{"id":216230,"date":"2023-05-23T19:26:11","date_gmt":"2023-05-23T19:26:11","guid":{"rendered":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/?p=216230"},"modified":"2023-05-23T19:26:11","modified_gmt":"2023-05-23T19:26:11","slug":"cristina-andries-big-data-division-manager-esolutions-democratizarea-big-data-trenduri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/?p=216230","title":{"rendered":"Cristina Andrie\u015f, Big Data Division Manager, eSolutions: Democratizarea big data. Trenduri"},"content":{"rendered":"

\nDin ce \u00een ce mai mult, datele fac diferen\u0163ierea \u00een mediul de business \u00centre c\u00e2\u015ftig\u0103tori \u015fi perdan\u0163i. Informa\u0163ia este receptat\u0103 din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce \u00een ce mai accesibile. Ne \u00eendrept\u0103m, astfel, c\u0103tre un model de business bazat pe date, \u00een care primeaz\u0103 ceea ce este adev\u0103rat \u015fi m\u0103surabil vs. gut feeling, instinctele, iar aceasta reprezint\u0103 fundamentul valului de transformare digital\u0103 prin care trece orice industrie \u00een prezent.<\/strong><\/p>\n

\n <\/p>\n

\nAcesta este, de altfel, \u015fi motivul pentru care anali\u015ftii de la Statista consider\u0103 c\u0103 pia\u0163a global\u0103 de big data va cunoa\u015fte o cre\u015ftere cu 50% p\u00e2n\u0103 \u00een 2027, put\u00e2nd ajunge p\u00e2n\u0103 la 103 miliarde de dolari. Pe fondul \u00een care organiza\u0163iile \u00ee\u015fi dezvolt\u0103 sistemele de business actuale sau g\u0103sesc oportunit\u0103\u0163i noi pentru a r\u0103m\u00e2ne competitive, cheia const\u0103 \u00een interpretarea volumului de date care continu\u0103 s\u0103 creasc\u0103 exponen\u0163ial cu fiecare tehnologie nou\u0103 care ajunge pe pia\u0163\u0103. Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent c\u0103 vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplica\u0163ii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile s\u0103 \u00ee\u015fi adapteze sistemele pentru procesarea \u015fi stocarea acestor milioane de informa\u0163ii generate \u00eencontinuu \u015fi s\u0103 investeasc\u0103 \u00een analizarea acestor date care sunt o min\u0103 de aur pentru modernizarea \u015fi optimizarea modelelor de business existente. De exemplu, \u00een domenii precum retail, s\u0103n\u0103tate, finan\u0163e, asigur\u0103ri, energie sau industria produc\u0103toare, volumul datelor furnizate de asisten\u0163ii vocali digitali \u015fi dispozitivele IoT a devenit at\u00e2t de mare \u00eenc\u00e2t sunt necesare sisteme de management de big data. \u00centr-o concluzie, acesta este catalizatorul cre\u015fterii pie\u0163ei de big data \u2013 \u00een\u0163elegerea beneficiilor pe care interpretarea datelor le aduce companiilor (la nivel opera\u0163ional, administrativ, pentru conturarea strategiilor comerciale prin analiza tendin\u0163elor de pia\u0163\u0103 \u015fi comportamentului consumatorilor etc.) \u015fi adop\u0163ia tehnologiilor de big data care contribuie la extragerea insighturilor \u015fi concluziilor. Practic, odat\u0103 cu o putere de procesare m\u0103rit\u0103, digitalizare accelerat\u0103 \u015fi migrare \u00een cloud, poten\u0163ialul analizei datelor este la dispozi\u0163ia tuturor companiilor moderne, oferind un instrument solid \u015fi cert de reac\u0163ie \u00een contexte mai mult sau mai pu\u0163in predictibile. De\u015fi inteligen\u0163a artificial\u0103 este la \u00eenceput de drum, ne este clar tuturor c\u0103 fiecare companie va fi impactat\u0103 de dezvoltarea rapid\u0103 a acesteia, iar modul \u00een care activ\u0103m ne va fi substan\u0163ial influen\u0163at. Democratizarea toolurilor care folosesc AI, precum ChatGPT sau Bard pentru text \u015fi Midjourney, DALL-E sau Stable Diffusion pentru ilustra\u0163ii, se simte \u00een diverse industrii, precum \u00eenv\u0103\u0163\u0103m\u00e2nt, gaming sau programare, iar la nivelul Uniunii Europene se discut\u0103 deja despre necesitatea unor reglement\u0103ri \u00een privin\u0163a inteligen\u0163ei artificiale. \u00cen mediul de business, volumele foarte mari de date disponibile faciliteaz\u0103 rularea algoritmilor de machine learning \u2013 \u00eenv\u0103\u0163are automat\u0103, care a f\u0103cut posibil\u0103 si apari\u0163ia ChatGPT.<\/p>\n

