Co vidí lídři v oblasti správy dat pro tento sektor v roce 2022

Umělá inteligence a strojové učení budou v oblasti správy dat pracovat přesčas na mnoha nových případech použití.

Podle myšlenkových lídrů v sektoru správy dat budeme v roce 2022 používat novou terminologii, když budeme mluvit o podnikových datech.

CTO a IT manažeři na všech úrovních budou definovat a testovat pojmy jako "data jako kód" a "just-in-time" datová analytika pro své vlastní produkční případy použití.

Umělá inteligence bude pracovat přesčas v oblasti správy dat, což umožní call centrům vytěžit od zákazníků přesvědčivější informace, záplatovat mezery v dodavatelských řetězcích a posilovat zdravotnické služby, a to jak lokálně, tak v cloudu.  

Zde je několik přesvědčivých předpovědí o tom, co můžeme očekávat na straně správy dat v IT v roce 2022:

"Data jako kód" začneme často slýchat

Hnutí Infrastruktura jako kód, ve kterém je infrastruktura automaticky nasazována, získává na síle. Infrastruktura a aplikace však bez dat přinášejí jen malou hodnotu. Organizace budou muset být schopny dynamicky klonovat, distribuovat a ničit kopie dat na vyžádání, aby mohly vyvíjet, testovat, analyzovat, vytvářet modely AI/ML a splňovat zákonné požadavky. Stroje generují více dat a IT organizace nebudou moci spravovat data ručně. Budou potřebovat, aby data byla stejně dynamická a automatická jako infrastruktura a aplikace.  

- Stephen Manley, technický ředitel, Druva

Umělá inteligence bude se zákazníky číst mezi řádky

Hlavním trendem v oblasti správy dat zákaznických služeb pro rok 2022 bude využití umělé inteligence k odemknutí dat, která jsou uchovávána ve všech konverzacích, které zákazníci vedou s agenty kontaktního centra. Technologie používaná k přezkoumání všech těchto konverzací existuje již nějakou dobu, ale dodavatelé v této oblasti (Genesys, NICE, Twilio, Cisco) ji aktivně propagují jako případ použití - a dokonce ji používají jako odrazový můstek k tomu, aby začali poskytovat řešení pro prodej a marketing. Je to pro ně velká hra. V tomto sektoru došlo k řadě akvizic, zejména k nákupu společnosti Twilio Segment za 3 miliardy dolarů. 

- Max Ball, hlavní analytik, Forrester Research

Selhání dodavatelských řetězců podpoří raketový vzestup datové analytiky "just-in-time"

Tváří v tvář plně rozvinuté krizi dodavatelského řetězce budou muset společnosti řešit dlouhodobé problémy ve svých datových kanálech - úzká místa a další slabiny - které brání týmům získat přehled o dodavatelských řetězcích, který potřebují k přežití desetiletí. Společnosti, které již nebudou zdržovány gravitací starších modelů, systémů a přístupů, přijmou inovativní nová řešení ve snaze učinit datovou analytiku "just-in-time" realitou pro své podnikání. 

- Matthew Halliday, výkonný viceprezident pro produkt, Incorta

Služby umělé inteligence budou hrát hlavní roli při generování příjmů

Předpokládá se, že míra přijetí a příjmy generované ze služeb umělé inteligence raketově porostou, protože přetrvávající problémy, včetně krize ve zdravotnictví, nedostatku pracovních sil a problémů s dodavatelským řetězcem, nadále představují pro podniky značná rizika. Jedním z příkladů jsou chatboti a virtuální agenti založeni na umělé inteligenci, kteří snižují tlaky na podniky způsobené nedostatkem pracovních sil. Ve zdravotnictví umožňují řešení založená na umělé inteligenci pečovatelským týmům spravovat širší populaci pacientů, a to s personalizovaným přístupem na úrovni pacienta. Agentury pro zdravotnictví a sociální služby mají zájem o implementaci celostních zdravotních iniciativ, které vyžadují přístup k vysoce kvalitním a přesným klinickým, sociálním determinantům a údajům o veřejném zdraví pro vývoj přizpůsobených programů péče na individuální úrovni. 

V příštích několika letech můžeme očekávat nástup federovaného strojového učení, které umožňuje technologie s vysokou sledovatelností a umožňuje výzkumníkům transparentně trénovat prediktivní modely na citlivých datech. Tento přístup zahrnuje vše od podpory vývoje predikce nemocí až po rychlejší reakce na autonomní vozidla. 

- Zakir Hussain, lídr EY Americas pro IoT

Nová legislativa zaměřená na soukromí přesune pozornost k cloudům datové suverenity 

Se zvýšeným důrazem na obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR), které upravuje ochranu osobních údajů a soukromí v EU, a kalifornský zákon o ochraně soukromí spotřebitelů (CCPA), který posiluje práva na soukromí a ochranu spotřebitelů pro Kaliforňany, čelí další státy a země tlaku, aby přijaly komplexní legislativu o ochraně osobních údajů. Jak to bude pokračovat i v roce 2022, očekávám, že se mnohem více zaměříme na cloudy datové suverenity, abychom udrželi data uvnitř států nebo na určitém fyzickém místě. Jedná se o mnohem více specifikovaný cloudový model, který začínáme vidět v regionu EMEA s Gaia-X. Někteří to budou považovat za překážku, ale jakmile to bude implementováno, bude to dobrá věc, protože to staví soukromí spotřebitelů do středu obchodní strategie.  

