своїх ударів у задню середину енд-зони.


    1736478949 393 Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024.svg Як одиниці старту NFL підійшли до Dynamic Kickoff 2024?

    Цікава тенденція: п’ять команд, які більшість своїх ігор проводили в закритих приміщеннях — «Кардинали», «Детройт Лайонс», «Колтс», «Рамс» і «Міннесота Вікінгс» — прагнули забити м’яч у ендзону.

    Ми припускаємо, що команди продовжуватимуть удосконалювати свій підхід протягом плей-офф. До тих пір ми можемо очікувати більше результатів з початку сезону.

  • Машинне навчання вдосконалює рішення для одноклітинного аналізу

    Машинне навчання вдосконалює рішення для одноклітинного аналізу


    зареєструватися безкоштовно прослухати цю статтю

    дякую Прослухайте цю статтю за допомогою програвача вище.

    Хочете прослухати цю статтю БЕЗКОШТОВНО?

    Заповніть форму нижче, щоб розблокувати доступ до ВСІХ аудіостатей.

    Дослідники накопичили величезні бази даних експресії одноклітинних генів, щоб зрозуміти, як найдрібніші деталі впливають на біологію людини. Однак сучасні методи аналізу не можуть працювати з великим обсягом даних і, як наслідок, дають упереджені та суперечливі результати. Вчені при Святий Юда Дитяча дослідницька лікарня створила алгоритм машинного навчання, здатний масштабуватися за допомогою цих одноклітинних сховищ даних, щоб надавати більш точні результати. Новий метод був опублікований сьогодні в Клітинна геноміка.

    До одноклітинного аналізу дані масової експресії генів давали високорівневі, але неуточнені результати для багатьох захворювань. Аналіз однієї клітини дозволяє дослідникам дивитися на окремі клітини, що цікавлять, що схоже на окреме зерно кукурудзи замість поля. Ці детальні висновки вже зробили прорив у розумінні деяких хвороб і методів лікування, але труднощі з тиражуванням і масштабуванням аналізу даних, розмір яких продовжує збільшуватися, зупинили прогрес.

    «Ми запровадили новий набір інструментів, який можна масштабувати, оскільки набори даних секвенування одноклітинної РНК продовжують зростати», — сказав автор-кореспондент Paul Geeleher, PhD, Святий Юда Кафедра обчислювальної біології. «Стався експоненціальний вибух у часі обчислення для аналізу однієї клітинки, і наш метод повертає точний аналіз у прийнятні часові рамки».

    Усі методи вивчення експресії генів в одній клітині створюють великі обсяги даних. Коли вчені одночасно перевіряють мільйони клітин, об’єм комп’ютерної пам’яті та обчислювальної потужності, необхідні для обробки даних, є величезними. Команда Geeleher звернулася до іншого типу апаратного забезпечення, щоб допомогти вирішити проблему.

    Хочете більше останніх новин?

    Підпишіться на Технологічні мережі' щоденний інформаційний бюлетень, який щодня доставляє останні наукові новини прямо до вашої поштової скриньки.

    Підпишіться БЕЗКОШТОВНО

    «Ми створили метод, який використовує графічні процесори або графічні процесори», — сказав перший автор Сюейін Лю, доктор філософії, Святий Юда Кафедра обчислювальної біології. «Інтеграція GPU дала нам обчислювальну потужність для виконання обчислювальних навантажень масштабованим способом».

    Машинне навчання без нагляду для одноклітинного аналізу

    Обсяг даних часто змушує дослідників йти на поступки та робити припущення, які вносять упередження під час проведення аналізу стандартними методами. The Святий Юда вчені використали підхід штучного інтелекту, який усуває таке упередження з цих виборів.

    «Наш метод використовує неконтрольоване машинне навчання, яке автоматично визначає більш надійні та менш довільні параметри для аналізу», — сказав Лю. «Вона вчиться групувати клітини на основі їхніх різних активних біологічних процесів або типів клітин».

    Оскільки алгоритм навчається та аналізує представлені дані, дослідники можуть використовувати його для будь-якого значного набору даних секвенування одноклітинної РНК. Оскільки він досліджує кожен новий великий набір даних окремо та використовує лише підказки програми експресії, щоб зробити висновки, дослідники назвали цей підхід Консенсусом і масштабованим висновком програм експресії генів (CSI-GEP). При застосуванні до найбільших одноклітинних баз даних РНК CSI-GEP дав кращі результати, ніж будь-який інший метод. Найбільш вражаючим є те, що алгоритм міг ідентифікувати типи клітин і активність біологічних процесів, пропущених іншими методами.

    «Ми створили інструмент, широко застосовний для вивчення будь-якої хвороби за допомогою аналізу одноклітинної РНК», — сказав Гілехер. «Метод працював значно краще, ніж усі існуючі підходи, які ми тестували, тому я сподіваюся, що інші вчені розглянуть можливість використовувати його, щоб отримати кращу цінність своїх одноклітинних даних».

    Посилання: Liu X, Chapple RH, Bennett D та ін. CSI-GEP: підхід неконтрольованого машинного навчання на основі графічного процесора для відновлення програм експресії генів у одноклітинних РНК-секвенаційних даних атласу. Клітинна геноміка. 2025; 5 (1). зробити: 10.1016/j.xgen.2024.100739

    Ця стаття перепублікована з наступних матеріалів. Примітка: матеріал міг бути відредагований щодо довжини та змісту. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зв’яжіться з цитованим джерелом. З нашою політикою публікації прес-релізів можна ознайомитися тут.

  • Майбутнє робочих місць, за даними Всесвітнього економічного форуму

    Майбутнє робочих місць, за даними Всесвітнього економічного форуму

    Відповідно до останнього звіту Всесвітнього економічного форуму про майбутнє робочих місць, світовий ринок праці готовий до суттєвих змін до 2030 року, коли багато робочих місць зазнають зриву.

    Ця зміна глобального ландшафту зайнятості призведе до створення 170 мільйонів нових ролей і подальшого переміщення 92 мільйонів існуючих посад, що призведе до чистого приросту 78 мільйонів робочих місць у всьому світі.

    Дослідження WEF показало, що рушійною силою цих кардинальних змін є швидкий технологічний прогрес, зміна демографічних моделей, ескалація геоекономічної напруги та зростання економічного тиску. Ці сили колективно змінюють галузі та професії в глобальному масштабі.

