data

Переваги використання неструктурованих даних

Зі зростанням обсягу корпоративних даних паралельно зростає обсяг неструктурованих даних. Їхній обсяг щорічно збільшується зі швидкістю від 55 до 65%. Ігноруючи такі дані, компанії не отримують певних знань і не використовують їх для аналітики, що автоматично не дозволяє використовувати всі існуючі можливості. Проте, дуже важливо знати, як правильно використовувати неструктуровані дані, щоб досягти поставлених бізнес-цілей.

Користь неструктурованих даних:

  1. Розробка товару. За допомогою неструктурованих даних є можливість вивчити настрої та потреби користувачів, проаналізувати запити, що надходять до служби підтримки чи соціальних мереж. Такий підхід дозволяє покращити послугу чи продукт;
  2. Продажі та маркетинг. В даному випадку неструктуровані дані використовують для виявлення купівельних тенденцій та сприйняття бренду клієнтами. Перевагою таких даних є можливість оцінити настрої споживачів. Вивчення повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах, звернень до служби підтримки тощо допомагають збільшити ефективність продажу та маркетингової стратегії. Використання неструктурованих даних алгоритмами CRM дозволяє проводити прогнозну аналітику та наперед знати бажання споживача. Так, співробітники відділу продажів зможуть вчасно запропонувати необхідний споживачеві продукт чи послугу;
  3. Обслуговування клієнтів. Автоматизовані чат-боти дозволяють надсилати запити клієнтів відповідним співробітникам для оперативного вирішення проблеми. Потім проводиться аналіз цих питань, як було зазначено вище. Це дозволяє не тільки дізнатися настрої та побажання споживачів, але й виявити ефективні та неефективні функції продукту чи послуги. Це, зі свого боку, дозволяє вдосконалити продукт чи послугу.

Використання неструктурованих даних для BI передбачає 3 основні кроки:

  1. Визначити мету використання неструктурованих даних. Необхідно чітко розуміти, які проблеми необхідно закрити за допомогою зовнішніх даних та як саме вони використовуватимуться;
  2. Оптимізувати джерела даних. Для створення набору достовірних даних потрібно створити загальну модель даних. Оскільки неструктуровані дані витягуються з різних джерел і в різних форматах, гарантувати узгодженість і надійність даних можна за допомогою створених потоків якісних даних;
  3. Створити план та модернізувати програми обробки даних. Варто співпрацювати з постачальниками високопродуктивних та високоякісних додатків та ресурсів для інтеграції даних. Ключовим питанням є визначення внутрішнього інтерфейсу та методів підключення джерел даних.

Кібербезпека: що це таке та чому це необхідно?

Сьогодні, в епоху технологій, ми маємо практично безмежні можливості роботи з даними, включаючи їхню обробку, зберігання та обмін між користувачами. Проте, разом з тим постає питання про кібербезпеку.

Кібербезпека є важливою складовою технологічного процесу будь-якої організації. Її основною метою є захист усіх категорій даних (конфіденційні дані, корпоративні дані, персональна інформація, медична інформація, інтелектуальна власність, державні та галузеві інформаційні системи тощо) від витоку та пошкоджень. Відсутність корпоративного проекту з кібербезпеки призводить до нездатності протистояти витоку даних.

Сучасний світ, кожен із нас і суспільство загалом сильно залежить від технологій, і така залежність триватиме. Будь-яка компанія незалежно від розміру залежить від комп’ютерних систем. Кількість користувачів, пристроїв, програм, що постійно зростає, збільшується потік даних, зокрема секретних або конфіденційних даних, являє собою особливий інтерес для кіберзлочинців. Глобальний зв’язок та використання хмарних сервісів для зберігання конфіденційних даних та особистої інформації, помилки у конфігурації, а також витончені методи кіберзлочинців збільшують ризик стати жертвою кібератак.

Підтримка кібербезпеки в ландшафті загроз, який постійно змінюється, є першорядним завданням усіх організацій. Використання готових рішень (антивірусне програмне забезпечення, брандмауер) не може забезпечити 100% захист, що підтверджує актуальність створення корпоративної системи кібербезпеки.

