Искусственный интеллект и машинное обучение в сочетании с постоянно растущим объемом данных меняют нашу коммерческую и социальную среду. В этих секторах возникает ряд тем и проблем, о которых ИТ-директорам необходимо знать.

На Strata Data Conference O’Reilly в 2019 году в Лондоне я получил гораздо лучшее представление о том, куда может двигаться мир больших данных, машинного обучения (ML) и ИИ. Эти сектора быстро развивались за последние 5 лет благодаря новым технологиям, процессам и приложениям, меняющим способы управления данными организациями.

Конференция Strata представляет собой хороший барометр современного состояния манипулирования большими данными, а также проблем разработчиков и пользователей. Из этого мероприятия для меня вышли восемь ключевых моментов.

1. 5G будет стимулировать рост машинного обучения и приведет к появлению новых приложений и услуг.

Я говорил об этом с главным специалистом по данным O’Reilly и организатором Strata Беном Лорикой, и он считает увеличение пропускной способности и гибкости 5G, а также переход к периферийным вычислениям ключевыми факторами. Он отметил, что Китай является ведущей мировой силой в этой технологии, но многие фирмы все еще разрабатывают бизнес-модели для всех инвестиций в 5G, которые они делают.

2. Изменение набора навыков для специалистов по данным

Кэсси Козырков, главный специалист по принятию решений в Google Cloud, отметила в своем выступлении, что по мере улучшения UX для инструментов машинного обучения требуемые навыки станут менее техническими и будут больше сосредоточены на способности специалистов по обработке и анализу данных работать в разрозненных условиях и быть более интегрированными. в бизнес.

3. Онлайн- и офлайн-миры сливаются

Китайская группа электронной коммерции Alibaba и Amazon экспериментируют с физическими площадями магазинов, в то время как обычные магазины все еще адаптируются к новому онлайн-миру. Мне кажется, что офлайн-движения групп электронной коммерции являются оскорбительными, а онлайн-инвестиции физических ритейлеров — оборонительными. До полного завершения этого процесса еще далеко, но опыт таких компаний, как Amazon и Alibaba, в управлении данными в масштабе дает им ключевое преимущество.

4. Платформы внутренних данных становятся необходимыми для роста и инноваций

Презентации специалистов по данным из Lyft и BMW показали, как размещение платформ данных в центре разработки новых продуктов и управления бизнес-процессами стимулирует инновации. Хотя это может быть естественным для цифровых компаний, таких как Lyft, это также то, с чем приходится сталкиваться традиционным промышленным компаниям, поскольку датчики, генерирующие данные, становятся встроенными в продукты.

5. К открытым данным нужно относиться так же серьезно, как и к программному обеспечению с открытым исходным кодом.

Мы все знаем, что программное обеспечение с открытым исходным кодом стоит за появлением многих продуктов и услуг, связанных с большими данными и машинным обучением. Коммерческое и техническое обоснование открытого исходного кода было доказано много лет назад. Однако гораздо меньше внимания уделяется важности открытых данных для инноваций. Результаты алгоритмов хороши ровно настолько, насколько хороши данные, которые в них входят.

Крис Таггарт, соучредитель и генеральный директор OpenCorporates, крупнейшей открытой базы данных компаний в мире, подчеркнул проблемы, с которыми сталкиваются компании, когда они полагаются на проприетарные наборы данных, где происхождение данных может быть отрывочным, а метаданные не используются в продуктах. . Открытые данные более прозрачны и не привязывают фирмы к дорогостоящим коммерческим контрактам, от которых компаниям может быть очень трудно отказаться.

6. Важность сбора и управления данными в реальном времени

Хотя данные в режиме реального времени или почти в реальном времени не всегда требуются для проектов ИИ и машинного обучения, возможность создавать системы, которые могут их обрабатывать, может быть ценной формой конкурентного преимущества. По мере того, как принятие решений на основе данных все больше внедряется в организации, конкурентное преимущество иногда будет отдаваться тем, кто может быстрее реагировать на события. Масштабы и широта предложений Amazon Web Services в этом отношении показывают, как доступ к инструментам для этого становится проще и дешевле.

7. Юридические и этические вопросы начинают менять подход компаний к инновациям

Выступление доктор Сандры Вахтер из Оксфордского университета высветило проблему, которая, как я подозреваю, станет более обсуждаемой в ближайшие год-два. Она отметила, что многие фирмы теперь осознают свои обязательства по защите персональных данных, поскольку вступили в силу такие инициативы, как GDPR. Однако менее обсуждаемый вопрос, с которым все еще борются регулирующие органы, — это вывод и решения, которые принимаются встроенными алгоритмами на основе данных, которые они обрабатывают.

У нас есть право, по крайней мере в Европе, видеть, какие данные о нас хранятся, и в той или иной степени исправлять или удалять их. Однако у нас нет такого же возмещения с предположениями, которые фирмы могут автоматически делать о нас из-за этих данных в таких областях, как проверка кредитоспособности и медицинское страхование.

8. «Имеющим дано будет»

Когда конференция подошла к концу, я начал думать о том, как небольшие компании, не имеющие доступа к огромным наборам данных интернет-гигантов или глобальных компаний FMCG, смогут конкурировать в эпоху больших данных и алгоритмического принятия решений. Существует опасность, и, возможно, мы ее уже видим, в том, что эффективные круги инноваций используют сетевые эффекты от онлайн-сервисов, укрепляющих позиции крупных компаний.

Однако, как указал мне Шивнатх Бабу, соучредитель и технический директор Unravel Data Systems, экономика Интернета и приложений по-прежнему позволяет небольшим фирмам использовать данные из своих приложений и онлайн-активностей и оказывать влияние. на рынках. Возможно, это, а также распространение открытых данных, поступающих из общедоступных источников данных, послужат основой для нового поколения стартапов, которые изменят мир так, как это сделали Google, Facebook и Amazon за последние 20 лет.

Эта статья 8 факторов, формирующих будущее больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта изначально была опубликована на https://www.idginsiderpro.com. Перепечатано с разрешения. © IDG Communications, Inc., [2020]. Все права защищены.