    Найбільшою проблемою для розширення бізнесу буде зростаюча різниця між наявними та необхідними навичками, оскільки зміниться майже 40% компетенцій, необхідних на робочому місці. Ця невідповідність кваліфікації вже викликає серйозне занепокоєння, оскільки майже дві третини роботодавців (63%) називають це основною перешкодою для зростання. Оскільки ринок праці продовжує швидко трансформуватися, ця прогалина може створити ще більш критичну перешкоду.

    У той час як очікується, що попит на технологічні знання у сфері штучного інтелекту, великих даних і кібербезпеки зростатиме, орієнтовані на людину здібності, такі як творче мислення, стійкість і здатність до адаптації, залишатимуться важливими. Професійне зростання залежатиме від поєднання цих технічних навичок і навичок спілкування.

    Динаміка ринку праці

    Зростання вартості життя стало каталізатором змін на ринку праці, за даними WEF, половина роботодавців очікує, що це змінить їхні бізнес-моделі.

    Незважаючи на нещодавнє послаблення глобальної інфляції, постійний ціновий тиск у поєднанні з уповільненням економічного зростання, за прогнозами, матиме далекосяжні наслідки для зайнятості. Ця економічна турбулентність змусить як компанії, так і працівників переглянути свої позиції та стратегії на ринку, що стає все більш нестабільним.

    Крім того, очікується, що відмінні моделі демографічних тенденцій справлятимуть значний вплив на світову робочу силу.

    Старіння населення в більш розвинутих економіках стимулює попит на медичних працівників, тоді як збільшення населення працездатного віку в регіонах з низьким рівнем доходу сприяє зростанню ролей, пов’язаних з освітою. Щоб подолати ці прогалини, компаніям потрібно буде надати пріоритет вдосконаленню управління талантами, викладання та наставництва.

    Крім того, геополітична напруженість є основною проблемою для роботодавців: 34% компаній вважають її головною проблемою. Хвильові наслідки цих конфліктів, включаючи торговельні обмеження та зміни в промисловій політиці, змушують багато компаній переглянути свої операційні стратегії.

    Деякі досліджують варіанти офшорингу та решорінгу, щоб зменшити ризики та отримати вигоду від нових можливостей. Крім того, геополітичний тиск посилює попит на спеціалізовані навички, особливо в таких сферах, як кібербезпека, оскільки підприємства прагнуть захистити свої інтереси в дедалі складнішому глобальному середовищі.

    Цифрова трансформація

    З домінуванням ШІ 50% роботодавців у всьому світі планують змінити свою діяльність. У відповідь на ці технологічні досягнення 77% компаній повідомили, що мають намір підвищити кваліфікацію своєї робочої сили. Однак зростання автоматизації не без наслідків, оскільки 41% роботодавців очікують скорочення штату в певних сферах.

    Примітно, що майже половина роботодавців розглядають внутрішню реструктуризацію, переміщаючи співробітників з вразливих до ШІ посад на інші посади в організації. Це рішення дозволить усунути поточну нестачу навичок, а також пом’якшити потенційний негативний вплив технологічного зриву на зайнятість.

    Переможці та переможені

    Згідно зі звітом, до 2030 року передові професії сприятимуть зростанню кількості робочих місць. Очікується, що кількість таких ролей, як сільськогосподарські робітники, водії-доставники та будівельники, значно збільшиться. Ця тенденція поширюється на важливі сектори, причому очікується значне зростання в охороні здоров'я та освіті, насамперед серед медсестер і вчителів середніх шкіл.

    Ролі в області штучного інтелекту, робототехніки та енергетичних систем також будуть користуватися великим попитом. Фахівці з великих даних, інженери фінтехів, спеціалісти зі штучного інтелекту та машинного навчання, а також розробники програмного забезпечення та додатків є одними з найшвидше зростаючих позицій у відсотковому вираженні.

    Глобальний зсув у бік сталого розвитку також впливає на тенденції ринку праці. Посади в сфері переходу на зелену та енергетику стають все більш помітними, а такі посади, як спеціалісти з автономних і електромобілів, інженери-екологи та інженери з відновлюваної енергетики, займають важливе місце серед професій, що розвиваються найшвидше.

    У той час як одні сектори розширюються, інші зазнають занепаду. Традиційні ролі, як-от касири та адміністративні помічники, продовжують зменшуватися, і тепер до них приєдналися такі посади, як графічні дизайнери, завдяки швидкому розвитку генеративного ШІ.

    Подібним чином підприємства очікують зменшення кількості ролей, таких як клерки поштової служби, банківські касири та клерки із введення даних.

  • Атаки штучного інтелекту тепер становлять більший ризик, ніж загрози для кінцевих точок

    Атаки штучного інтелекту тепер становлять більший ризик, ніж загрози для кінцевих точок

    Атаки на основі штучного інтелекту почали випереджати напади на системи кінцевих точок.

    Опитування, проведене фахівцем з управління ІТ Kaseya серед постачальників керованих послуг (MSP), показало, що 67% зазнали атаки від загрози, що походить від ШІ, за останні 12 місяців, і що атаки ШІ незабаром можуть стати більшою загрозою, ніж атаки на кінцеві точки.

    «Штучний інтелект є водночас і засобом, і загрозою в сучасному ІТ-ландшафті», — йдеться у звіті Kesaya.

    «МСП дедалі більше стурбовані атаками за допомогою ШІ».

    Висновки збігаються з висновками CyberRisk Alliance, який так само виявив, що організації вважають ШІ однією з найбільших загроз безпеці в найближчі роки, хоча вони також оптимістично налаштовані, що захисні інструменти ШІ також зможуть допомогти їм автоматизувати щоденні завдання безпеки та звільнити професіоналів із безпеки для вирішення більш критичних і складних питань.

    За словами Касея, MSP розглядають безпеку як одне з ключових питань, коли справа стосується розвитку їхнього бізнесу. У звіті виявлено, що багато провайдерів планують розширити спектр своїх пропозицій безпеки в наступному році.

    З опитаних 42% сказали, що запровадять навчальні курси безпеки для своїх клієнтів, а 45% планують запропонувати аудит безпеки. Крім того, 43% запровадять перевірку вразливостей і сканування, а 40% додадуть опцію створення внутрішньої політики безпеки для клієнтів.

    Ці послуги привабливі для організацій не лише тому, що вони забезпечують кращу безпеку мережі та захист від атак, але й тому, що вони вважаються ключовими вимогами для отримання та підтримки страхового покриття кібербезпеки.