Що таке кібербезпека?

Кібербезпека – процес захисту підключених до Інтернету комп’ютерних систем, мереж, пристроїв та програм від будь-якого типу кібератак, а також відновлення їх у результаті ураження. Така практика використовується як фізичними, так і юридичними особами для захисту від несанкціонованого доступу до центрів обробки даних та інших комп’ютеризованих систем. Зараз кібератаки становлять більшу небезпеку для даних, тому що кіберзлочинці обходять традиційні засоби захисту даних. Вони використовують нові методи проникнення в систему, засновані на використанні соціальної психології та штучного інтелекту.

Стратегія кібербезпеки здатна забезпечити надійний захист від атак, спрямованих на отримання доступу, зміну, видалення, знищення або вимагання конфіденційних даних компаній, організацій або окремих користувачів. Також кібербезпека здатна запобігати атакам, які спрямовані на відключення або порушення роботи систем та пристроїв.

Велику увагу кіберзлочинам приділяють уряди у всьому світі. Прикладом є GDRP, що зобов’язало організації, які працюють у ЄС повідомляти про витік даних, призначати спеціаліста захисту даних, вимагати згоду користувача на обробку інформації, анонімізувати дані для конфіденційності. У США закони про витік інформації діють у всіх 50 штатах. Основні вимоги: повідомити постраждалих якомога раніше, повідомити уряд, виплатити штраф.

Елементи кібербезпеки

Систему кібербезпеки можна розділити на підрозділи, де внутрішня координація кожного підрозділу має критично важливе значення для всієї системи кібербезпеки. Такі підрозділи включають:

Переваги кібербезпеки

Інфраструктура даних та її основні елементи

Коректна робота з даними виводить бізнес на лідируючі позиції. Впровадження інновацій, які пов’язані з даними, в операційні бізнес-процеси забезпечує отримання актуальної інформації з усіх напрямків підприємства, що сприяє ефективнішій діяльності. У період 4-ї промислової революції дані є паливом для Штучного Інтелекту, машинного навчання, роботизації, Інтернету речей тощо. За прогнозами до 2025 року хвиля цифрової трансформації досягне 3,7 трильйона доларів США.

Власне самі дані не представляють ніякої цінності. Вони набувають її при правильному робочому підході: наявність стратегії роботи з даними, навичок роботи з ними, процес управління та інфраструктура, що включає програмне забезпечення та технічні інструменти для збору, зберігання, обробки та передачі даних.

Хоча інфраструктура є важливим елементом процесу роботи з даними, починати саме з інфраструктури не зовсім правильно. Інвестувати кошти в пристрої, програми, платформи та сервіси, які забезпечать ефективну роботу з даними, рано чи пізно доведеться. Але розпочати роботу варто з визначення цілей та розробки стратегії, адаптації інструментів до стратегії, проблем та бізнес-питань.

Збільшення прагнення отримувати користь від даних та зростання попиту на технічні засоби, що дозволяють це, ринок постачальників платформ та рішень значно розширився. Така ситуація дозволила знизити вхідний бар’єр для роботи з передовими технологіями та аналітичними рішеннями. Деякі з таких пропозицій називають «інфраструктура як послуга». Щоб вибрати цільовий з великої кількості запропонованих продуктів, необхідно провести низку досліджень, розуміти бізнес-потреби та визначити питання, на які необхідно отримати відповідь за допомогою впровадження нового продукту.

Ключові функції, які має забезпечувати інфраструктура:

