Публикации
Технологии кэширования данных современных СХД, статья
End-to-end NVMe AFA-массивы Huawei, статья
FusionStorage 8.X: облачное хранилище для ЦОД нового поколения, статья
Микросхемы ускорения вычислений нейросетей, статья
MAX Data: SCM для ускорения БД, статья
Persistent Memory: новый уровень хранения данных, статья
Как строить озера данных? , статья
Violin Systems: новые решения для новых вызовов, статья
SweRV Core – первое RISC-V процессорное ядро Western Digital, статья
Преимущества использования SCM-кэша в составе внешних СХД HPE, статья
Intel: новые флэш-устройства, статья
HPE InfoSight – искусственный интеллект для центров обработки данных, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Аналитические прогнозы на 2019 год

25, январь 2019  — 

Альберт Меркадал (Albert Mercadal), руководитель центра углубленной аналитики компании Fujitsu

•  Достоверность работы алгоритмов и этичность Искусственного интеллекта : возможность наглядно показать, насколько достоверны автоматические решения систем на базе Искусственного интеллекта (ИИ), станет ещё важнее в 2019 и последующих годах. Общий регламент ЕС по защите персональных данных и другие нормативные требования по сбору, хранению и обработке информации повысят важность проверки достоверности работы алгоритмов – способности понимать, почему тот или иной алгоритм принял определенные решения – особенно в жестко регулируемых секторах экономики, включая банки и медицинские учреждения. Алгоритмы, конечно, « учатся » у данных, а данные иногда основываются на решениях человека, которые не всегда верны. Если Искусственный интеллект будет рассматриваться как этически допустимая технология, то необходимость устранить недостоверность автоматических решений, принимаемых системами на базе ИИ, а также возможность проверки этого, будет более актуальным в ближайшем будущем.

•  Традиционные системы машинного обучения постепенно заменят глубинное обучение и графы знаний: это репрезентативный метод для демонстрации того, что источники информации с нейронными сетями приходят на смену алгоритмам машинного обучения (так называемая, линейная регрессия). Графы знаний показывают, как системы на базе Искусственного интеллекта ведут себя и принимают решения, предоставляя бизнесу инструменты и понимание, как реагировать на новые нормативные нагрузки.

•  Встроенная аналитика : в 2019 г. в существующих бизнес-процессах будет наблюдаться более широкое распространение встроенных алгоритмов и инструментов для аналитики. При совместном использовании с роботизированной автоматизацией процессов, аналитика и Искусственный интеллект будут оказывать большое влияние на эффективность повседневной операционной деятельности компаний за счет более простой работы, более высокой автоматизации, скорости и качества сервисов при более низкой стоимости.

•  Периферийная аналитика : хотя в настоящий момент аналитические системы размещаются в облачных или в высокопроизводительных локальных средах, или в гибридных решениях, мы наблюдаем все более высокую потребность со стороны пользователей в более высокой скорости работы периферийных систем, что вызвано сценариями использования, для которых требуется меньшая задержка . В 2019 г. аналитические системы будут работать на основе периферийных устройств и устройств, основанных на базе концепции Интернета вещей. Это будет особенно актуально для сферы производства и инженерных сетей.

•  Архитектуры, которыми управляют событиями : в 2019 году мы сможем наблюдать распространение архитектур на базе Искусственного интеллекта, которые будут управляться событиями и станет нормой создание каналов для ввода и обработки данных, оценки прогнозов, принятия решений и инициирования процессов.

•  Восполнить пробелы в профессиональных знаниях : недостаток профессиональных знаний является основной проблемой при реализации проектов углубленной аналитики. Компании увеличат инвестиции в инструменты, которые позволят их бизнес-аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных использовать передовые методики, не будучи настоящими техническими экспертами.

•  Диалоговая аналитика : компании увеличат инвестиции в инструменты, которые позволят их бизнес-аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных использовать передовые методики, не являясь при этом настоящими техническими экспертами. Так, например, отделы Business intelligence (сокращённо BI), станут использовать чатботы для того, чтобы открыть двери к аналитике неподготовленным пользователям. Взаимодействие и получение ответов от систем бизнес-аналитики будет осуществляться в виде диалога, а не в виде установленных форм отчетов, которые постепенно останутся в прошлом.

•  Комплексные сервисы : предоставление сервисов углубленной аналитики заказчикам подразумевает принятие во внимание множества различных факторов, в том числе и противоречащих друг другу, включая политики управления данными, масштабируемость, разнородность различных сред и многие другие факторы. Для этого необходимо наличие поставщиков сервисов анализа данных, которые могут предложить своим заказчикам комплексные решения.

•  Экономика совместного использования : совместная работа предоставляет еще одну возможность для решения проблемы с нехваткой профессиональных знаний, т.к. применение соответствующих знаний в определенной предметной области является ключевой отличительной особенностью в работе специалистов по обработке и анализу данных. Любой специалист может создать рекомендательный сервис, вопрос в том, кто может создать самый оптимальный сервис для какого-либо определенного сценария использования? Благодаря экономике совместного использования поиск необходимых профессиональных навыков для решения какой-либо определенной проблемы станет гораздо проще.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Fujitsu

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.