    З іншого боку, у звіті також виявлено, що багато MSP продовжують стикатися з перешкодами, коли справа доходить до продажу своїх клієнтів послуг кібербезпеки.

    Головною серед цих перешкод була тривала апатія до ризиків атак і зламу мережі, оскільки майже половина опитаних заявили, що клієнти, схоже, не зацікавлені в службах безпеки.

    «Зростання «апатії споживачів» як головного бар’єру цього року — стрибок із сьомого місця минулого року — підкреслює нагальну потребу для MSP навчати клієнтів про кіберризики за допомогою таких ініціатив, як навчання безпеки та симуляції фішингу», — зазначає Касея.

    Також проблемою для постачальників послуг є складність пропонованих продуктів кібербезпеки (38%) і недостатня підготовка персоналу (36%).

  • Використовуйте найкращі практики CI/CD для автоматизації операцій керування кластером Amazon OpenSearch Service

    Використовуйте найкращі практики CI/CD для автоматизації операцій керування кластером Amazon OpenSearch Service

    Швидкий і надійний доступ до інформації має вирішальне значення для прийняття розумних бізнес-рішень. Ось чому компанії звертаються до Amazon OpenSearch Service, щоб розширити свої пошукові та аналітичні можливості. Служба OpenSearch спрощує розгортання, роботу та масштабування пошукових систем у хмарі, забезпечуючи такі випадки використання, як аналіз журналів, моніторинг додатків і пошук на веб-сайтах.

    Ефективне керування індексами OpenSearch Service і ресурсами кластерів може призвести до значного покращення продуктивності, масштабованості та надійності – усе це безпосередньо впливає на прибутки компанії. Однак галузі бракує вбудованих і добре задокументованих рішень для автоматизації цих важливих операційних завдань.

    Застосування постійної інтеграції та постійного розгортання (CI/CD) для керування ресурсами індексу OpenSearch може допомогти в цьому. Наприклад, збереження конфігурацій індексів у вихідному сховищі дозволяє краще відстежувати, співпрацювати та відкочувати. Використання інструментів інфраструктури як коду (IaC) може допомогти автоматизувати створення ресурсів, забезпечуючи послідовність і зменшуючи ручну роботу. Нарешті, використання конвеєра CI/CD може автоматизувати розгортання та оптимізувати робочий процес.

    У цій публікації ми обговорюємо два варіанти досягнення цієї мети: постачальник Terraform OpenSearch і бібліотеку Evolution. Який з них найкраще підходить для вашого випадку використання, залежить від інструментів, з якими ви знайомі, мови, яку ви вибрали, і наявного конвеєра.

    Огляд рішення

    Давайте пройдемося по простій реалізації. Для цього випадку використання ми використовуємо AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), щоб забезпечити відповідну інфраструктуру, як описано на наведеній нижче схемі архітектури, AWS Lambda для запуску сценаріїв Evolution і AWS CodeBuild для застосування файлів Terraform. Ви можете знайти код для всього рішення в репозиторії GitHub.

    Діаграма архітектури рішення

    передумови

    Щоб слідувати цій публікації, вам потрібно мати наступне:

    • Знайомство з Java та OpenSearch
    • Знайомство з AWS CDK, Terraform і командним рядком
    • На вашій машині встановлено наступні версії програмного забезпечення: Python 3.12, NodeJS 20 і AWS CDK 2.170.0 або вище
    • Обліковий запис AWS із роллю AWS Identity and Access Management (IAM), налаштованою з відповідними дозволами

    Побудуйте рішення

    Щоб створити автоматизоване рішення для керування кластером OpenSearch Service, виконайте такі дії:

    1. Введіть наступні команди в терміналі, щоб завантажити код рішення; створити програму Java; побудувати необхідний лямбда-шар; створити домен OpenSearch, дві функції Lambda та проект CodeBuild; і розгорніть код:
    git clone https://github.com/aws-samples/opensearch-automated-cluster-management
    cd opensearch-automated-cluster-management
    cd app/openSearchMigration
    mvn package
    cd ../../lambda_layer
    chmox a+x create_layer.sh
    ./create_layer.sh
    cd ../infra
    npm install
    npx cdk bootstrap
    aws iam create-service-linked-role --aws-service-name es.amazonaws.com
    npx cdk deploy --require-approval never

    1. Зачекайте від 15 до 20 хвилин, доки інфраструктура завершить розгортання, а потім перевірте, чи ваш домен OpenSearch запущений і працює, а функцію Lambda та проект CodeBuild створено, як показано на наступних знімках екрана.

    Домен OpenSearch успішно надано Функцію OpenSearch Migration Lambda створено успішно Функцію OpenSearchQuery Lambda створено успішно Проект CodeBuild успішно створено

    Перш ніж використовувати автоматизовані інструменти для створення шаблонів покажчиків, ви можете переконатися, що жодного з них уже не існує за допомогою OpenSearchQuery Лямбда-функція.

    1. На консолі Lambda перейдіть до потрібного функція
    2. На Тест вкладка, виберіть Тест.

    Функція має повернути повідомлення «Немає шаблонів індексів, створених Terraform або Evolution», як показано на наступному знімку екрана.

    Переконайтеся, що шаблони індексів не створено

    Застосуйте файли Terraform

    По-перше, ви використовуєте Terraform із CodeBuild. Код готовий для тестування, давайте розглянемо кілька важливих елементів конфігурації:

    1. Визначте необхідні змінні для вашого середовища:
    variable "OpenSearchDomainEndpoint" {
      type = string
      description = "OpenSearch domain URL"
    }
    
    variable "IAMRoleARN" {
      type = string
      description = "IAM Role ARN to interact with OpenSearch"
    }

    1. Визначте та налаштуйте провайдера
    terraform {
      required_providers {
        opensearch = {
          source = "opensearch-project/opensearch"
          version = "2.3.1"
        }
      }
    }
    
    provider "opensearch" {
      url = "https://${var.OpenSearchDomainEndpoint}"
      aws_assume_role_arn = "${var.IAMRoleARN}"
    }

    ПРИМІТКА: Станом на дату публікації цього допису в провайдері Terraform OpenSearch є помилка, яка спрацьовує під час запуску вашого проекту CodeBuild і перешкоджає успішному виконанню. Поки це не буде виправлено, використовуйте наступну версію:

    terraform {
      required_providers {
        opensearch = {
          source = "gnuletik/opensearch"
          version = "2.7.0"
        }
      }
    }

    1. Створіть шаблон покажчика
    resource "opensearch_index_template" "template_1" {
      name = "cicd_template_terraform"
      body = 

    Тепер ви готові до тестування.

