المحتوى
- زيادة الأتمتة ضمن أدوات البيانات الكبيرة
- زيادة التركيز على نظافة البيانات
- سيبدأ المتبنون الأوائل باستخدام منصة تجربة عميل واحدة
- ادارة العلاقات مع البيانات الكبيرة ستصبح الاتجاه السائد لتحليل عمليات تكنولوجيا المعلومات
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات الضخمة سوف يؤدي إلى تسريع وتسوية مجال اللعب للشركات الأصغر
- الشركات والتقنيات التي تنشئ وتدير البيانات الكبيرة ستواجه توقعات أكبر
- سيادة البيانات والأمن سوف تقود المناقشات في المنتديات العالمية
- AI and Analytics Vendor M&A Activity سوف تتسارع
- بحيرات البيانات سوف تصبح في النهاية مفيدة
- قانون مور سيصادق على قواعد البيانات
- SQL سيكون لها سنة استثنائية أخرى
- فرق تكنولوجيا المعلومات سوف توجه المزيد من التركيز نحو استخدام البيانات الكبيرة للاستخدام
- المزيد من الشركات سوف تستخدم تحليلات البيانات الكبيرة لاكتشاف (وليس فقط منع) الاحتيال
- سيكون عام 2017 عامًا مثاليًا للمؤسسات التي تستخدم مخازن البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء
يبعد:
يعتقد العديد من الخبراء أن عام 2017 سيكون أكبر مع تطور تكنولوجيا البيانات الكبيرة بشكل متزايد ، وتواصل المؤسسات صقل قدرتها على الاستفادة من البيانات الضخمة.
كان عام 2016 عامًا هامًا للبيانات الضخمة. وفقًا للبيانات التي جمعتها Tableau ، يقوم عدد أكبر من المؤسسات من أي وقت مضى بتخزين ومعالجة وتحليل البيانات الضخمة كجزء من عمليات أعمالهم. يعتقد العديد من الخبراء أن عام 2017 سيكون أكبر مع تطور تكنولوجيا البيانات الكبيرة بشكل متزايد ، وتواصل المؤسسات صقل قدرتها على الاستفادة من البيانات الضخمة. لقد طلبنا من الخبراء في هذا المجال تقديم توقعاتهم حول ما يحمله العام عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا البيانات الكبيرة. هيريس ما قالوا لنا.
زيادة الأتمتة ضمن أدوات البيانات الكبيرة
تحتاج الشركات المستثمرة في البيانات الضخمة إلى معرفة المزيد من أبعاد عملائها ومنتجاتها وعملياتها. يتم وضع أدوات جديدة للوحات البيانات وأتمتة التقارير لتحويل الرؤى الطويلة والقصيرة إلى إيرادات وتقديمها إلى الحد الأدنى. ستؤدي الأتمتة وتكلفة خبرة علم البيانات الخارجية إلى خفض التكاليف لاعتماد أدوات رؤية مركزية للأعمال التجارية ومساعدة العملاء المهتمين بتخصيص وبيع منتجات / خدمات أكبر لعملائهم الجدد والمخلصين.
-مايكل ريدي ، مؤسس ورئيس قسم التحليلات في الفطنة الرقمية
زيادة التركيز على نظافة البيانات
على الرغم من التعلم الآلي القوي المتزايد والخوارزميات المتقدمة ، لم يقم العديد من المسوقين بجمع بياناتهم بشكل صحيح ، وطبيعوها ، وتنظيفها ، وتنظيمها ، ووضعها في مكان يمكن تحليلها فيه. سيكون عام 2017 عامًا يكون فيه التركيز أكبر على مهام "مراقبة البيانات" هذه.