  1. Збір даних. Введення внутрішніх даних (дані про транзакції, відгуки клієнтів, дані різних відділів) та зовнішніх даних (дані із соціальних мереж, загальнодоступних джерел, придбані сторонні дані) у стек інфраструктури. Також має забезпечуватися процес збирання потокових даних у режимі реального часу, що потребує надійної інфраструктури збору.
  2. Зберігання даних. Залежно від рівня конфіденційності даних їх можна зберігати локально у власному сховищі або у хмарі. Постачальники хмарних сховищ забезпечують вільний доступ до даних для користувачів з будь-якої точки. Це також скорочує початкові витрати на налаштування власних серверів, енергію та безпеку.
  3. Обробка та аналіз даних. На цьому етапі починається робота з машинним навчанням, комп’ютерним зором, обробкою мови, нейронними мережами тощо. Основне завдання – знайти рішення для підготовки та очищення даних, побудови аналітичних моделей та отримання цінної інформації з непереробленої.
  4. Отримання інформації та поширення її бізнес-користувачам. На цьому етапі відбувається візуалізація даних та створення звітів. за допомогою яких бізнес-користувачі можуть приймати рішення, обмінюватися інформацією, підвищувати ефективність внутрішніх процесів, створювати вдосконалені продукти або послуги.

Тенденції розвитку науки про дані у 2022 році

Розвиток таких технологій, як глибоке навчання, обробка природної мови, комп’ютерний зір, став можливим з появою науки про дані, як галузі вивчення та практичного застосування. Також це дозволило з’явитися машинному навчанню (ML).

Наука про дані – це розділ інформатики, який вивчає різні проблеми аналізу, обробки та представлення даних у цифровому форматі. Вона охоплює теоретичне та практичне застосування ідей, зокрема великих даних, прогнозної аналітики та Штучного Інтелекту. Ще 10 років тому наука про дані вважалася нішевим перехресним предметом, який поєднував статистику, математику та обчислення. Наразі її доступність зростає, а важливість бізнесу цілком зрозуміла та відома. Існує безліч способів познайомитися з нею, зокрема онлайн курси, навчання всередині компанії та ін. Розглянемо деякі тенденції розвитку науки про дані у 2022 році та наступному періоді.

Малі дані та TinyML

Великими даними частіше називають зростання обсягу цифрових даних, які щодня генеруються, збираються та аналізуються людиною. Алгоритми машинного навчання обробки великих обсягів даних також можуть бути досить великими. Так, найбільша та найскладніша система, яка здатна моделювати людську мову, GPT-3 складається з близько 175 мільярдів параметрів.

Машинне навчання може принести додаткову користь навіть у разі роботи у хмарних системах з необмеженою пропускною спроможністю. Саме тому виникла концепція «Малих даних», що дозволяє спростити швидкий когнітивний аналіз найважливіших даних у ситуаціях, коли час, пропускна здатність, витрати енергії мають важливе значення. Наприклад, автомобілі з автономним керуванням не можуть розраховувати на можливість відправлення та отримання даних із централізованого хмарного сервера при спробі уникнути ДТП.

TinyML відносяться до алгоритмів машинного навчання, що займають якнайменше місця і здатні працювати на малопотужному обладнанні поряд з місцем походження дії. У 2022 році кількість його появ у вбудованих системах (побутова техніка, автомобілі, промислове обладнання, сільськогосподарська техніка) зростатиме і зробить їх розумнішими та функціональнішими.

Якість обслуговування клієнтів на основі даних

Дані про клієнтів є основним джерелом компаній підвищення якості обслуговування клієнта: модернізація продукту чи послуги, спрощення процесу електронної комерції, створення зручнішого інтерфейсу, скорочення часу очікування тощо.

Взаємодія клієнта та компанії все більше стає цифровою. Будь-яку дію можна виміряти та проаналізувати для кращого розуміння, як можна покращити процеси, а також персоналізувати товари та послуги, що пропонуються клієнту. Пандемія спровокувала хвилю інвестицій та інновацій у технології онлайн комерції. Підприємства прагнули повністю замінити фізичні походи за покупками. Пошук нових методів та стратегій використання даних для покращення системи обслуговування клієнтів залишиться однією з головних тенденцій 2022 року.

Deepfake, генеративний ШІ, синтетичні дані

Deepfake – це реалістична заміна фото-, відео-, аудіо контенту, в основі якого лежить генеративний ШІ. Ця технологія має широке поширення у сфері мистецтва та розваг. У 2022 році очікується поширення дипфейків в інших галузях та сценаріях використання. Наприклад, створення синтетичних даних для навчання алгоритмів машинного навчання. За допомогою створення синтетичних облич неіснуючих людей з метою навчити алгоритми розпізнавання облич. Зокрема це дозволить уникнути проблем із конфіденційністю та використанням облич реальних людей. Також застосування цієї технології можливе в медицині (наприклад, для навчання систем розпізнавання ознак рідкісних видів онкозахворювань); для перетворення мови на зображення (наприклад, створення зображення будівлі за словесним описом його виду).