    1. На консолі CodeBuild перейдіть до відповідного проекту та виберіть Розпочати збірку.

    Складання має завершитися успішно, і ви побачите такі рядки в журналах:

    opensearch_index_template.template_1: Creating...
    opensearch_index_template.template_1: Creation complete after 0s (id=cicd_template_terraform)
    Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.

    Ви можете перевірити, чи правильно створено шаблон індексу за допомогою тієї ж функції Lambda, що й раніше, і побачите такі результати.

    Правильно створений індекс тераформи

    Запустіть сценарії Evolution

    На наступному кроці ви використовуєте бібліотеку Evolution. Код готовий для тестування, давайте розглянемо кілька важливих частин коду та конфігурації:

    1. Для початку вам потрібно додати останню версію базової бібліотеки Evolution і AWS SDK як залежності Maven. Повний файл xml доступний у репозиторії GitHub; щоб перевірити сумісність бібліотеки Evolution з різними версіями OpenSearch, дивіться тут.
    
        com.senacor.elasticsearch.evolution
        elasticsearch-evolution-core
        0.6.0
    
    
       software.amazon.awssdk
       auth
    

    1. Створіть Evolution Bean і перехоплювач AWS (який реалізує HttpRequestInterceptor).

    Перехоплювачі — це відкриті механізми, у яких SDK викликає код, який ви пишете, щоб ввести поведінку в життєвий цикл запиту та відповіді. Функція перехоплювача AWS полягає у підключенні до виконання запитів API і створенні підписаного запиту AWS із відповідними ролями IAM. Ви можете використати наведений нижче код, щоб створити власну реалізацію для підпису всіх запитів, зроблених до OpenSearch в AWS.

    1. Створіть власний клієнт OpenSearch, щоб керувати автоматичним створенням індексів, зіставлень, шаблонів і псевдонімів.

    Клієнт ElasticSearch за замовчуванням, який постачається в комплекті як частина залежності Maven, не можна використовувати для створення PUT виклики до кластера OpenSearch. Тому вам потрібно обійти типовий екземпляр клієнта REST і додати a CallBack до AwsRequestSigningInterceptor.

    Нижче наведено приклад реалізації:

    private RestClient getOpenSearchEvolutionRestClient() {
        return RestClient.builder(getHttpHost())
            .setHttpClientConfigCallback(hacb -> 
                hacb.addInterceptorLast(getAwsRequestSigningInterceptor()))
            .build();
    }

    1. Використовуйте Evolution Bean для виклику методу міграції, який відповідає за ініціювання міграції сценаріїв, визначених або за допомогою classpath або filepath:
    public void executeOpensearchScripts() {
        ElasticsearchEvolution opensearchEvolution = ElasticsearchEvolution.configure()
            .setEnabled(true) // true or false
            .setLocations(Arrays.asList("classpath:opensearch_migration/base",
                "classpath:opensearch_migration/dev")) // List of all locations where scripts are located.
            .setHistoryIndex("opensearch_changelog") // Tracker index to store history of scripts executed.
            .setValidateOnMigrate(false) // true or false
            .setOutOfOrder(true) // true or false
            .setPlaceholders(Collections.singletonMap("env","dev")) // list of placeholders which will get replaced in the script during execution.
            .load(getElasticsearchEvolutionRestClient());
        opensearchEvolution.migrate();
    }

    1. Ан Evolution сценарій міграції представляє виклик REST до API OpenSearch (наприклад, PUT /_index_template/cicd_template_evolution), де ви визначаєте шаблони індексів, налаштування та зіставлення у форматі JSON. Evolution інтерпретує ці сценарії, керує їхніми версіями та забезпечує впорядковане виконання. Подивіться наступний приклад:
    PUT /_index_template/cicd_template_evolution
    Content-Type: application/json
    
    {
      "index_patterns": ["evolution_index_*"],
      "template": {
        "settings": {
          "number_of_shards": "1"
        },
        "mappings": {
            "_source": {
                "enabled": false
            },
            "properties": {
                "host_name": {
                    "type": "keyword"
                },
                "created_at": {
                    "type": "date",
                    "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY"
                }
            }
        }
      }
    }

    Перші два рядки має йти порожній рядок. Evolution також підтримує рядки коментарів у своїх сценаріях міграції. Кожен рядок, що починається з # або // буде інтерпретовано як рядок коментаря. Рядки коментарів не надсилаються до OpenSearch. Натомість вони фільтруються Evolution.

    Правила іменування файлів сценарію міграції мають відповідати шаблону:

    • Почніть з esMigrationPrefix що є за замовчуванням V або значення, яке було налаштовано за допомогою параметра конфігурації esMigrationPrefix
    • Після цього номер версії, який має бути числовим і може бути структурованим шляхом розділення частин версії крапкою (.)
    • Слідом за versionDescriptionSeparator: __ (символ подвійного підкреслення)
    • Далі йде опис, який може бути будь-яким текстом, який підтримує ваша файлова система
    • Закінчити з esMigrationSuffixes що є за замовчуванням .http і налаштовується та не враховує регістр

    Тепер ви готові виконати свою першу автоматичну зміну. Для вас уже створено приклад сценарію міграції, який ви можете переглянути в попередньому розділі. Він створить шаблон індексу з назвою cicd_template_evolution.

    1. На консолі Lambda перейдіть до своєї функції.
    2. На Тест вкладка, виберіть Тест.

    Через кілька секунд функція має успішно завершитися. Ви можете переглянути вихідні дані журналу в Подробиці розділ, як показано на наступних знімках екрана.

    Функцію міграції успішно завершено

    Шаблон індексу тепер існує, і ви можете перевірити, чи його конфігурація справді відповідає сценарію, як показано на наступному знімку екрана.

    Шаблон індексу Evolution створено правильно

    Прибирати

    Щоб очистити ресурси, створені в рамках цієї публікації, виконайте такі команди (у infra папка):

    Висновок

    У цьому дописі ми продемонстрували, як автоматизувати шаблони індексів OpenSearch за допомогою методів CI/CD та таких інструментів, як Terraform або бібліотека Evolution.

    Щоб дізнатися більше про службу OpenSearch, зверніться до посібника розробника служби Amazon OpenSearch. Щоб глибше вивчити бібліотеку Evolution, зверніться до документації. Щоб дізнатися більше про постачальника Terraform OpenSearch, зверніться до документації.

