Gartner Data and Analytics Summit 2018 UK: данные не спят

Gartner – исследовательская компания, которой в следующем году исполнится 40 лет. Современная ИТ-отрасль не мыслит себя без их отчетов и предсказаний. Особенно известные исследования Gartner: «магический квадрант», где ребята оценивают и делят на категории поставщиков технологий всего мира, и «цикл хайпа», в котором американские аналитики отслеживают жизненные этапы технологических инноваций. Каждый год Gartner организует более 50 конференций, симпозиумов и выставок, где разбирают тренды ИТ отдельных регионов и всего мира.

На прошедшем в Лондоне саммите на повестке дня были данные во всех проявлениях. Спикеры говорили о необходимости анализа данных на государственном уровне, важности повсеместного сбора данных через IoT для исследований 360° и о том, как в новых условиях сохранять приватность и информационную безопасность. Основные тренды аналитики 2018:

• объемы данных растут,
• это позволяет нам делать более глубокий анализ,
• а значит инсайты становятся максимально точными и точечными.

Современные исследователи должны находить иголку в стоге сена еще до того, как она потерялась. Другими словами, им нужно предположить эту возможность заранее, основываясь на постоянно циркулирующих данных. Отрасль стремится к совершенству.

Подробнее о глобальных проектах аналитиков и нетривиальных темах индустрии, озвученных на Gartner Data & Analytics Summit, рассказал в своем блоге Майкл Хиски, начальник отдела маркетинга Semarchy. Приводим сокращенный адаптированный перевод.

СВЕЖИЕ НОВОСТИ

Хайпа вокруг Big Data больше нет. Такой аналитик Gartner как Дональд Фейнберг едва смог заставить себя СКАЗАТЬ это. Хотя ему никогда по-настоящему не нравилось то, что тема больших данных стоит на первом месте последние несколько лет. Есть данные – большие они или маленькие. Аналитики работают с ними много лет, и чем больше данных – тем больше работы. Вот и все.

«Это утверждение верно для государств с развитой IT-отраслью, - прокомментировал Андрей Плющенко, руководитель группы анализа данных Eastwind, - Действительно, у стран-лидеров ажиотаж уже спал и big data никем не удивишь, но не весь мир развивается одинаково. Есть и те, для кого работа с большими объемами данных только начинается. Это зависит от степени диджитализации конкретной экономики и общества».

Управление данными приложений (Application Data Management, ADM). Разговор об ADM начали с вступления: а что не так с управлением основными данными? Переход с MDM (Master Data Management) к ADM описал Эндрю Уайт. Управление данными приложений – это технология, разработанная для бизнес-дисциплины. Она призвана регулировать такие специфические запросы, как определение CRM, ERP или SCM. ADM предназначена для того, чтобы помочь пользователям управлять приложениями и фильтровать данные, которые они собирают и запрашивают для работы и анализа.

Магический квадрант Gartner – не истина в последней инстанции. Попадание или непопадание в Gartner MQ – долгое время было для компаний благословением или проклятием.В своей сессии Ян Бертрам сказал о том, что их отчет «Магический квадрант» – обычный аналитический документ, содержащий лишь совокупность знаний об ИТ отрасли за много лет. Не стоит полагаться на него полностью как на хрустальный шар. MQ – это не мышление или мнение аналитиков Gartner, а очень подробный, численный расчет, основанный на списке критических возможностей, вариантах использования, ответах клиентов в ходе опроса и других отзывах. Это графическое изображение. Также спикер выделил «основные ошибки, которые следует избегать при использовании магического квадранта»:

- смотреть только основной график (не смотреть весь документ исследования);

- применять ваши внутренние определения к названиям осей;

- использовать только MQ при выборе вендора.

Как написала в своем блоге Синди Хоусон: «Если при выборе поставщика для BI-стратегии или аналитики вы полагаетесь только на магический квадрант Gartner – вы делаете ошибку. Лучший вендор для ваших конкретных требований – краткосрочный или долгосрочный – может быть в другом квадранте, или не в MQ вообще».

Создание Дата Хабов.Глобальные хранилища данных могут быть логическими или физическими. Речь идет не об организации единого хранилища транзакций, а скорее о медиации – международном управлении и обмене информацией. Такие хабы должны позволять производить перемещения данных всех типов, в том числе из краудсорсинга.

В таком хранилище данных есть все возможности MDM, дополненные важными частями, которые позволяют одновременно управлять системой записи данных, достоверностью источника и системой взаимодействия. Множество возможностей, необходимых для удовлетворения потребностей бизнеса, в идеале должны быть в одной платформе:

- Интеграция данных;

- Обогащение данных;

- Рабочая среда;

- Управление информацией;

- Управление метаданными (и хранение);

- Линии данных;

- Аудит и отслеживание;

- Каталогизация данных.