Конвергентність

Ключовими елементами цифрової трансформації є Штучний Інтелект (AI), Інтернет речей (IoT), хмарні обчислення, надшвидкі мережі (5G). Кожна з перерахованих технологій існує окремо, але вони пов’язані між собою, дозволяючи робити більше. Наприклад, ШІ дозволяє пристроям IoT діяти розумно, взаємодіяти з іншими технологіями за мінімальної участі людини, сприяючи автоматизації та створенню розумних будинків, підприємств та навіть міст. Крім того, що 5G та інші надшвидкі мережі дозволяють передавати дані на більш високих швидкостях, вони також дозволять стати звичайним явищем завдяки новим типам передачі даних. Алгоритми ШІ грають ключову роль маршрутизації трафіку з метою забезпечення оптимальної швидкості передачі, автоматизації контролю середовища хмарних центрів обробки даних. У 2022 році спостерігатиметься розвиток цих технологій та їхня взаємодія один з одним.

AutoML

AutoML (автоматизоване машинне навчання) сприяє демократизації науки даних. Очищення та підготовка даних – рутинна робота фахівця з даних, яка забирає багато часу. AutoML передбачає автоматизацію таких завдань. Мета цієї технології полягає у створенні інструментів та платформ, які зможе використовувати кожен. Таким чином, за допомогою зручних інтерфейсів кожен користувач зможе застосувати машинне навчання для вирішення проблем та перевірки ідеї. За прогнозами у 2022 році AutoML активно розвиватиметься.

Дані як ключовий елемент процесу прийняття бізнес-рішень

Дані є невід’ємною частиною життя сучасної людини. Практично кожна дія людини генерує великі обсяги даних. Найбільш цінним застосуванням цих даних є їхнє використання компаніями для ухвалення бізнес-рішень. Наприклад, перегляд профілів претендентів у LinkedIn для прийняття на роботу цільового кандидата, дослідження та виявлення пріоритетного ринку для просування продукту та ін.

Найбільш серйозні бізнес-додатки для роботи з даними автоматизовані та застосовуються для вирішення більш складних та важливих завдань.

Ці процеси відбуваються автоматично без втручання працівників.

Традиційними помічниками бізнес-лідерів є досвід та інтуїція. Однак, незважаючи на цінність цих якостей, бізнес, який використовує дані в процесі прийняття рішень у 19 разів прибутковіший. Дані допомагають приймати ефективніші бізнес-рішення, що призводить до досягнення поставленої мети.

Багато компаній стверджують, що орієнтуються на дані, оскільки зараз це дуже модно. Але на практиці це не зовсім так. Вони беруть до уваги дані лише у тому випадку, якщо вони збігаються з переконаннями та інтуїцією бізнес-лідера. Бізнес із моделлю ведення діяльності на основі використання даних передбачає, що дані – це єдина точка істини. Ухвалення рішень будь-якої складності відбувається в результаті аналізу даних.

Існує 4 основні області, де дані є необхідними для прийняття ефективних рішень:

  1. Рішення, пов’язані з клієнтами, ринками та конкурентами

Дані допоможуть дізнатися краще про поведінку клієнтів, відстежувати зміни у звичках та інтересах, робити цільову пропозицію, відповідати очікуванням клієнтів та випереджати конкурентів.

  1. Рішення, пов’язані з фінансами

Менеджмент компанії має можливість детально вивчити тенденції продажу, цикли руху коштів, прогнози прибутку та зміни цін на акції. Це дозволяє приймати виважені рішення щодо розподілу бюджету, що, зі свого боку, сприяє економії витрат та зростанню.