    Ми сподіваємося, що цей докладний посібник і супровідний код допоможуть вам почати роботу. Спробуйте, поділіться з нами своїми думками в коментарях і не соромтеся звертатися до нас із запитаннями!


    Про авторів

    Каміль БірбесКаміль Бірбес є старшим архітектором рішень в AWS і працює в Гонконзі. Він співпрацює з великими фінансовими установами для розробки та створення безпечних, масштабованих і високодоступних рішень у хмарі. Поза роботою Камілла захоплюється будь-якими видами ігор, від настільних до новітніх відеоігор.

    1736274237 413 Використовуйте найкращі практики CICD для автоматизації операцій керування кластером Amazon Використовуйте найкращі практики CI/CD для автоматизації операцій керування кластером Amazon OpenSearch ServiceШріхарша Субраманья Беголлі працює старшим архітектором рішень в AWS, що базується в Бенгалуру, Індія. Його основна увага — допомога великим корпоративним клієнтам у модернізації їхніх програм і розробці хмарних систем для досягнення їхніх бізнес-цілей. Його експертиза лежить у сферах даних і аналітики.

  • Інвестуйте в штучний інтелект сьогодні для перспективного африканського майнінгу

    Інвестуйте в штучний інтелект сьогодні для перспективного африканського майнінгу

    Надано 4Sight Holdings

    Технології продовжують відігравати трансформаційну роль в африканській гірничодобувній промисловості, і ця тема буде поставлена ​​на важливе місце на 2025 Investing in African Mining Indaba, яка відбудеться в Міжнародному конференц-центрі Кейптауна (CTICC) під темою «Майбутнє- перевірка африканського видобутку сьогодні».

      Використовуючи інструменти аналізу даних і можливості штучного інтелекту, оператори шахт можуть перетворити роботу зі стану ретроспективної звітності, яка пропонує ретроспекцію, до звітності в реальному часі, яка надає практичну інформацію, і врешті-решт досягти кінцевої мети передбачуваних можливостей, які забезпечують передбачення.

    Використовуючи інструменти аналізу даних і можливості штучного інтелекту, оператори шахт можуть перетворити роботу зі стану ретроспективної звітності, яка пропонує ретроспекцію, до звітності в реальному часі, яка надає практичну інформацію, і врешті-решт досягти кінцевої мети передбачуваних можливостей, які забезпечують передбачення. Поставляється 4Sight Holdings

    У той час як галузь прагне до впровадження технологій, щоб відіграти кардинально важливу роль у перетворенні операцій, продуктивності та виробництва, керівникам гірничодобувної промисловості необхідно розглянути, куди інвестувати, щоб досягти найбільшого впливу на тлі обмеженого доступу до капіталу, необхідності піклування про навколишнє середовище та зростання витрат.

    «Лише 15% компаній мають готові дані для максимізації рентабельності інвестицій (ROI) на інвестиції в штучний інтелект (ШІ) і реалізації своїх цілей трансформації», — стверджує Вільгельм Сварт, директор з операційних технологій у 4Sight Holdings.

    За словами Сварта, ключ до використання технології для підвищення ефективності полягає в здатності ефективно використовувати дані.

    «Ми витрачаємо багато часу на збір і аналіз даних у п’яти важливих областях бізнесу: «Люди», «Зацікавлені сторони», «Операції», «Фінанси та інновації», – пояснює Сварт.

    «Використовуючи інструменти аналізу даних і можливості штучного інтелекту, оператори шахт можуть перетворити роботу зі стану ретроспективної звітності, яка пропонує ретроспективну звітність, до звітності в реальному часі, яка надає практичну інформацію, і врешті-решт досягає кінцевої мети передбачуваних можливостей, які забезпечують передбачення.

    «Загалом штучний інтелект і автоматизація можуть підвищити ефективність на 55% за допомогою правильних рішень і планів впровадження за рахунок підвищення швидкості, безпеки та якості», — стверджує Сварт.

    Ці підвищення ефективності також позитивно впливають на майнерів з точки зору операцій. Симуляції шахт, змодельовані ШІ, використовуються для візуалізації неефективності або виявлення вузьких місць.

    «Рішення штучного інтелекту може визначати області, де для аналізу потрібно більше даних, дозволяючи операторам шахт розгортати автоматизацію для отримання даних, необхідних для отримання кращої видимості», — продовжує Сварт.

    Додаткові сфери, де технологія забезпечує підвищення ефективності, включають оптимізацію за допомогою систем підтримки прийняття рішень, розширені платформи операційного контролю та прогнозне обслуговування.

    У зв’язку з цим алгоритми керування продуктивністю активів (APM) і машинного навчання (ML) поєднують структуровані та неструктуровані дані, щоб допомогти передбачити збої обладнання та точно спрогнозувати потреби в технічному обслуговуванні, щоб максимізувати час безвідмовної роботи та термін служби обладнання за допомогою прогнозного обслуговування.

    З точки зору людей Віллі Акерман, директор з продажу та маркетингу, пояснює, що технології відіграють багато ролей, допомагаючи розширити можливості шахтарів, покращуючи управління охороною здоров’я та безпекою (H&S) і дотримуючись нормативних вимог, одночасно підтримуючи кращу продуктивність робочої сили та підвищуючи роль і вплив людей мати на робочому місці.

    «Рішення з підтримкою штучного інтелекту можуть автоматизувати видимість процедур H&S за допомогою моніторингу в реальному часі за допомогою інтегрованої системи для кращого управління середовищем. Зворотний зв’язок від пристроїв IoT у реальному часі надає важливу інформацію, аналізуючи історичні дані та показники в реальному часі, щоб передбачити інциденти безпеки та зменшити ризики шляхом пом’якшення людських помилок, щоб покращити або покращити середовище, щоб зробити його безпечнішим».

    Рішення з підтримкою ШІ можуть автоматизувати видимість.

    Рішення з підтримкою ШІ можуть автоматизувати видимість. Зображення Freepik

    Видимість у реальному часі через інформаційні панелі також оптимізує звітність, забезпечуючи дотримання операторами нормативних стандартів і прийняття обґрунтованих рішень, згадує Акерман.

    Рішення штучного інтелекту також підвищують ефективність і продуктивність шляхом модернізації операційного середовища за рахунок покращення зв’язку та співпраці, де другі пілоти штучного інтелекту від Microsoft відіграють ключову роль у посиленні ролі та впливу людських ресурсів, роблячи людей кращими та ефективнішими у своїй роботі.