-مايك دريسكول ، الرئيس التنفيذي لشركة Metamarkets
سيبدأ المتبنون الأوائل باستخدام منصة تجربة عميل واحدة
سيبدأ المستخدمون الأوائل باستخدام منصة تجربة عميل واحدة لاستخراج البيانات المتراكمة من جميع نقاط المشاركة. سيتضمن هذا النوع من النظام تحليلات الخدمة الذاتية وتحليلات الأجهزة المحمولة وتحليلات البيانات الضخمة. توفر Analytics الرؤى التي تبحث عنها العلامات التجارية ، ولكن من المهم عرض تحليلات مركز الاتصال من منظور العميل والوكيل والتنظيم. لا يمكن للحلول الأخرى التي تحاول إدارة تجارب العملاء أن تتجاوز التفاعل الفردي. إنهم إما محاصرون في وظيفة (المبيعات ، التسويق ، الخدمة) أو قناة (صوت ، جوال ، رقمي ، اجتماعي) أو ، الأسوأ ، كليهما: في قناة في وظيفة. هذه الصوامع هي المكان الذي تموت فيه المساءلة. في عصر يتوقع فيه المستهلكون تجربة رقمية سلسة ، لا يستغرق الأمر سوى مقاطعة واحدة لتفقد ولاء العملاء.
-Merijn te Booij، CMO at Genesys
ادارة العلاقات مع البيانات الكبيرة ستصبح الاتجاه السائد لتحليل عمليات تكنولوجيا المعلومات
في عام 2017 ، نتوقع أن نرى مجموعة من SaaS والبيانات الكبيرة تنتقل إلى الاتجاه السائد لحلول تحليلات عمليات تكنولوجيا المعلومات في الوقت الفعلي.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
ولدت البيانات الضخمة كبرنامج مفتوح المصدر. على الرغم من كونها قوية للغاية ، إلا أنه في معظم الحالات لم يكن من السهل هضمها من قبل معظم متاجر تكنولوجيا المعلومات. نشأ تسويق البيانات الكبيرة من خلال الشركات التي تعتمد على الاستشارات والتي قدمت التكامل والدعم حول هذه الأدوات مفتوحة المصدر. كان هذا فعالا ، لكنه مكلف. في موازاة ذلك ، بدأ موفري السحابة في تقديم أدوات البيانات الكبيرة المجمعة مع موارد البنية التحتية السحابية. هذه المراحل التطورية مهدت الطريق للتطور الطبيعي من الأدوات والمنصات العامة إلى عروض البيانات الكبيرة SaaS المبنية حول حالات الاستخدام في العالم الحقيقي.
-جيم فري ، نائب رئيس التحالفات الاستراتيجية في كنتيك
إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات الضخمة سوف يؤدي إلى تسريع وتسوية مجال اللعب للشركات الأصغر
سيكون هناك تركيز متزايد على التقنيات والخدمات التي تضع قوة البيانات في أيدي من هم في أمس الحاجة إليها. سيكون للمبيعات والتسويق ، على سبيل المثال ، المزيد من الخيارات لمراقبة البيانات الضخمة وتعقيمها وتحليلها "عند الحافة" قبل إلقاؤها في قواعد البيانات المركزية الكبيرة حيث قد تفقد قيمتها بسرعة. سوف تتطلع الشركات بشكل متزايد إلى مقدمي الخدمات الذين يخففون من عبء كل إدارة البيانات هذه ، مع تمكين المبيعات والتسويق بشكل أكثر فاعلية من خلال تقديم بيانات جيدة في أيدي مندوبي المبيعات والتسويق المتوقعين حتى يتمكنوا من اتخاذ إجراءات أكثر استنارة وفورية. سيكون هذا مفيدًا بشكل خاص للشركات الصغيرة التي ستستفيد من البيانات الديمقراطية للتنافس ضد أكبر المنافسين.