  1. Рішення, пов’язані з внутрішньою операційною діяльністю

Спільне використання даних та Штучного Інтелекту дозволяє оптимізувати роботу обладнання, налаштувати процес профілактичного обслуговування. Це дозволить заздалегідь визначати, де можуть виникнути поломки та потрібен ремонт. Володіючи цю інформацію, можна спланувати оптимальний процес заміни/ремонту обладнання та мінімізувати час простою.

  1. Рішення, пов’язані з людським ресурсом

Дані допомагають вивчити склад і якість команди, визначити нестачу певних фахівців, рівень кваліфікації, відповідність компенсації за певний вид роботи, скільки у співробітників завжди є спокуса піти до конкурента та забрати із собою досвід та навички. Так, за допомогою даних Google визначив 8 основних якостей хорошого менеджера, зокрема хороший тренер, чітке бачення команди. Такий аналіз дозволив менеджменту компанії приймати обґрунтовані рішення щодо просування співробітників кар’єрними сходами.

Зберігання – ключовий елемент процесу управління даними

Незамінним інструментом сучасного бізнесу є аналітика даних. Розуміння даних та їхня аналітика дають вичерпні відповіді бізнесу про те, як необхідно налаштувати процеси для отримання максимальної вигоди, хто є основними клієнтами бізнесу та які їхні потреби, які «прогалини» існують. Ба більше, компанії використовують штучний інтелект, який дозволяє пропонувати продукти та послуги «потрібним» людям. Можливість збільшити ефективність бізнес-процесів забезпечується завдяки роботам і автоматизації.

Всі ці розробки засновані на потоці даних, які збираються, зберігаються й аналізуються. Використовуючи дані, деякі компанії зробили революцію, які запропонували нові послуги для покращення та спрощення життя людини: пошукові системи, засоби зв’язку, електронна комерція, системи бронювання квитків, житла, побачень, відпочинку та ін.

Однак, більша частина компаній не досягла такого успіху. Причина полягає в тому, що компанії відчувають труднощі в процесі управління даними. Велика їхня частина просто не використовується, і відповідно монетизація не відбувається.

Першою перешкодою у процесі управління даними є зберігання. Некоректна стратегія вирішення цього завдання або повна її відсутність може привести до виникнення інших проблем у майбутньому. Обсяги даних постійно зростають, тому необхідно чітко розуміти які дані важливі та коли вони потрібні.

На цей час хмарні сервіси пропонують зберігати практично необмежені обсяги інформації. Однак, тут існують певні труднощі. Наприклад, дані з високим рівнем конфіденційності або нормативного навантаження не можуть бути розміщені за межами підприємства; деякі дані вимагають миттєвого доступу з будь-якої точки світу; деякі дані вимагають звичайного архівування. Також існує потреба в аудиті даних для визначення їхньої актуальності та відповідності міжнародним стандартам. Для безперешкодного виконання цих функцій необхідно знати де знаходяться дані, скільки копій існує та як отримати до них доступ.

Процес отримання достовірних даних можна забезпечити за допомогою швидких і високодоступних систем зберігання. Сучасна бізнес-аналітика передбачає переміщення та сортування великих обсягів даних для надання гнучкої функціональності бізнес-користувачам і клієнтам. Зокрема система повинна підкріплюватися шифруванням і безпекою.

Інтелектуальне сховище даних

Для досягнення максимальної швидкості, стійкості та безпеки сучасні системи зберігання даних, зокрема IBM FlashSystem, використовують твердотілі енергонезалежні носії. Використання технологій штучного інтелекту забезпечує розумне управління зберіганням і доступом до даних, що дозволяє збільшити швидкість і мінімізувати ймовірність помилок і втрати даних. Так, дані з найчастішим прогнозованим доступом будуть готові до роботи і визначені у чергу.

Однією з ключових вимог до системи зберігання даних є стійкість. Мета багатьох сучасних компаній – налаштувати внутрішні процеси та взаємовідносини з клієнтами, засновані на аналітичних даних. У такій моделі неможливо допустити зупинку цих процесів внаслідок проблем з потоком даних або інфраструктурою. Сучасні системи зберігання даних пропонують можливість швидкого копіювання та тиражування корпоративних даних. Забезпечення цілісності даних нерідко має критично важливе значення. В цьому випадку в різних місцях можуть синхронізуватися 2 або більше ідентичних копій даних і в ситуації непередбаченого збою відновлюватися практично без втрати даних.