    «Хоча технологія може вирішити багато поширених галузевих проблем, ключ до розкриття її повного потенціалу залежить від того, наскільки добре ми підвищимо кваліфікацію та перенавчимо операторів для прийняття та використання інструментів штучного інтелекту, тому лише впровадження технології недостатньо. Майнерам потрібен постачальник послуг, який також може надавати послуги навчання та управління змінами, щоб підтримувати впровадження та закріплювати використання», — пояснює Акерман.

    Щодо стовпа зацікавлених сторін, Сварт пояснює, що технологія штучного інтелекту може покращити видимість показників стійкості та екології, соціальної сфери та управління (ESG).

    «Багато майнерів залишаються заплутаними в ручному, реактивному, ретроспективному аспекті звітування ESG, але технологічні рішення на основі штучного інтелекту можуть автоматизувати та оптимізувати цей критичний аспект, пов’язаний з ліцензією шахти на експлуатацію (LTO),» пояснює Сварт.

    «Застосування таких рішень, як Sustainability Manager від Microsoft, переносить операцію від ретроспективи до статистичних даних ESG у реальному часі через інформаційні панелі, які майнерам потрібні для активного керування та покращення своїх оцінок, а потім для початку прогнозування результатів».

    Окрім аспекту звітності ESG, технологія може допомогти клієнтам суттєво вплинути на показники стійкості завдяки покращеному водному балансу та зменшенню викидів вуглецю.

      Зліва направо: Віллі Акерман, керівник відділу продажів і маркетингу, і Вільгельм Сварт, директор з операційних технологій 4Sight Holdings.

    Зліва направо: Віллі Акерман, керівник відділу продажів і маркетингу, і Вільгельм Сварт, директор з операційних технологій 4Sight Holdings. Поставляється 4Sight Holdings

    «Автоматизація шахтних робіт за допомогою Інтернету речей та штучного інтелекту має значний вплив на скорочення викидів вуглекислого газу за рахунок підвищення ефективності для отримання більшої врожайності», — пояснює Сварт.

    Наприклад, проекти Advanced Process Control (APC) можуть забезпечити підвищення врожайності на 4%, що призведе до такого ж відсоткового зменшення викидів вуглецю.

    Акерман пояснює, що фінансовий компонент зосереджується на інтеграції фінансових систем і систем ERP для отримання інформації в режимі реального часу для переходу від ретроспективи до прогнозування.

    «Рішення для обліку металів підтримують наскрізну оптимізацію шляхом консолідації даних із різних джерел, включаючи звіти про відбір проб, аналізи та виробництво, в єдину централізовану систему, яка усуває накопичувальні дані та забезпечує узгодженість даних», — пояснює Акерман.

    Завдяки автоматизації розрахунків і звірок ці системи оптимізують процес обліку металу, зменшуючи ручні зусилля та зводячи до мінімуму помилки, забезпечуючи в режимі реального часу керовану даними інформацію про продуктивність виробництва, що сприяє швидшому прийняттю рішень.

    Нарешті Акерман згадує, що інноваційний принцип гарантує, що оператори шахт зможуть позиціонувати себе на майбутнє, щоб зберегти свою актуальність і гнучкість у динамічному глобальному сировинному секторі.

    «Інвестиції в технології мають бути зосереджені на тому, як запровадити штучний інтелект у всіх сферах бізнесу, щоб африканські шахти та робоча сила не залишилися позаду в орієнтованому на технології світі», — уточнює Акерман.

    «ШІ не витіснить людей у ​​гірничодобувному секторі. Натомість розширення можливостей людських ресурсів шляхом навчання африканської робочої сили використанню та роботі разом із штучним інтелектом розкриє трансформаційну силу технологій, гарантуючи, що Африка стане конкурентоспроможною силою на світовій арені видобутку», – підсумовує Акерман.

    Повернутися до покажчика


  • Великі дані на ринку електронної комерції процвітають у всьому світі

    Великі дані на ринку електронної комерції процвітають у всьому світі

    Великі дані на ринку електронної комерції

    Великі дані на ринку електронної комерції

    HTF MI нещодавно опублікував дослідження Global Big Data in E-commerce Market із більш ніж 143 сторінками поглибленого огляду, описуючи сферу дії продукту/галузі та детально описуючи перспективи та стан ринку (2025-2032). Дослідження ринку сегментоване за ключовими регіонами, що прискорює маркетинг. Наразі ринок розвивається, і деякі з ключових гравців із повного дослідження — IBM, Google, Microsoft, Oracle, Cloudera, Amazon Web Services, SAP, Snowflake, Splunk, Teradata.

    Завантажте зразок звіту у форматі PDF (включаючи повний зміст, таблицю та малюнки) 👉 https://www.htfmarketreport.com/sample-report/2823205-covid-19-outbreak-global-big-data-in-e-commerce-industry-market?utm_source=Ganesh_OpenPR&utm_id=Ganesh

    За даними HTF Market Intelligence, у 2024 році обсяг глобального ринку великих даних у електронній комерції оцінювався в 10,4 мільярда доларів США, а до 2032 року, за прогнозами, досягне 32,5 мільярда доларів США, зростаючи зі середньорічним темпом зростання на 15,6%.

    Великі дані на ринку електронної комерції сегментовані за типами (аналітика клієнтів, управління запасами, інструменти персоналізації, аналіз ринкових тенденцій, виявлення шахрайства), застосування (роздрібна торгівля, споживчі товари, електроніка, мода, продукти харчування та напої) та за географією (північ). Америка, Латинська Америка, Західна Європа, Центральна та Східна Європа, Північна Європа, Південна Європа, Східна Азія, Південно-Східна Азія, Південна Азія, Центральна Азія, Океанія, MEA).

    визначення:
    Великі дані в електронній комерції стосуються використання великих наборів даних, створених у результаті здійснення покупок в Інтернеті, таких як поведінка користувачів, історія транзакцій і тенденції щодо продуктів, для покращення процесу прийняття рішень. Компанії використовують інструменти аналітики для персоналізації досвіду, оптимізації ціноутворення, покращення управління запасами та стимулювання маркетингових стратегій.