-هنري شوك ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة DiscoverOrg
الشركات والتقنيات التي تنشئ وتدير البيانات الكبيرة ستواجه توقعات أكبر
تدرك الشركات أن البيانات التي تم التحقق منها هي العامل الأكثر أهمية في دفع المبيعات والتسويق بنجاح. مع تطبيق المزيد من التكنولوجيا على وظيفة المبيعات والتسويق ، تزداد أهمية البيانات الجيدة لأنها الوقود الذي يشغل هذه الأدوات. تعد القيمة الهائلة التي تضعها Microsoft على LinkedIn بسبب بياناتها الغنية والاستثمار الذي قامت به Salesforce على أدوات لزيادة البيانات لإعلام "رحلة العميل" ، هي إشارات رئيسية تنبئ بتحالفات السوق المستقبلية والتوحيد والابتكار التي ستستند بشكل أساسي إلى قيمة البيانات الجيدة.
-هنري شوك ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة DiscoverOrg
سيادة البيانات والأمن سوف تقود المناقشات في المنتديات العالمية
سيكون أحد أكبر الأسئلة التي تحيط بالبيانات الضخمة في عام 2017 هو: "من الذي يمتلكها بالفعل؟" سوف تقود سيادة البيانات وأمنها - على مستوى الشركات والمستوى الفردي - المناقشات حول هذا الموضوع في العديد من المنتديات البارزة في جميع أنحاء العالم (مثل The المنتدى الاقتصادي العالمي في دافوس ومجموعة الثماني).
بينما ننتقل إلى عصر التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي (AI) والواقع الافتراضي ، فإن البيانات التي تنتجها أي قطعة من التكنولوجيا تنتمي إلى "مالك / المبدع" للتكنولوجيا. ومع ذلك ، مع دول مثل أوروبا تنفذ أطر عمل مثل General لائحة حماية البيانات (GDPR) في عام 2018 ، والتي ستشمل غرامات أكبر بشكل كبير عن انتهاكات قوانين حماية البيانات (تصل إلى 4 ٪ من الإيرادات العالمية للشركة في بعض الحالات) ، وكذلك المسؤولية المالية عن عدم الامتثال.
الآن بعد أن أدى إهمال سيادة البيانات إلى وضع ضربة مباشرة على جيوب الشركات العميقة ، فإن توقعي هو أنه سيحظى بالكثير من الاهتمام في عام 2017.
-غاري كونولي ، مؤسس ورئيس المضيف في أيرلندا
AI and Analytics Vendor M&A Activity سوف تتسارع
ليس هناك شك في أن هناك انتزاعًا هائلاً للأراضي لأي شيء ، التعلم الآلي أو التعلم العميق. قادت الجهات الفاعلة المختلفة مثل Google و Apple و Salesforce و Microsoft إلى AOL و Amazon اتجاه الاستحواذ هذا العام. نظرًا لتاريخ التشغيل القصير لمعظم الشركات الناشئة التي يتم الحصول عليها ، فإن هذه التحركات تتعلق بالحصول على العدد المحدود من خبراء الذكاء الاصطناعى على الكوكب مثل قيمة ما أنتجته كل شركة حتى الآن. من الواضح أن المعركة من أجل مشاركة العقل AI enterprise قد تم رسمها بين IBM Watson و Salesforce Einstein وتطبيقات Oracle التكيفية الذكية. المفهوم جيدًا هو أن الذكاء الاصطناعى يحتاج إلى أساس ثابت من البيانات الموثوقة التي يعمل عليها. مع وجود عدد محدود من الشركات الناشئة التي تقدم هذه القدرات المتكاملة ، فإن البحث عن الأفكار ذات الصلة والإجراءات الموصى بها في نهاية المطاف والتي يمكن أن تساعد في التنبؤ وصنع القرار التنبؤية والأكثر كفاءة سيؤدي إلى مزيد من نشاط الاندماج والشراء في عام 2017.