Управління мінливими даними

Метеорологічна служба Великобританії вирішила проблему впровадження інфраструктури, яка необхідна для роботи з мінливими даними. Інформація використовується для визначення змін погоди, дослідження клімату, визначення сезонних тенденцій. Для цього щодня збирається, аналізується 300 мільйонів точок даних, які пов’язані з погодою, і забезпечується доступ для клієнтів. Відбувається це двічі для виключення ризику переривання потоку даних.

Для забезпечення такого процесу була розроблена стратегія гібридної хмари, яка заснована на IBM FlashSystem. Сховище забезпечує високий рівень стиснення, що є економічно ефективним рішенням. Також це сприяє створенню високопродуктивної інфраструктури даних, яка необхідна для передачі інформації з внутрішніх серверів у загальнодоступну хмару та клієнтам.

Ще одним прикладом є Архієпархія Зальцбурга, яка потребувала рішення для забезпечення більш ефективного процесу надання послуг (підтримка, робота з громадськістю та парафіянами, забезпечення доступу до великої кількості історичних документів і літератури). Архієпархія змогла збільшити час відповіді в 10 – 20 разів шляхом відмови від механічної дискової системи зберігання на користь твердотілих енергонезалежних систем.

Дані є важливою частиною бізнес-активів. Всі рішення щодо даних повинні бути грамотними та ефективними. Процес зберігання варто розглядати, як ключовий елемент стратегії управління даними нарівні з процесами збору й аналітики.

Роль аналітики в діяльності організацій

Якщо говорити про принципові складові бізнесу  ̶  одним з них буде бізнес-аналітика, яка безумно передбачає роботу з масивами даних. Для успіху будь-якої системи ключовим є не тільки збір та аналіз, але й формування конструктивного висновку. Коректно розроблений та ефективний аналітичний проєкт дає можливість чітко побачити картину трьох положень: поточна ситуація, минула та варіанти розвитку в майбутньому. 

 Ми живемо в цифрову еру, і майже кожний таск вирішується за допомогою аналітики, незалежно від характеру питання та сфери діяльності бізнесу. Зовсім нещодавно така послуга була доступною лише компаніям-гігантам, в яких вистачало коштів, в тому числі і на впровадження сучасних ідей. На сьогодні її використання повсюдне. Така популяризація аналітики обумовлена все більшим осмисленням функціоналу та користі від здійснення тих чи інших дій після опрацювання матеріалу. Незважаючи на це, більшій частині організацій, які вже віддали пріоритетність Business Intelligence, доцільно направити увагу на вдосконалення та оптимізацію профіту від прийнятих рішень. А іншим тільки ще доведеться розробити продуману стратегію для перетворення інформації та впровадити її в робочий процес. Варто враховувати тривалість етапу підготовки та інтеграції, який може зайняти від 3 до 7 місяців, залежно від обраної моделі. 

Окрім впливу на зовнішню політику компаній (точки зросту, визначення ефективності, позицій та інше), аналітичні методи також допомагають вирішувати внутрішні питання, пов’язані з мотивацією, ресурсами та часом співробітників. Згідно зі статистикою, чимала частка (59%) учасників ринку використовує і монетизує їх в різних інтерпретаціях. 

Вже зрозуміло, що такий інструмент має потенціал та відкриває безліч перспектив. І в цьому випадку одним із найважливіших вмінь є вміння сортувати. Першочергово це необхідно для розуміння значущих елементів для кожного окремого підприємства. Вирішуючи будь-яку проблему, чи то оптимізація рекламних кампаній, чи збільшення прибутку, першим пунктом є визначення чітких цілей та питань, які можна вирішити в конкретному випадку.  

Ситуація з COVID-19 стала показовим доказом того, яку цінність являє собою аналітичні технології. Міжнародним інститутом аналітики разом з Butch Works були проведені дослідження, де було опитано 300 спеціалістів з аналітики США. Майже половина (43%) підтвердила їх першорядну роль в прийнятті рішень для подальшого існування бізнесу. 