    Домінуючий регіон:
    • Північна Америка, Європа

    Регіон, що швидко розвивається:
    • Азіатсько-Тихоокеанський регіон, Латинська Америка

    Є питання? Поставте запит на ринку перед покупкою 👉 https://www.htfmarketreport.com/enquiry-before-buy/2823205-covid-19-outbreak-global-big-data-in-e-commerce-industry-market?utm_source=Ganesh_OpenPR&utm_id=Ganesh

    Названі сегменти та підрозділи ринку висвітлюються нижче:
    Поглиблений аналіз великих даних у сегментах ринку електронної комерції за типами: аналіз клієнтів, управління запасами, інструменти персоналізації, аналіз тенденцій ринку, виявлення шахрайства
    Детальний аналіз великих даних у сегментах ринку електронної комерції за програмами: роздрібна торгівля, споживчі товари, електроніка, мода, продукти харчування та напої

    Географічно детальний аналіз споживання, доходів, частки ринку та темпів зростання наступних регіонів:
    • Близький Схід і Африка (ПАР, Саудівська Аравія, ОАЕ, Ізраїль, Єгипет та ін.)
    • Північна Америка (Сполучені Штати, Мексика та Канада)
    • Південна Америка (Бразилія, Венесуела, Аргентина, Еквадор, Перу, Колумбія та ін.)
    • Європа (Туреччина, Іспанія, Туреччина, Нідерланди, Данія, Бельгія, Швейцарія, Німеччина, Росія, Великобританія, Італія, Франція тощо)
    • Азіатсько-Тихоокеанський регіон (Тайвань, Гонконг, Сінгапур, В’єтнам, Китай, Малайзія, Японія, Філіппіни, Корея, Таїланд, Індія, Індонезія та Австралія).

    Придбайте зараз останню версію Big Data in E-commerce Market Report 👉 https://www.htfmarketreport.com/buy-now?format=1&report=2823205

    Великі дані в електронній комерції Цілі дослідження ринку:
    – Зосереджується на ключових виробниках, щоб визначити, виголосити та вивчити вартість, обсяг продажів, частку ринку, ринкову конкуренцію, SWOT-аналіз та плани розвитку на наступні кілька років.
    – Поділитися вичерпною інформацією про ключові фактори, що впливають на зростання ринку (можливості, драйвери, потенціал зростання, специфічні для галузі виклики та ризики).
    – Аналіз щодо окремих майбутніх перспектив, тенденцій зростання та їх участі в загальному ринку.
    – Аналізувати розумні зміни, такі як угоди, розширення, запуск нових продуктів і придбання на ринку.
    – Цілеспрямовано профілювати ключових гравців і систематично вивчати їхні стратегії зростання.

    АНАЛІЗ П’ЯТИ СИЛ І ТОВАКАЧКА:
    Щоб краще зрозуміти ринкові умови, було проведено аналіз п’яти факторів, які включають переговорну силу покупців, переговорну силу постачальників, загрозу нових учасників, загрозу замінників і загрозу суперництва.
    • Політичний (політична політика та стабільність, а також торгова, фіскальна та податкова політика)
    • Економічний (процентні ставки, рівень зайнятості або безробіття, витрати на сировину та курси іноземних валют)
    • Соціальна (зміна демографічних показників сім’ї, рівня освіти, культурних тенденцій, змін ставлення та способу життя)
    • Технологічні (зміни в цифрових або мобільних технологіях, автоматизація, дослідження та розробки)
    • Юридичні (трудове законодавство, законодавство про захист прав споживачів, охорона здоров’я та безпека, міжнародне та торгове регулювання та обмеження)
    • Екологічні (клімат, процедури переробки, вуглецевий слід, утилізація відходів та екологічність)

    Отримайте знижку 10-25% на негайну покупку 👉 https://www.htfmarketreport.com/request-discount/2823205-covid-19-outbreak-global-big-data-in-e-commerce-industry-market?utm_source=Ganesh_OpenPR&utm_id=Ganesh

    Пункти, розглянуті в таблиці змісту глобальних великих даних на ринку електронної комерції:
    Розділ 01. Великі дані в електронній комерції. Резюме
    Розділ 02 – Огляд ринку
    Розділ 03 – Ключові фактори успіху
    Розділ 04. Глобальні великі дані на ринку електронної комерції. Аналіз ціноутворення
    Розділ 05. Глобальні великі дані на фоні чи історії ринку електронної комерції
    Розділ 06. Глобальні великі дані в сегментації ринку електронної комерції (наприклад, тип, програма)
    Розділ 07. Аналіз ключових країн і країн, що розвиваються. Великі дані в усьому світі на ринку електронної комерції
    Розділ 08. Глобальні великі дані в структурі ринку електронної комерції та аналіз вартості
    Розділ 09. Глобальні великі дані на ринку електронної комерції. Конкурентний аналіз і виклики
    Розділ 10 – Припущення та скорочення
    Розділ 11. Великі дані в методології дослідження ринку електронної комерції

    Дякуємо, що прочитали цю статтю; ви також можете отримати окремі розділи або версії звітів для регіонів, як-от Північна Америка, Латинська Америка, Європа, Японія, Австралія чи Південно-Східна Азія.

    Зв'яжіться з нами:
    Нідхі Бхавсар (менеджер із зв’язків із громадськістю та маркетингу)
    HTF Market Intelligence Consulting Private Limited
    Телефон: +15075562445
    sales@htfmarketintelligence.com

    Про автора:
    HTF Market Intelligence Consulting має унікальну позицію, щоб розширити можливості та надихнути дослідницькими та консалтинговими послугами, щоб розширити можливості компаній із стратегіями зростання, пропонуючи послуги з надзвичайною глибиною та широтою лідерства в думках, дослідження, інструменти, події та досвід, які допомагають у прийнятті рішень.

    Цей випуск опубліковано на openPR.

  • Податкові платформи SaaS є інструментами, а не заміною

    Податкові платформи SaaS є інструментами, а не заміною

    Раптове оголошене закриття Bench.co, постачальника бухгалтерського обліку програмного забезпечення як послуги, сколихнуло малий бізнес і юридичну спільноту. Подальший розворот Bench і, здавалося б, оголошення про його придбання Employer.com змусили багатьох клієнтів почуватися неспокійними — з поважних причин.

    Багатьом із 35 000 клієнтів компанії, включно з юристами та адвокатами, довелося з усіх сил намагатися отримати важливі податкові та фінансові документи. Раптовий розвиток подій підкреслює ризики надмірної залежності від сторонніх облікових платформ без відповідних планів на випадок непередбачених обставин.