Совместное управление данными. Глобальный центр данных должен выходить за рамки малой группы лиц, диктующей определения, правила и процессы для управления информацией. Хорошее управление – это процесс, поддерживаемый технологией, которая может обеспечить три вещи:

- Настройка и определение политики управления данными;

- Обеспечение соблюдения политики (включая мониторинг);

- Техническое обслуживание и выполнение процессов.

Очевидно, что организации стремятся свести к минимуму ручную работу, а там, где возможно применение ИИ, – автоматизировать работу с 70% до 80%, а в конечном итоге – до 95% или более.

Другим способом является предоставление возможности нетехническим пользователям во всем бизнесе выступать в качестве экспертов. Эти люди должны быть в значительной степени осведомлены о контексте данных и о том, как они относятся к пользователям, процессам и вещам в конечных точках взаимодействия.

Например, банкомат, обладающий информацией о клиенте, может быть конечным источником, к которому обращается интеллектуальная система при обслуживании клиента в точке взаимодействия.

«Наше будущее – за самообучающимся интеллектом, у которого на входе не так много данных, - подчеркнул Андрей Плющенко, Eastwind. – Известный пример: АльфаGo, которая сейчас обыгрывает чемпионов мира по игре в Го, сначала обучалась на партиях известных игроков мира. Новая версия сыграла сама с собой 5 миллионов партий и научилась играть лучше. Это свойство ИИ открывает большие возможности в практическом применении. Я думаю, в ближайшем будущем нас ожидает всплеск решений, основанных на Machine Learning».

А ТЕПЕРЬ ПОСПИТЕ НЕМНОГО

Если вы внимательно прочитали эту длинную статью, оставьте силы и сосредоточьтесь на следующем предложении. Спите по восемь часов каждую ночь. Каждую. Вашу. Ночь. В поддержание ребрендинга сна – теперь уже не модно спать мало ради продуктивности – было выступление Мэтью Уолкера, ученого по сну и профессора Нейронауки в Калифорнийском университете в Беркли. Он представил на саммите в Лондоне глубокие исследования (связь с данными и аналитикой), которые легли в основу его книги «Why We Sleep».

Снижение сексуального и общего здоровья, неспособность эффективно использовать знания, снижение остроты ума и повышенный риск травм и аварий – все это сильно коррелирует с отсутствием спокойного хорошего сна. Согласно исследованиям доктора Уолкера, регулярный отдых влияет на замедление или отсрочку развития рака, помогает детям лучше учиться в школе и даже предотвращает деградацию вашего генетического материала.

Утомившимся от бессонных ночей аналитикам профессор дал несколько советов КАК хорошо спать ночью:

- Ложитесь и вставайте в одно и то же время;

- Откажитесь от кофеина после полудня, ограничьте потребление алкоголя;

- Сделайте приглушенный свет и избегайте включенных экранов (особенно, телевизор и телефон) в течение 1 часа перед сном;

- Температура в спальне должна быть холоднее, чем вы думаете – около 18 градусов по Цельсию;

- Не держите сотовый телефон рядом с кроватью, даже в авиа-режиме.

Представляете, сколько было дискуссий у последнего пункта? Но, оказывается, наши маленькие «окна в мир» потребляют нашу ментальную энергию всю ночь напролет. Купите будильник! Если вы все сделаете правильно, то вы будете просыпаться как раз перед тем, как заканчивается ваше время сна, говорит Уолкер. Не думайте, что только вы считаете, что достаточно спать по 7 и менее часов за ночь. Таких людей миллионы. И все они не правы.

Хотите доказательств? Два раза в год 1,8 миллиарда человек проходят через небольшой эксперимент. Это изменение времени на час вперед и назад. И каждый год, исследования показывают, что количество сердечных приступов у людей повышается на 21% в тот день, когда наш сон сокращается на час. То же самое, но в обратную сторону, происходит, когда нам добавляют к ночи 1 час.

Выступление доктора сработало – против обыкновения, к полуночи бар в The Intercontinental был пуст. А кто как и сколько спал – у участников саммита было дискуссией номер один на следующем завтраке.

ИТОГ

Как сказала в своем выступлении Валери А. Логан, директор по исследованиям Gartner: информация сегодня выступает в качестве второго языка цифрового общества. А вы говорите на «языке данных»? Gartner предсказывает, что к 2020 году 50% организаций будут испытывать недостаток компетенций в областях искусственного интеллекта и работы с информацией. Данные играют центральную роль в инновациях, конкурентной дифференциации компаний, автоматизации процессов и создании новых бизнес-моделей. В будущем это поле будет только расширяться и усложняться, а аналитика станет необходимой в каждой отрасли, во всех процессах и решениях.

Анализируйте, внедряйте и мониторьте все данные, какие у вас есть. Не ждите 2020 года, в котором Gartner также предрекает лихорадочное развитие компетенций в информационной грамотности в 80% организаций. Учите новый язык уже сейчас. И это обязательно принесет пользу вам лично, вашей компании, вашей стране и всему миру.