2018 год прошел под знаком развития и расширения цифровых преобразований, и большинство компаний всерьез занялись трансформацией своего бизнеса. Они разрабатывают соответствующие стратегии и выделяют необходимые для этого ресурсы. На фоне этих изменений Хью Йошида, технический директор Hitachi Vantara, выделил пять тенденций, которые будут актуальны в 2019 году.

Тенденция 1. Компании постепенно будут смещать фокус с генерации данных на использование данных

В статье Harvard Business Review, посвященной стратегиям управления данными, отмечается, что «в среднестатистической организации для принятия решений активно используется меньше половины структурированных данных, и менее 1% неструктурированных данных подвергается анализу или используется каким-либо образом». Развертывание крупных концентраторов данных приводит к еще большей разрозненности массивов данных, которые достаточно сложно изучать, соотносить друг с другом или использовать. Курирование данных станет главной задачей для извлечения важнейшей информации, необходимой для обеспечения деятельности организации. Операционным аспектам данных будет уделяться больше внимания, чем базовым процессам сбора, хранения и защиты. Ключом к решению многих задач станут метаданные, и организации обратятся к объектным системам хранения для создания матриц данных как основам построения крупномасштабных систем на базе потоков данных.

Тенденция 2. Искусственный интеллект и машинное обучение позволят реализовать мощные возможности данных для принятия бизнес-решений

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения позволяют почерпнуть ценные знания из неструктурированных данных, составить полную картину на основе разрозненных значений, выявить закономерности в данных и сопоставить их, например, в процессе распознавания лиц. Технологии ИИ и машинного обучения все чаще находят применение при производстве бытовой техники, автомобилей, в автоматизированных производственных механизмах и интеллектуальных городских системах.

Из бизнес-данных можно извлечь обширные знания, которые позволят увеличить выручку, оперативно реагировать на новые тенденции, повысить операционную эффективность и оптимизировать процессы маркетинга для создания конкурентных преимуществ. Однако серьезным препятствием для всего этого является требование по очистке данных и выполнению анализа. Например, в 2016 году журнал Forbes опубликовал исследование с участием специалистов по обработке и анализу данных, которое показало, что больше всего времени (80%) уходит у них не на интеллектуальный анализ или моделирование, а на предварительную обработку и подготовку данных.

Специалисты по изучению данных не работают изолированно от других. Они должны взаимодействовать с инженерами и аналитиками в процессе обучения, настройки, тестирования и развертывания прогностических моделей. Создание модели для системы ИИ или машинного обучения – не разовое мероприятие. Точность такой модели со временем снижается, а мониторинг и смена моделей может быть весьма трудоемкой задачей. Организации понадобятся возможности координирования, например, как комплекс инструментов Pentaho для координирования интеграции данных и машинного обучения. 

Тенденция 3. Возросшие требования к данным заставят компании перенести вычисления на границу инфраструктур

Границы компании теперь определяются границей информационной инфраструктуры, на которой происходит конвергенция нескольких облачных систем. В этих облачных системах происходят периферийные вычисления. За счет близости вычислений к месту создания данных обеспечивается необходимая автономность и безопасность процессов. Сегодня постоянно растущие объемы данных и высокие  требования к качеству обслуживания вызывают потребность и в мобильных облачных вычислениях. Взаимосвязь между граничными и опорными центрами обработки данных (ЦОД) будут обеспечивать общедоступные облачные платформы, а их применение сделает востребованным гибридные облачные среды с использованием открытых интерфейсов REST или S3. Компании активно ищут возможность сократить затраты и снизить загрузку сетей, поэтому вычисления на границе сети из новой тенденции превратятся в необходимость. Инфраструктуру границы среды   потребуется максимально укрепить, поскольку она расположена за пределами облачной системы/ЦОД и не защищена.

Тенденция 4. Центры обработки данных становятся автоматизированными

Меняется роль центра обработки данных, которая прежде заключалась в предоставлении инфраструктуры. ЦОД становится провайдером необходимых сервисов. Рабочие нагрузки оказываются более распределенными, поскольку приложения выполняются в общедоступных и частных облачных системах, а также в традиционных корпоративных ЦОД. Приложения все шире используют модульную архитектуру, задействуя контейнеры и микросервисы, а также обеспечивая поддержку как виртуализированных, так и чисто аппаратных систем. По мере увеличения объемов генерируемых данных будет наблюдаться соответствующий рост спроса на экономичные с точки зрения дискового пространства системы хранения. Компании должны получать от информационных технологий максимальную отдачу – это позволит взаимодействовать с клиентами в реальном времени, обеспечивать высокую рентабельность инвестиций в ИТ, и увеличивать операционную эффективность. Для достижения таких результатов требуется глубокое понимание происходящих в ЦОД процессов, позволяющего прогнозировать и опережать тенденции, а также возможности автоматизировать операции, чтобы сотрудники смогли сосредоточиться на решении стратегических задач. По сути, ЦОД – это IoT в миниатюре: каждое устройство и программный пакет снабжены датчиком или журналом и готовы к внедрению технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и автоматизации.

Тенденция 5. Корпоративная ответственность за данные становится одним из приоритетов

В 2018 году стал действовать общий регламент по защите данных GDPR (General Data Protection Regulation). Он потребовал уделить особое внимание вопросам конфиденциальности данных и инвестировать немалые средства. Во всех международных компаниях, чья деятельность соответствует положениям GDPR, теперь имеется уполномоченный по защите данных (data protection officer, DPO), который занимает руководящую должность в отделе безопасности. В обязанности уполномоченных по защите данных входит надзор за разработкой и реализацией стратегии защиты данных для обеспечения соответствия требованиям GDPR.

Экспоненциальный рост числа новых технологий и моделей бизнеса создает новые сложности для компаний, которые превращаются из генераторов данных в организации, чья деятельность основана на использовании данных. Системы больших данных и аналитики становятся основой роста бизнеса. Компании осознают, какие мощные возможности открывают данные для ускорения развития и лучшего понимания клиентов и рынков. Эта тенденция подкрепляется новыми технологическими достижениями в области сбора данных, интеграции источников, поиска и анализа данных для реализации бизнес-преимуществ. Самые влиятельные в мире компании – те, которые понимают, как использовать потенциал данных. Такие игроки, как Amazon, Baidu, Facebook и Google, достигли своего выдающегося положения благодаря возможностям, связанным с данными. Но широкие возможности сопряжены и с серьезными обязанностями. Вот почему современные ИТ-организации должны обеспечить инструменты и процессы, необходимые для изучения и понимания данных, и сделать так, чтобы использование этих данных было максимально ответственным.