    На відміну від автономних пакетів програмного забезпечення, які зберігають дані локально та зазвичай залишаються доступними, навіть якщо сам постачальник припиняє роботу, платформи SaaS часто пов’язують доступ до даних із продовженням існування постачальника.

    Бенч запропонував клієнтам негайно подати заяву на шестимісячне продовження IRS, щоб знайти нову бухгалтерську службу. Це може дати тимчасове полегшення, але вказує на глибшу проблему: компанії довіряють своє фінансове життя платформам, які можуть зникнути миттєво, не залишаючи жодної мережі безпеки для клієнтів. Малі підприємства, які можуть отримати найбільшу вигоду від платформи SaaS через обмежені ресурси бухгалтерського обліку та інформаційних технологій, найбільше постраждають, коли така послуга закриє свої двері.

    Податківці можуть використати це як можливість нагадати клієнтам, що технологія — це інструмент, а не заміна для ведення локальних записів або залучення професіонала для цього. Такі платформи, як Bench, можуть спростити рутинні завдання, але їм бракує підзвітності, яку забезпечують навчені бухгалтери та податкові фахівці.

    Зростання та поширення SaaS у світі оподаткування та бухгалтерського обліку змінило, але воно також показало, що обачність така ж важлива, як і зручність. Траєкторія Bench є попередженням для компаній і практиків, щоб критично подумати про інструменти, від яких вони залежать.

    — Ендрю Ліхі

    Ласкаво просимо до Тижня в Insights для останнього аналізу та коментарів новин Bloomberg Tax. Цього тижня експерти проаналізували перерахування податку на енергію, як інтегрувати податок у бізнес-стратегію тощо.

    Біржа— Саме тут перетинаються чудові ідеї щодо оподаткування та бухгалтерського обліку.

    — Куратор Даніель Сю

    Інсайти

    Holland & Knight's Елізабет Краус прогнозує, що перерахування податкових кредитів на енергетику продовжуватиме зростати та що очікується бум кредитів на виробництво відповідно до розділів 45X і 48C податкового кодексу.

    Бізнес в ОЕСР Алан Маклін вивчає потреби дворівневого плану податкової реформи ОЕСР, кажучи, що комунікація буде ключовою для подолання політичних і технічних бар’єрів.

    EY Америка Кевін Флінн каже, що податки можуть допомогти у стратегічному бізнес-плануванні, і що керівники компаній повинні мати пряме, регулярне спілкування зі своїми податковими радниками.

    Майєр Браун Дженні Остін, Джейсон Осборні Сонал Маджмудар переглянути повідомлення Казначейства та IRS щодо застосування суми B, зазначивши, що це перший випадок, коли США безпосередньо включили вказівки ОЕСР у власні правила.

    Куточок оглядача

    платформи SaaS є інструментами а не заміною Податкові платформи SaaS є інструментами, а не заміною

    Технічно кажучи, дизайн Джонатана Хуртарте/Bloomberg Tax

    IRS має найняти більше аудиторів покращити дотримання податкового законодавства, і ініціатива Департаменту ефективності уряду повинна надати агентству повноваження для цього, Ендрю Лігі стверджує у своїй останній колонці «Технічно кажучи».

    «Усунення податкового розриву відновило б значні доходи, відновити впевненість у справедливості системи та створити чітку картину того, який уряд ми можемо собі дозволити підтримувати», – пише Ендрю, додаючи, що скорочення видатків не обов’язково досягає ефективності. Детальніше

    Зведення новин

    США просять Верховний суд розблокувати Закон про прозорість компаній

    Міністерство юстиції США звернулося до Верховного суду США з проханням скасувати загальнонаціональну судову заборону проти Закону про прозорість компаній, що дозволить забезпечити виконання закону про боротьбу з відмиванням грошей під час апеляції. Детальніше

    Підтримувачі криптовалюти подають до суду на IRS через остаточне правило децентралізованого обміну

    Blockchain Association подала до суду на IRS, заявивши, що нещодавно завершене правило, яке вимагає від певних криптовалютних бірж відповідати вимогам звітності брокерів, завдасть шкоди галузі. Детальніше

    Виборці Луїзіани матимуть останнє слово щодо податкових амбіцій губернатора

    Губернатор Луїзіани Джефф Лендрі радикально змінив податковий кодекс штату після швидкої спеціальної законодавчої сесії підписаний, запечатаний і доставлений, але довгострокова мета губернатора бути більш конкурентоспроможною з сусідніми штатами все ще стикається з важким випробуванням. Детальніше

    Зміна податкового законодавства, пріоритети IRS створюють хаос у 2025 році

    Податківці очікують великих змін у пріоритетах податкового законодавства, коли в січні прийде нова адміністрація, але також передбачають розширення більшості положень податкового законодавства Республіканської Республіки 2017 року. Детальніше

    Меморандум про податковий менеджмент

    Якщо правила умовного платіжного боргового інструменту не застосовуються до даного непередбаченого випадку, чітке вказівка ​​про це може неправдиво означати, що вони могли, Дентонс Свято Маршала, Раян Цуккеттоі Джозеф Бенавідес скажімо, обговорення занепокоєння щодо альтернативних розкладів, невдач у викупі та повних премій.

    Кар'єрні кроки

    Крейг Панхолцер приєднався до компанії Cooper Levenson як партнера в групах практики податкового, бізнес-планування та адміністрування нерухомості у Форт-Лодердейлі, штат Флорида.

    Майкл Сайкс приєднався до компанії White and Case як партнера в її глобальній податковій та глобальній енергетичній групі у Вашингтоні.

    Лаура Кейбл був обраний партнером Cox, Castle & Nicholson у Лос-Анджелесі.

    Лаура Хенкс і Венді Лейсі були підвищені до членів BMSS Advisors & CPA.

    Альма Сунгі Бек, Сюзанна Фарліі Бет Моррісон були названі партнерами Lathrop GMP.

    Джо Ебботт, Джастін Чабб Луріяі Дон Сабіна були підвищені до партнерів у Новоградці.

    Девід Гірен приєднався до податкової практики Ward and Smith у Північній Кароліні.

    Девід Джуці і Лі Зауер приєднався до Miller Thomson в якості асоційованого радника в її корпоративних злиттях і поглинаннях і практиках обслуговування приватних клієнтів у регіоні Ватерлоо.

    Девід Ашнер був підвищений до директора і Ріна Фуджі до радника в Groom.

    Якщо ви змінюєте роботу чи отримуєте підвищення, надсилайте заявку на адресу TaxMoves@bloombergindustry.com для розгляду.