За словами Аарона Калба (співзасновника та головного аналітика Alation) наслідки та втрати, спричинені пандемією, будуть збільшуватися. Також він зазначив той факт, що менеджмент організацій був змушений переглянути пріоритетність витрат та незаплановано інвестувати в BI. 

За останні десятиріччя пройшли значні трансформації світу, в результаті яких ми отримали його нове обличчя у вигляді цифр. Кожна активність компанії, шляхи її розвитку, бізнес-стратегія або вибір залежить від аналізу даних, який може внести свої корективи та змінити вектор. Найбільшою вигодою залишається можливість отримати цільові показники в найкоротші терміни, і мова йде про хвилини, а не про тижні або місяці. 

Чому розумна автоматизація – це необхідність

Як правило, такі поняття, як “Цифрова трансформація”, стали настільки розпливчастими та заплутаними, що призводять до того, що підприємства не знають, з чого почати, що сприяє розчаруванню та невдачі. Справа в тому, що для повного цифрового перетворення потрібно більше однієї технології; звідси термін “Розумна автоматизація”, який по суті є автоматизацією процесів компанії, що допомагає аналітиці та рішенням, що приймаються штучним інтелектом.

Розумна автоматизація вже починає змінювати спосіб ведення бізнесу майже в кожному секторі економіки. Інтелектуальні системи автоматизації розуміють та синтезують величезну кількість інформації та можуть автоматизувати цілі процеси чи робочі процеси, навчаючись та адаптуючись у міру їх проходження. Програми варіюються від звичайних до революційних: від збору, аналізу та прийняття рішень щодо текстової інформації до керівництва автономними транспортними засобами та сучасними роботами.

Незалежні аналітики на зразок Deloitte попереджають, що компанії, які не зможуть включити інтелектуальну автоматику в свої робочі процеси, залишаться позаду. Але що це таке, як користуються ним інші підприємства та як це може стосуватися вашого бізнесу?

Що таке інтелектуальна автоматизація?

Простіше кажучи, це об’єднання двох технологічних концепцій, які існують вже давно: штучний інтелект та автоматизація.

Штучний інтелект охоплює такі речі, як машинне навчання, розпізнавання мови та бачення, в той час як автоматизація була у нас з часу промислової революції. Подібно до того, як автоматизація прогресувала, так розвивався і штучний інтелект, і об’єднуючи їх, автоматизація досягає переваг, які надає інтелект.

Багато хто знайомий з автоматизованою роботою з автоматизованих процесів (RPA) – програмним забезпеченням, здатним автоматизувати прості завдання, засновані на правилах, раніше виконані людьми. RPA може імітувати взаємодію людини та підключатися до декількох систем, не змінюючи їх, коли він працює на графічному інтерфейсі користувача або графічному інтерфейсі. Одним недоліком RPA є те, що він потребує структурованих даних як вхідних даних і може виконувати лише стандартизовані процеси.

Розумна автоматизація дає програмним роботам метод для навчання взаємодії з неструктурованими даними. Інтелектуальна автоматизація, як правило, включає наступні можливості: розпізнавання зображень, природну обробку мови, когнітивні міркування та розмовний інтелект.

Застосування інтелектуальної автоматизації

ІА застосовується в найрізноманітніших процесах:

ІА надає машинам можливість збирати та аналізувати ситуаційні чи текстові дані та придумувати відповідний курс дій.

ІА допомагає нам вирішувати певні проблеми, що стосуються функціонування нашого бізнесу, наприклад, обробка величезних обсягів даних або проблема високих витрат на оплату праці та дефіцит робочої сили.

Завдяки ІА машини можуть сканувати дані, перевіряти правильність, виявляти невідповідності та придумувати безліч дій, необхідних для необхідних бізнес-вимог.