\n\"\"<\/p>\n

\n\u00cenv\u0103\u0163area automat\u0103, analiza predictiv\u0103, migrarea \u00een cloud, sursele de date multiple, accesul rapid la acestea \u015fi aspectele legate de securitate trebuie luate \u00een considerare atunci c\u00e2nd vorbim despre proiectele de big data. \u00cenv\u0103\u0163area automat\u0103 sau machine learning reprezint\u0103 unul dintre principalii factori \u00een big data, deoarece faciliteaz\u0103 procesarea \u015fi analiza unui volum foarte mare de date structurate \u015fi nestructurate, \u00eentr-un timp foarte scurt. Algoritmii de \u00eenv\u0103\u0163are automat\u0103 sunt programa\u0163i s\u0103 recunoasc\u0103 modele sau tipare din tot oceanul de date. Aceste modele sunt folosite apoi pentru a elabora strategii de business. ChatGPT func\u0163ioneaz\u0103 \u00eentr-un mod similar, bazat pe un sistem de predic\u0163ii statistice pentru a oferi r\u0103spunsuri sau solu\u0163ii utilizatorilor. Cu ajutorul inteligen\u0163ei artificiale \u015fi al \u00eenv\u0103\u0163\u0103rii automate, companiile utilizeaz\u0103 platforme de big data pentru a oferi asisten\u0163\u0103 mai bun\u0103 pentru clien\u0163i \u015fi interac\u0163iuni personalizate prin aplica\u0163ii specifice, inclusiv de tip chatbot inteligent. Aceste sisteme sunt capabile s\u0103 colecteze \u015fi s\u0103 analizeze un volum vast de informa\u0163ii despre clien\u0163i sau utilizatori, mai ales c\u00e2nd sunt cuplate cu o strategie de data lake, care poate agrega \u015fi stoca date din mai multe surse. Inteligen\u0163a artificial\u0103 \u015fi algoritmii de \u00eenv\u0103\u0163are automat\u0103 au utilizare \u00een personalizarea serviciilor \u015fi de c\u0103tre companiile de e-commerce, sub forma sistemelor de recomandare de pe website. Un sistem de recomandare este un algoritm de machine learning care folose\u015fte date precum achizi\u0163iile anterioare, istoricul c\u0103ut\u0103rilor, informa\u0163ii demografice sau al\u0163i factori pentru a le sugera sau recomanda consumatorilor produse adi\u0163ionale.<\/p>\n

\nMultitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent c\u0103 vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplica\u0163ii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile s\u0103 \u00ee\u015fi adapteze sistemele pentru procesarea \u015fi stocarea acestor milioane de informa\u0163ii generate \u00eencontinuu \u015fi s\u0103 investeasc\u0103 \u00een analizarea acestor date care sunt o min\u0103 de aur pentru modernizarea \u015fi optimizarea modelelor de business existente.<\/strong><\/span><\/p>\n

