בין הטרנדים שיתעצמו בשנה הקרובה: קיטון של מספר ספקי הענן, עליה בשימוש בתוכן עסקי אוטומטי שייוצר על ידי מכונות וגידול עצום בכמות הנתונים
התחזיות הטכנולוגיות לשנים הקרובות, ללא קשר למי שמנבא אותן, שומרות על אחידות: איומי סייבר, מחשוב לביש, האינטרנט של הדברים, וגם כמובן, מעבר לענן ושימוש בטכנולוגיות ביג דאטה. בינה מלאכותית עומדת בבסיסן של הטכנולוגיות האלה או כטריגר להתפתחותן וכפי שחוזה דריל פלאמר, אנליסט בגרטנר, טרנד הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence) יתפוס תאוצה בשל הנטייה של גופי אנטרפרייז וצרכנים לאמץ טכנולוגיות שהן מבוססות מכונה. הבנה נוספת שכדאי לאמץ בחום היא שכל הטכנולוגיות האלה צריכות לעבוד במשולב על מנת שארגונים, סטארט-אפים ומשתמשי קצה יפיקו מהן ערך מוסף, ללא לקיחת סיכונים מיותרים ובכפיפה אחת עם אילוצי הרגולציה.
להלן שלושה טרנדים מעניינים, שעובדים באינטגרציה זה עם זה, וישפיעו על החיים שלנו ב- 2016:
ביג Big Data
"בכל יום אנחנו מייצרים 2.5 קווינטיליון (מיליארד מיליארדים) ביטים של מידע, כך ש-90% מכל המידע בעולם כיום נוצר בשנתיים האחרונות בלבד" (מתוך כתבה של טל מסינג, הארץ). כך פורסם ב- 2012 – אז תארו לעצמכם מה קורה היום. הכלכלה הדיגיטלית מייצרת עוד ועוד דאטה, והחברות הגדולות מכירות בכך שתובנות המבוססות על אלגוריתמים של Data Science ו-Machine Learning הן בעלות ערך עסקי גבוה, ויכולות לזרז את תהליכי קבלת ההחלטות ולהעניק להן יתרון תחרותי. עפ"י חברת המחקר IDC תחום ה- Big Data בחיתוליו. אחוז אחד בלבד מכל האפליקציות עושה שימוש היום ביכולות אנליטיות מתקדמות אולם עד 2018 50% מן אפליקציות יעשו זאת. אחד האתגרים הגדולים שמציב התחום הזה הוא כמובן אחסון של כמויות אדירות של נתונים. עוד סיבה לכך שספקיות הענן הגדולות הן אלה שישרדו, על חשבון הקטנות.
דוגמא לשימוש מועיל בטכנולוגיית ביג דאטה אפשר לראות בחברת שילוח המטענים UPS אשר אוספת מידע באמצעות חיישנים וטכנולוגיות ביג דאטה. החיישנים המותקנים ביותר משמונים אלף משאיות החלוקה של החברה מודדים את מהירות הנסיעה, צריכת הדלק, מספר העצירות ומצב המנוע. כל משאית מניבה כמאתיים פריטי מידע ביום וניתוח הנתונים מאפשר לחברה לקצר את זמני המשלוחים, לחסוך בדלק ולצמצם את הפגיעה באיכות הסביבה. גם בעולם התעופה אפשר כבר לראות ניסיונות ראשונים של שימוש בטכנולוגיות ביג דאטה. לאחרונה, חברת התעופה Virgin Atlantic שילבה במטוסים ובמערכות הובלת המטענים שלה, חיישנים המתחברים לאינטרנט. מנמ"ר החברה דיווח כי כל מטוס מפיק כחצי טרה-בייט של נתונים בטיסה אחת, ואלו מנוטרים כיום על ידי חיישנים ומשמשים את חברת התעופה, למשל, לחיזוי של עבודות תחזוקה עתידיות או להתייעלות וצמצום צריכת הדלק. ומה בתווך – בין המידע לתובנות שמיושמות בשטח? טכנולוגיות ביג דאטה המסייעות באיסוף, ניטור וניתוח המידע.
תוכן עסקי אוטומטי המיוצר על ידי מכונות
עד 2018 כלי תוכן אוטומטים יחוללו ויפתחו 20% מן התוכן העסקי מצהירים בחברת המחקר גרטנר. מדובר בכלים טכנולוגים שנחנו ביכולת לקבץ מידע ממרכזי הנתונים, באופן פרואקטיבי, ולהפוך אותו לטקסט חופשי ו"סיפורי". דוחות פיננסים, מסמכים משפטיים, מחקרי שוק, הודעות לעיתונות, מאמרים ו- white papers – כולם מועמדים להפוך בקרוב מאד לטקסטים שניתן לכתוב באמצעות כלים אוטומטים. הגיבורים הטכנולוגים שיעמדו בבסיס המגמה יהיו לא אחרים מאשר אלגוריתמים ומודלים של Data Science ו-Machine Learning, אשר יפתחו תוכן המבוסס על תובנות, לרבות היכולת להתאימו אישית למשתמש הספציפי.
לסיכום, ניתן להעריך כי מיליארדים של 'דברים' המחוברים לאינטרנט יפיקו, בשנים הקרובות, כמויות חסרות תקדים של מידע, אולם הפקת הנתונים בפני עצמה, לא מבשרת על מהפכה. על פי דו"ח שפרסמה חברת EMC בשיתוף עם חברת המחקר IDC, חברות וארגונים זקוקים למידע שהוא: נגיש, זמין, מגיע בזמן אמת, משמעותי ובעל יכולת להשפיע על התפתחותם של מהלכים. רק שילוב בין המידע שייאסף באמצעות 'האינטרנט של הדברים', יכולות בינה מלאכותית ופתרונות ביג דאטה ו-Data Science– יספק שילוב מנצח ויהפוך את ה-Big Data למידע חכם בעל ערך עסקי משמעותי.
