2019 Pronostici dei dati: eliminazione dei big data e aumento delle app intelligenti
Stiamo assistendo al passaggio dalla raccolta di big data al consumo di dati in tempo reale e il 2019 segnerà il punto di svolta in quanto le applicazioni intelligenti, non le persone, diverranno i principali consumatori di dati. Con questo in mente, ecco uno sguardo alle tendenze nelle trincee di dati che stanno facilitando questo passaggio per le aziende di tutto il mondo e le implicazioni previste su molteplici aspetti della tecnologia.
I progetti mega onerosi si trasformano in micro regolazioni iterative
Ho visto in prima persona come le aziende di tutte le strisce si stanno spostando dai big data moonshot, come i laghi di dati onnicomprensivio ampie piattaforme Internet of Things (IoT) – per abbracciare i benefici dei miglioramenti incrementali sfruttando le intuizioni dei dati “al momento”, e credo che questa tendenza acceleri nel 2019. In parte, questo è un riconoscimento del fallimento: questi mega i progetti costano troppo e hanno impiegato troppo tempo per essere implementati (se addirittura fossero stati completati). Molti non furono mai consegnati come promesso e quelli che finirono per essere obsoleti quando furono pronti per la produzione. È anche un riconoscimento del più ampio passaggio da cicli di pianificazione lenti a iterazioni rapide. Quando i dati sono lenti e difficili, è necessaria una lunga pianificazione e si prevede una complessità. Quando ottenere i dati è veloce e facile, l’iterazione e la regolazione veloci vince sempre.
I flussi proliferano mentre i laghi si asciugano
Un corollario di questo è che il 2019 segnerà il declino del lago di dati mentre le organizzazioni cercano di sfruttare lo streaming di dati in tempo reale piuttosto che scaricare dati in un unico grande ma lento e torbido serbatoio nella speranza di ricavarne un valore. I laghi dati riflettono i mega progetti che ricordano le precedenti iniziative sui big data, che hanno generato molte entrate per i consulenti ma pochi risultati per le organizzazioni. Mentre ci sarà sicuramente ancora bisogno di archiviare e archiviare i dati per esigenze a lungo termine, penso che le aziende si concentreranno maggiormente sull’estrazione di valore e intuizione come flussi di dati nell’organizzazione piuttosto che sulla semplice raccolta di dati per l’eventuale perfezionamento e utilizzo.
I dati diventano parte del tessuto aziendale
Con il passaggio all’elaborazione in tempo reale di dati veloci arriverà un focus IT emergente sulla fornitura di un tessuto dati o backbone che le applicazioni e gli utenti toccheranno per i dati secondo necessità, invece di accaparrarsi le proprie copie. Un 2017 sondaggio di dirigenti aziendali di NewVantage notato oltre l’85% delle imprese hanno avviato programmi per creare una cultura basata sui dati. Le nuove tecnologie, in particolare la pubblicazione di nuova generazione / sottoscrizione e le relative soluzioni di messaggistica, rendono possibile tutto ciò, apportando molteplici vantaggi.
Uno di questi è la semplicità, in quanto le aziende si allontanano da un patchwork di sistemi di dati e archivi dati per abbracciare una struttura dati più integrata a livello di organizzazione. In secondo luogo, stiamo assistendo all’eliminazione dei silos : quando i dati vengono distribuiti e onnipresenti anziché intrappolati in sistemi isolati e discreti, i silos scompaiono e tali dati diventano contemporaneamente più accessibili e offrono più valore.
L’elaborazione dei dati si estende fino all’orlo
L’elaborazione e la reazione ai dati si stanno progressivamente avvicinando al luogo di origine dei dati, che in molti casi si trova ai margini dell’impresa. I cloud vendor sperano sicuramente di assorbirlo come parte del cloud, ma prevedo che ciò non accadrà, almeno non del tutto. In gran parte, ciò è dovuto all’IoT e non sto parlando solo del tostapane collegato. In contesti industriali, in questi dispositivi possono esserci alcuni muscoli seri e importanti fonti di dati. Pensa a apparecchiature di produzione robotica, attrezzature per il trasporto, dispositivi medici e altro ancora. Anche se l’IoT comprenderà un vasto numero di semplici sensori che “fanno da telefono” con i dati più recenti per l’elaborazione centrale o cloud, ci sarà anche un’attenzione sempre maggiore alla comprensione e all’agire su quei dati più vicini al limite, dove l’azione è .
Serverless alla fine rende multicloud una realtà
Potrebbe essere un’esagerazione, ma illumina un punto: due degli argomenti di discussione più caldi nella tecnologia di oggi – multicloud (che utilizza più di una piattaforma di cloud vendor) e architetture senza server (che astraggono l’infrastruttura necessaria per l’esecuzione del codice) – sono solo due diversi sguardi alla stessa consapevolezza che molte persone probabilmente non si preoccupano se stanno usando Amazon Web Services, Azure o Google Cloud Platform. Sembra che le persone non si preoccupino di quale servizio stia ospitando un’app. Alla maggior parte degli utenti non interessa se sono su un cloud pubblico, su un cloud privato, on-prem o su tutto quanto sopra. A loro importa solo dove inviano il loro codice o ottengono i loro dati. A tale riguardo, i dati distribuiti diventeranno la colla che tiene tutto insieme, mentre un’app fornirebbe l’intelligenza necessaria per agire su tali dati.
Il che ci porta alla previsione finale, quella con cui abbiamo iniziato.
Applicazioni intelligenti – Non persone – diventeranno il consumatore di dati primari
Anche se non succederà tutto in una volta nel 2019, credo che nei prossimi anni saremo in grado di guardare indietro e vedere che quest’anno ha segnato un punto di svolta in cui l’intelligenza artificiale, l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico incorporati nelle applicazioni sono stati sostituiti report, cruscotti e altri output orientati alle persone come principali consumatori di dati. Il software avrà il potere di agire sui dati per noi, sia che si tratti di una macchina in macchina o di una macchina per consumatore, piuttosto che semplicemente di far emergere i dati affinché le persone possano esaminarli e utilizzarli per prendere decisioni.
Ciò avrà profonde implicazioni non solo in termini di tecnologia, ma nella natura fondamentale di come le persone prendono decisioni. Darò anche una previsione bonus: l’aumento dell’applicazione intelligente risolverà la crisi del personale dei dati. C’è stata una disconnessione di vecchia data tra il vasto e crescente volume di aperture di lavoro nell’analisi dei dati e la mancanza di candidati qualificati . Questo non vuol dire che l’analisi dei dati diventerà meno valorizzata, tutt’altro. Qualcuno deve ancora costruire i modelli di dati e le analisi che dicono al software cosa fare. Ma il software assumerà sempre più l’onere di consumare e analizzare i dati.
Ciò significa che ci stiamo spostando inevitabilmente al giorno in cui saremo sostituiti dai nostri overlords robotizzati con intelligenza artificiale? Lascerò qualsiasi predizione a riguardo per un altro anno.