\nAnaliza predictiv\u0103, de\u015fi nu este un subiect nou, r\u0103m\u00e2ne actual\u0103, deoarece aduce multe beneficii organiza\u0163iilor \u00een procesul de \u00een\u0163elegere a comportamentului consumatorilor \u015fi de predic\u0163ie \u00een multiple situa\u0163ii. C\u00e2teva exemple unde analiza predictiv\u0103 contribuie sunt: prevenirea dezabon\u0103rilor, valoarea total\u0103 a ciclului de colaborare cu clientul, segmentarea clien\u0163ilor, mentenan\u0163a preventiv\u0103, asigurarea calit\u0103\u0163ii, up-selling, cross-selling, modelarea riscurilor, sentiment analysis, predic\u0163ia comportamentului de cump\u0103rare, recomand\u0103ri de con\u0163inut, asisten\u0163\u0103 virtual\u0103, gestionarea campaniilor, detectarea fraudelor sau diagnosticarea medical\u0103. Atunci c\u00e2nd datele sunt analizate corespunz\u0103tor, se pot determina cu u\u015furin\u0163\u0103 serviciile sau produsele cele mai eficiente, solu\u0163iile optime pentru problemele din business sau cea mai bun\u0103 strategie de dezvoltare \u00een viitor. Odat\u0103 cu cre\u015fterea volumului de date \u015fi a func\u0163ionalit\u0103\u0163ilor oferite de c\u0103tre furnizorii de cloud public, s-a accelerat tranzi\u0163ia de la infrastructuri locale (on-premise) c\u0103tre serviciile de cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Migrarea \u00een cloud aduce beneficii precum costuri sc\u0103zute sau eficien\u0163\u0103 opera\u0163ional\u0103 \u015fi reprezint\u0103 un trend important \u00een pia\u0163a de big data datorit\u0103 posibilit\u0103\u0163ii de a achita serviciile de stocare \u015fi procesare a datelor doar atunci c\u00e2nd sunt folosite efectiv. Au devenit tot mai frecvente \u015fi cloudurile hibride, \u00een care o parte a datelor sunt stocate \u015fi analizate \u00een data centerul local (on-premise), \u00een timp ce restul datelor sunt stocate \u00een cloud. Aceast\u0103 op\u0163iune este popular\u0103 \u00een cadrul organiza\u0163iilor din industriile care au reglement\u0103ri mai stricte cu privire la confiden\u0163ialitatea datelor, precum domeniul medical, serviciile financiare \u015fi guvernamentale etc. Tocmai de aceea, \u00een ultimii 10 ani, providerii de cloud au ad\u0103ugat at\u00e2t capabilit\u0103\u0163i noi de securitate, c\u00e2t \u015fi abord\u0103ri hibride care \u00eembin\u0103 aspecte ale sistemelor cloud ter\u0163e cu procesarea \u015fi stocarea on-premise pentru a satisface nevoile speciale de infrastructur\u0103. De asemenea, apari\u0163ia data lake-urilor permite stocarea datelor \u00een format nativ – structurate, semistructurate \u015fi nestructurate – \u00een acela\u015fi loc, spre deosebire de data warehouse care necesit\u0103 o armonizare a acestora \u00eenainte de stocare. Data lake-urile le ofer\u0103 utilizatorilor finali un acces simplu la datele stocate, iar fiecare departament le poate analiza pentru propriile scopuri. Viteza opera\u0163iunilor este, astfel, mult mai mare, deoarece nu mai sunt necesare procese intermediare pentru accesarea informa\u0163iilor. \u00cen concluzie, ast\u0103zi, companiile trebuie s\u0103 ia pulsul \u015fi s\u0103 fie active \u00een industria de big data \u015fi pe domeniul inteligen\u0163ei artificiale, pentru a ob\u0163ine un avantaj competitiv \u015fi a se situa printre c\u00e2\u015ftig\u0103tori. Se \u00eent\u00e2mpl\u0103 schimb\u0103ri radicale \u00een modul \u00een care ne desf\u0103\u015fur\u0103m activitatea de business, iar cei care vor asimila mai rapid tehnologiile emergente, cum e ChatGPT, vor deveni mult mai eficien\u0163i. La fel se \u00eent\u00e2mpl\u0103 \u015fi cu aplica\u0163iile big data, iar companiile care sunt preg\u0103tite s\u0103 parieze pe transformarea digital\u0103 \u015fi s\u0103 se adapteze la noile tendin\u0163e vor domina pie\u0163ele \u00een viitor.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Din ce \u00een ce mai mult, datele fac diferen\u0163ierea \u00een mediul de business \u00centre c\u00e2\u015ftig\u0103tori \u015fi perdan\u0163i. Informa\u0163ia este receptat\u0103 din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce \u00een ce mai accesibile. Ne \u00eendrept\u0103m, astfel, c\u0103tre un model de business bazat pe date, \u00een care primeaz\u0103 ceea ce este adev\u0103rat \u015fi […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[510,571,529,512],"tags":[8225,263,9879,54780,48136,87,15],"class_list":["post-216230","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-actualitate","category-business-hi-tech","category-opinii","category-revista-bm","tag-analiza","tag-aplicatii","tag-beneficii","tag-cristina-andries","tag-esolutions","tag-opinie","tag-servicii"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/216230","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=216230"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/216230\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=216230"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=216230"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=216230"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}