-رامون تشن ، مدير التسويق في Reltio
بحيرات البيانات سوف تصبح في النهاية مفيدة
لقد أنفقت العديد من الشركات التي استغلت بحيرة البيانات في الأيام الأولى مبلغًا كبيرًا من المال ليس فقط لشراء وعد بالتخزين والمعالجة بتكلفة منخفضة ، ولكن أيضًا مجموعة كبيرة من الخدمات من أجل تجميع وإتاحة مجمعات كبيرة من البيانات الضخمة أن تكون مرتبطة وكشف عن رؤى أفضل. لقد كان التحدي هو العثور على علماء البيانات المهرة القادرين على فهم المعلومات ، مع ضمان موثوقية البيانات التي تتم محاذاة البيانات وارتباطها بها (على الرغم من أن الخبير الشهير توم دافنبورت زعم مؤخرًا أنه من الأسطورة أن علماء البيانات يصعب فهمهم. لايجاد). كما تقلصت بحيرات البيانات في توفير المدخلات واستقبال التحديثات في الوقت الفعلي من التطبيقات التشغيلية. لحسن الحظ ، تضييق الفجوة بين ما كان تقليديًا الانضباط ومجموعة من التقنيات المعروفة باسم إدارة البيانات الرئيسية (MDM) ، وعالم التطبيقات التشغيلية ومستودعات البيانات التحليلية وبحيرات البيانات. مع إدراك مشاريع البيانات الضخمة الحالية الحاجة إلى وجود قاعدة بيانات موثوقة ، والمشروعات الجديدة التي يتم دمجها في استراتيجية شاملة لإدارة البيانات ، قد تفي بحيرات البيانات أخيرًا بوعدها في عام 2017.
-رامون تشن ، مدير التسويق في Reltio
قانون مور سيصادق على قواعد البيانات
وفقًا لقانون مور ، فإن وحدات المعالجة المركزية تزداد دائمًا بشكل أسرع وأرخص. في الآونة الأخيرة ، كانت قواعد البيانات تتبع نفس النمط.
في عام 2013 ، غيّرت Amazon اللعبة عندما قدمت Redshift ، وهي قاعدة بيانات معالجة متوازية بشكل كبير سمحت للشركات بتخزين وتحليل جميع بياناتها بسعر معقول. منذ ذلك الحين ، ومع ذلك ، فإن الشركات التي رأت منتجات مثل Redshift كمخازن بيانات ذات سعة لا حدود لها بشكل فعال قد وصلت إلى الجدار. لديهم المئات من تيرابايت أو حتى من البيانات للباغا بايت وهم عالقون بين دفع المزيد مقابل السرعة التي اعتادوا عليها ، أو الانتظار خمس دقائق لاسترجاع الاستعلام.
أدخل (أو أعد إدخال) قانون مور. أصبح Redshift المعيار الصناعي لقواعد بيانات السحاب MPP ، ولا نرى هذا التغيير في أي وقت قريب. ومع ذلك ، فإن توقعاتنا لعام 2017 هي أن قواعد بيانات MPP عند الطلب مثل Google BigQuery و Snowflake ستشهد زيادة كبيرة في شعبيتها. تفرض قواعد البيانات عند الطلب رسومًا على بنسات التخزين ، مما يسمح للشركات بتخزين البيانات دون القلق بشأن التكلفة. عندما يريد المستخدمون تشغيل الاستعلامات أو سحب البيانات ، يقومون بتدوير الأجهزة التي يحتاجونها وإنجاز المهمة في ثوانٍ. إنها سريعة وقابلة للتطوير ، ونتوقع أن نرى الكثير من الشركات تستخدمها في عام 2017.
-لويد تاب ، مؤسس ورئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في لوكير
SQL سيكون لها سنة استثنائية أخرى
كانت SQL موجودة منذ عقود ، ولكن من أواخر التسعينات إلى منتصف العقد الأول من القرن العشرين ، أصبحت هذه الطريقة قديمة حيث بدأ الناس في استكشاف بدائل NoSQL و Hadoop. SQL ، ومع ذلك ، عاد مع الانتقام. لقد كانت نهضة SQL جميلة ، ولا أعتقد حتى أنها بلغت ذروتها حتى الآن.
