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ビデオ: my history up until being nys emt 1998,(preceded by my run through of emergency room today) (十一月 2024)
今年、クラウドインフラストラクチャ、ビッグデータ、人工知能（AI）の収束について多くのことを書いてきました。 SaaS（Software-as-a-Service）空間全体で、ビジネスインテリジェンス（BI）ツール、ソーシャルリスニングプラットフォーム、カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）ソリューション、または実際にあらゆる業界のこれら3つの要因間の密接なリンクを見てきましたクラウドベースのデータの取り込みと分析を活用します。これはほとんどすべてです。
ユースケース全体で、4つのステップからなるプロセスを観察しました。 エンタープライズビジネスは、SaaSアプリのポートフォリオを使用して大量のデータを収集します。 次に、データウェアハウスまたはデータレイクを使用してクラウドにデータを保存し、データガバナンスを使用してデータのコンプライアンスとセキュリティを維持します。 ステップ3は、データサイエンスの実験です。機械学習（ML）アルゴリズムや自然言語処理（NLP）から予測分析まで、データにすべてを投げかけます。 ステップ4は、理想的には、そのデータサイエンスが、組織が行動を起こし、優位性を獲得できる、より深い、データ主導のビジネス洞察を生み出す場所です。
実行方法は異なりますが、考え方は同じです。 SalesforceはAIとデータ管理をEinsteinプラットフォームと組み合わせています。 Google Cloud PlatformやMicrosoft Azureなどのクラウドプレーヤー自体は、一連のコグニティブコンピューティングツールとMLアルゴリズムを使用してビジネスクラウドを再定義しています。 AI、クラウド、ビッグデータを組み合わせた力により、AIの脳を真にマッピングするために、さらに近づいています。
2017年の10のAI、クラウド、およびデータトレンド
2017年に向けて、これらの3つの要因はより密接に関係しているだけです。 業界全体の企業や専門家に、コンバージェンスが今後どのように展開され、AI、クラウド、データテクノロジーが独自に進化し、変化し続けるかについて話しました。
1. AI Everywhere
B2B（B2B）通信およびネットワーキングの巨人EricssonのConsumerLab Researchの責任者であるMichael Bjorn博士は、すべての新しいテクノロジーベクトルでAIが与えられていることについて話しました。 エリクソンの2017年調査のトップ10トレンドは、リストの先頭にある「AI Everywhere」から始まります。 Bjorn博士は、この予測の背後にある研究室の考え方を説明しました。
「すべての新しいトピックには、AIの側面があります」とBjorn博士は述べています。 「AIはどこでも、私たちのリストの他のすべてのトレンドを知らせる角度です。AR、VR、そして現実の融合、自動運転車、モノのインターネットに役立っています… Amazon GoでのAmazonの機械学習実験ストアのようなIoTアプリケーションを見てください。
「私たちはアシスタントとしてAIに慣れる人々を見始めていますが、今ではタスクを積極的に支援するマネージャーとしてのAIに向かっています。これはAIとロボットが仕事をするという概念のために怖いこともありますテクノロジーは仕事を生み出します。産業革命に戻ると、最も簡単な仕事を自動化し、結果として新しい仕事が生み出されました。AIで見ているのは、仕事が全体にわたって変わるということですAIアシスタントからAIマネージャーへの移行はより複雑だからです。」
2. AI投資は3倍になる
調査会社Forresterは、2017年にAIテクノロジーへの投資が3倍になり、2016年と比較してコグニティブコンピューティングへの投資が300％以上増加すると予測しています。その結果、Forresterは、2017年に企業が「洞察革命」を開始すると予測しています今後の重要な差別化要因として顧客データの洞察に優先順位を付け、ビッグデータの統合とデータ管理プロジェクトが結果として75％増加するように設定します。