- Danny Allen, technický ředitel, Veeam

Do popředí se dostanou nové přístupy ke správě dat na okraji sítě

Uvidíme, jak se datová analytika škáluje na okraji, aby se snížila data nebo aby se provedla jejich ztenčení, aby analytický software mohl poskytovat lepší přehled a hodnotu manažerskému týmu organizací, aby zvládl objem dat, která jsou nyní generována mimo datová centra a cloud (Garter říká, že do roku 2025 to bude 75 % všech dat). Dnešní platformy edge computingu nebyly navrženy tak, aby to zvládly - je zapotřebí nový přístup, který by ukládal data nákladově efektivně, "ztenčil" data tím, že se najdou pouze užitečné části, a následně se analytika, strojové učení a umělá inteligence snadno zbaví hodnoty pro organizace. 

- Bruce Kornfeld, CPMO ve společnosti StorMagic

Odvětví datové vědy dělá tu chybu, že upřednostňuje modely před čistými daty

Bez čištění dat bude každý vyvinutý a navrhovaný model dodávat špinavá, bezvýznamná data, která znemožní zjistit, zda umělá inteligence, která je navržena tak, aby standardizovala data, funguje tak, jak by měla. Tato praxe ovlivňuje pozici datového vědce a vytváří problémy s důvěrou v souvislosti s používáním umělé inteligence při správě dat. Aby společnosti úspěšně využily svůj plný potenciál dat, musí udělat první krok ke standardizaci datových sad, aby skutečně transformovaly odvětví. 

- Dr. Ron Bekkerman, technický ředitel, Cherre

Přijmeme datové struktury 

Výzvy v oblasti správy dat v roce 2022 nezmizí, takže podniky budou muset vybudovat a přijmout architektury datové struktury pro agilitu a dynamické rozhodování. Namísto pouhého odesílání dat po cestě, která mají být uložena, škálována nebo analyzována, je datová struktura schopna nasměrovat data do čekací oblasti, aby je bylo možné použít v době, kdy je to nejrelevantnější. Vzhledem k tomu, že big data podporují obchodní cíle 72 % organizací, je správná implementace datové struktury přirozeným vývojem, který pomáhá společnostem být rychleji informované.

- Stefan Sigg, produktový ředitel, Software AG 

Grafové databáze: Nepostradatelná součást datového prostředí pro rok 2022

Podle průzkumu společnosti Gartner Research budou do roku 2025 grafické technologie využívány v 80 % datových a analytických inovací, což je nárůst oproti 10 % v roce 2021, což usnadní rychlé rozhodování v rámci celého podniku. Vzhledem k tomu, že objem dat vytvořených a replikovaných v celém podniku se neustále zvyšuje, stala se škálovatelná technologie grafů kritickým článkem mezi obrovským množstvím dat a klíčovými obchodními poznatky. Graf se stane hlavním konkurenčním diferenciátorem mezi společnostmi v mnoha odvětvích - od finančních služeb a zdravotnictví až po maloobchod a výrobu. Grafy mohou rychle zvýraznit, objevit a předpovědět složité vztahy v datech - přehledy, které odhalují finanční podvody nebo pomáhají řešit logistické výzvy v rámci dodavatelského řetězce.

V průběhu roku 2022 bude stále více společností využívat sílu analýzy grafů k podpoře pokročilých analytických aplikací a aplikací strojového učení, včetně detekce podvodů, boje proti praní špinavých peněz (AML), řešení entit, customer 360, doporučení, znalostního grafu, kybernetické bezpečnosti, dodavatelského řetězce, IoT a analýzy sítě. Grafy budou ještě více propojeny s ML a AI. Gartner dokonce uvádí, že "až 50 % dotazů klientů Gartneru na téma umělé inteligence zahrnuje diskusi o použití grafové technologie". 

- Richard Henderson, technický ředitel společnosti TigerGraph 

Získejte hodnotu z dat, umělou inteligenci nebo prohrajte s konkurencí a nechte se investory shortovat

Najdeme lepší definici "demokratizace dat", zejména datového inženýrství. S tím, jak stále více lidí napříč organizacemi a pracovními pozicemi přijímá data a zapojuje se do nich, se datové inženýrství bude i nadále vyvíjet, aby těmto jednotlivcům umožnilo spolupracovat ve stejném prostoru. Efektivní datové inženýrství je vyžadováno pro smysluplné následné použití, včetně strojového učení a analytiky. Společné datové inženýrství bude tedy zásadní pro to, aby vývojáři, kteří preferují SQL a Python, mohli dělat svou práci hned vedle těch, kteří se obracejí na vizuální nástroje s podporou umělé inteligence. Díky cloudovým nástrojům bude tato funkce stále dostupnější.

Proto se budou stále více rozšiřovat řešení s minimálním psaním kódu a bez kódu, zejména pokud umožní kodérům vykonávat svou práci ve stejném prostoru jako podnikoví uživatelé. Tyto sofistikovanější nástroje nové generace budou mít automatické programátorské asistenty a přijmou moderní techniky, které umožní nekodérům vytvářet vlastní programy, aniž by si to v podstatě uvědomovali.

A konečně, inženýrství umělé inteligence se mění: Vzpomeňte si na "operace strojového učení". Tato oblast bude explodovat v růstu, protože mnoho začínajících podniků zpřístupní a zpřístupní její součásti.  

- Adam Wilson, generální ředitel společnosti Trifacta