-لويد تاب ، مؤسس ورئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في لوكير
فرق تكنولوجيا المعلومات سوف توجه المزيد من التركيز نحو استخدام البيانات الكبيرة للاستخدام
في عام 2017 ، ستبحث فرق تكنولوجيا المعلومات عن حل البيانات الكبيرة وتركز بدورها على تركيز أكبر على استخدام البيانات الضخمة كخطوة تالية. سيتم استخدام التعلم الآلي كمصدر للذكاء والأفكار الواسعة التي لم تكن ممكنة من قبل البشر. بالإضافة إلى ملاحظات العملاء ، ستستخدم فرق تكنولوجيا المعلومات رؤى تم جمعها من التعلم الآلي للتنبؤ بتجارب العملاء وتخصيصها.
-راجاجوبال تشاندراموهان ، كبير المهندسين المعماريين ، خدمات الأعمال في شركة Intuit
المزيد من الشركات سوف تستخدم تحليلات البيانات الكبيرة لاكتشاف (وليس فقط منع) الاحتيال
لا يدرك العديد من مدراء تقنية المعلومات أن أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ، التي تضم مجموعات البيانات الكبيرة للشركة وتديرها ، لها تعقيدات متأصلة يمكن أن تخلق بالفعل فرصًا للاحتيال. بالنظر إلى حساب إصلاح مثل هذه الأنظمة ، بدأت الشركات في التركيز أكثر على اكتشاف الاحتيال ، وتثبيت أدوات تحليل البيانات للتحقق من قدرة ERP ، بهدف اكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى الاحتيال.
على الرغم من أن إضافة عناصر التحكم في تخطيط موارد المؤسسات قد تمنع حدوث عمليات احتيال إضافية ، إلا أنها مكلفة وكثيراً ما تخنق كفاءة العملية بينما تفتح الباب للتحايل من جانب المحتالين المحددين. من خلال تحويل تركيزها ، يمكن للشركات اكتساب القدرة على تحليل الاتجاهات في بيانات تخطيط موارد المؤسسات واكتشاف الأماكن التي أخطأ فيها أحد الأشخاص أو حاول تجاوز الضوابط ، بدلاً من إنشاء حواجز طرق لا نهاية لها.
-دان زيتينغ ، كبير موظفي المنتجات في ACL
سيكون عام 2017 عامًا مثاليًا للمؤسسات التي تستخدم مخازن البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء
بالنسبة للمؤسسات التي بها مخازن بيانات سحابية ، سيكون عام 2017 عامًا من التحسين. بالنسبة لأولئك الذين يسعون إلى نقل البيانات إلى السحابة ، سيكون عام 2017 عامًا لدمج استراتيجيات تحسين البيانات. تؤدي جميع الطرق إلى التخلص من التكاليف التشغيلية غير الضرورية مع تعزيز أداء الأعمال من خلال الوصول إلى الأفكار والحقائق. يمكن القضاء على قصص ازدهار البيانات - نقل البيانات إلى السحابة ثم نقلها مرة أخرى بسبب التكاليف غير المتوقعة - باتباع إستراتيجية بيانات مخصصة. وهذا يستلزم دعم بنيات البيانات مع فرضية أن جميع البيانات لا تساوي المنظمة. يجب على مهندسي البيانات مراعاة قيمة البيانات بناءً على الحاجة التنظيمية. يمكن تحقيق المحاذاة مع مناطق البيانات. من الأمثلة الشائعة ما يلي: أضواء على الدعم والميزة التنافسية والابتكار والصقل. لقد ولت الأيام التي يمكن فيها النظر إلى بحيرات البيانات كملاذ بسيط وغير متمايز لجميع البيانات. الحصول على المنطقة ، ومنطقة البيانات.
-وليام هيرلي ، مدير أول لخدمات دورة حياة البرمجيات في أستاديا