3.クラウドコンフォート
クラウドベースのビジネスプラットフォームは、中小企業の会計を含むあらゆる業種で急増しています。 最近のSaaS Northカンファレンスで、FreshBooksのCEOであるMike McDerment氏は、会計や金融などの従来の業界においても、SaaSエクスペリエンスの快適性が向上していることについて話しました。
「人々はますますクラウドに慣れてきています。それは私にとってエキサイティングなことです。」とMcDerment氏は述べています。 「私たちは、顧客が子供が歯を磨くときの5分の費用を請求するか、請求書を作成できるようにしました。起業家は、これらの小さなポケットで物事を成し遂げようとします。クラウドではこの便利さが得られ、クラウドベースのテクノロジーでビジネスを行うことを選択する大勢の人々に貢献しています。」
4.ピュアクラウドが標準に
クラウドの混乱は、レガシーテクノロジーを使用するすべての業界に影響を及ぼし、ビジネス向けのVoice-over-IP（VoIP）スペースも例外ではありません。 ビジネスVoIPプロバイダー、DialpadのCEOであるCraig Walker氏は、デジタルの混乱が企業のリーダーにクラウドベースのソリューションの採用を促し、レガシープレーヤーが次世代プロバイダーを統合または買収すると述べています。
「すべての企業が独自のデジタル変革に注目しているため、2017年は現代の関連企業がついに卓上電話を完全に廃止する年になるでしょう」とWalker氏は語ります。 「企業がクラウドに移行して従業員の生産性をどこからでも高めるためには、デバイスや場所を越えたシームレスなコミュニケーションとコラボレーションを可能にするクラウドベースのソリューションが必要です。
「従来の電話プロバイダーが、あらゆるデバイスのどこからでも、より低い総コストで、より高品質、より速く、より簡単な展開を提供できるクラウド通信プロバイダーにますます遅れをとるようになり、業界の多くの統合が先に進むと予想しています仕事の性質が変化し、データによって加速され、スピードによって推進されるように、企業は内部データと統合して、どこで優位に立つために営業チームとサポートチームの指先に知識を置くソリューションも求めます競争相手に。」
5.クラウドレースは狭まる
IaaSの分野には多くの大きなプレーヤーがいますが、市場のリーダーであるAmazon Web Services（AWS）は明白です。 クラウドセキュリティプロバイダーであるSkyhigh Networksの最新のクラウド導入およびリスクレポートによると、Amazonは市場の挑戦者が2017年に地位を獲得する間、リードを維持します。
Skyhigh NeworksのCEOであるRajiv Guptaは、次のように述べています。 「AWSはIaaS市場で最速のブレークアウトを達成しましたが、Azureは近づいています。第4四半期の新しいクラウドアプリの35.8％がAWSにデプロイされ、29.5％がAzureに続きました。 Google、Rackspace、IBM / SoftLayerなどのブランド名。」
6.ビッグデータが高速で親しみやすくなります
BIプロバイダーのTableauは、データの雑草をより深く掘り下げて、ビッグデータを活用するための障壁がさらに低くなると予測しています。 Tableauの製品マーケティングディレクターのDan Kogan氏は、インタラクティブSQLの進歩によりHadoopクエリの高速化が実現すると述べています。
「もちろん、Hadoopで機械学習を実行し、感情分析を実行できますが、多くの人がよく尋ねる最初の質問は次のとおりです。SQLは、結局、Hadoopデータを使用して高速化するビジネスユーザーへの導管です、より再現性の高いKPIダッシュボードと探索的分析」とKogan氏は述べています。 「2017年、オプションはHadoopを高速化するために拡張されます。ExasolやMemSQLなどの高速データベース、KuduなどのHadoopベースのストア、高速クエリを可能にするテクノロジーの採用が示すように、この移行はすでに始まっています。」
7.セルフサービスがデータ準備に拡張
Tableauは、データ管理パイプラインのさらに多くの側面にまで及ぶセルフサービス分析およびデータ視覚化ツールの機能も予見しています。 Tableauの最高製品責任者であるFrancois Ajenstatは、ビジネスユーザーは単純なデータの発見を超えて、より深いデータ準備と分析にアクセスできるようになると述べています。
「セルフサービスデータディスカバリーが標準になりましたが、データ準備はITおよびデータの専門家の領域にとどまりました。これは2017年に変わります」とAjenstat氏は述べています。 「データ解析、JSON、HTMLインポート、データラングリングなどの一般的なデータ準備タスクはスペシャリストに委任されなくなります。この変革スペースの新しいイノベーションにより、誰もが分析フローの一部としてこれらのタスクに取り組むことができます。」
8.ガバナンスまたは競争優位性のためのビッグデータ
2017年には、データガバナンスとデータ価値の綱引きが最前線で中心になります。 Hadoopの企業MapRの会長兼創設者であるJohn Schroeder氏は、特にコンプライアンスに関しては、企業は顧客やパートナーに関する新しいデータ駆動型戦略に役立つ豊富な情報を持っていると述べています。
「組織は現在、コンプライアンスに必要なガバナンスとデータの使用との間で、ビジネス上の価値を提供し、データの漏洩や侵害の損害を回避するためのセキュリティを実装するために激化する綱引きに直面しています」とSchroeder氏は述べています。 「金融サービスとヘルスケアは最も明白な産業であり、顧客は厳しいガバナンス要件を持つ数百万人を数えています。大手組織は規制されたユースケースと規制されていないユースケースの間でデータを管理します。」
9.データ湖がデータ沼を追い抜く
MapRのSchroederはまた、2017年に、組織が「構築してから」データレイクアプローチから分析と運用を組み合わせたビジネス駆動型データアプローチに移行すると予測しています。 その結果、彼は、バックオフィス分析とフロントオフィス操作の間の「データの俊敏性」が、そのデータの投資収益率（ROI）を見るとなると、勝ち組と負け組を分けると言いました。
「2017年、組織は「質問する」アプローチとアーキテクトを超えて積極的にプッシュし、初期および長期のビジネス価値を推進します」とSchroeder氏は述べています。 「あらゆる部門がいつでもどこからでもアクセスできる、一元化された安全で完全に統制された1つの場所にすべてのデータが収集された場合、ビジネスができることを想像してみてください」データウェアハウスの再構築のように見え、リアルタイムおよび運用のユースケースの要件に対応できないデータスワンプの中で、コンセプトは「質問する」ことです。 現実には、今日の世界はより速く動きます。
「今日の世界では、個々のレベルでリアルタイムに顧客に対応し、クレームを処理し、デバイスに接続するための分析機能と運用機能が必要です」とSchroeder氏は付け加えました。 「たとえば、eコマースサイトは、個別の推奨事項と価格チェックをリアルタイムで提供する必要があります。医療機関は、分析と運用システムを組み合わせて有効な請求を処理し、不正請求をブロックする必要があります。メーカーとライドシェアリング会社は、車とドライバーと大規模に相互運用しています。」
10.メインストリームAIは今後も続く
AIは過去半世紀にわたって流行し始めましたが、ビッグデータに適用される機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムの概念はここにあります。 MapRのSchroeder氏によると、2017年には、自動化された反復的なタスクに対処するために、大規模なデータセットに比較的簡単なアルゴリズムを展開する形で急速に採用される予定です。
「AIは現在主流の議論に戻っており、機械知能、機械学習、ニューラルネットワーク、コグニティブコンピューティングの包括的流行語です」とSchroeder氏は述べています。 「なぜAIは若返りのトレンドですか？3つのVが思い浮かびます：速度、多様性、およびボリューム。水平方向にスケーリングする現代および従来の処理モデルで3つのVを処理できるプラットフォームは、従来のプラットフォームに比べて10から20倍のコスト効率を提供します。ヒューマンエラーとコストを犠牲にして人間が直感的に監視するよりも一貫性の方が効果的な、大量の反復タスクにAIを適用することで最高の価値が得られます。」