Переваги ІА для прийняття рішень

Фінансові послуги: Основні менеджери з інвестицій використовують програмні роботи для вивчення послідовностей досліджень. Credit Suisse аналізує компанії, використовуючи величезний обсяг джерел даних. Інтелектуальна система автоматизації, яку вона використовує, навіть здатна писати звіти про дослідження та робити висновки без втручання людини. Компанія каже, що її інтелектуальне програмне забезпечення дозволило їй покращити як обсяг своєї дослідницької продукції, так і якість звітів, які вона випускає.

Призначення планів лікування: IBM Watson допомагає лікарям випереджати криву. Завдяки безперервному потоку нових досягнень та досліджень, які обробляються, лікарі могли легко витратити багато годин на дослідження найкращих варіантів лікування пацієнта, лише пропустити деякі життєво важливі записки інформації. Когнітивна обчислювальна технологія дозволяє Уотсону запропонувати плани лікування на основі всіх наявних даних. Це хороша новина і для лікарів, і для пацієнтів.

Визначення загроз громадському порядку: злочинність та тероризм є головною проблемою в сьогоднішніх містах. Камери безпеки не можна контролювати цілодобово. Їх просто занадто багато. Наприклад, Лондон запровадив систему, яка попереджає аналітиків безпеки про можливі загрози, позначаючи їх на увагу людини після аналізу даних з датчиків і камер.

Оцінка кредитоспроможності: Квартальні фінансові результати – це хороший спосіб оцінки кредитоспроможності компанії, але в умовах швидкого розвитку бізнесу значні зміни у фінансовому становищі можуть впасти між звітними датами. Інтелектуальне програмне забезпечення може контролювати тисячі джерел даних, оцінюючи інформацію та виявляючи ризики, які в іншому випадку пройдуть непоміченими. Це не тільки дозволяє компаніям уникати ризиків, але й пропонувати більш вигідні умови у відповідь на можливості, що надаються компаніями з позитивним прогнозом кредитування.

Програмне забезпечення робочого процесу та умовна логіка: На поверхні управління робочими потоками через автоматизовану систему має бути досить простим. Але бувають випадки, коли результат робочого процесу та його наступний маршрут залежать від умовної логіки. Це може бути складніше, ніж просте рівняння “якщо A = B, то C”. Інтелектуальна автоматизація може оцінити поточну ситуацію, виходячи з усіх факторів та систем, що впливають на неї, вирішивши найкращий спосіб дії, який слід дотримуватися.

Фізичні завдання та інтелектуальна автоматизація

Ми вже розуміємо основну автоматизацію, в якій «роботи» виконують повторювані завдання в налаштуваннях виробничої лінії, але машинна розвідка підняла це на наступний рівень і дозволила автоматизувати завдання, які ми могли виконувати лише вручну раніше.

Поширення продуктів: Crate & Barrel і Walgreens є одними з роздрібних гігантів, які використовують роботи, які можуть подумати про себе, щоб підвищити ефективність, з якою вони виконують замовлення. Роботи подорожують по складах, не стикаючись з іншим рухом. Вони забирають підрозділи, завантажені продуктами, які будуть відправлені, і доставляють їх командам, відповідальним за виконання замовлення та доставку.

Роботи спільної роботи з людьми: Використання роботів в автоскладанні не є новим, але до 2013 року роботи та люди були відокремлені з міркувань безпеки. Тоді Volkswagen представив робота-спільної роботи, яка працює з людьми-операторами, взявши на себе фізично складне завдання, яке було частиною процесу складання. Якщо людський технік перешкоджає роботі робота, він відреагує на ситуацію. Тому він не потребує захисного житла і може співпрацювати зі своїми людськими «колегами».

Солдати-роботи та літаки: Розумна автоматика вже застосовується у технології безпілотників, і є навіть чотириногі роботи, які можуть бігати, підніматися, домовлятися про важку місцевість та відповідати на замовлення командира.

Автомобілі без водіїв: Автономні машини, які ви можете відправити, щоб зробити покупки, зібрати друга або члена сім’ї або просто скористатися, щоб безпечно об’їхатись, – це велика новина вже зараз. Багато хто вважає, що цей прогрес революціонує майбутнє перевезень.

Транспортування руди: Вантажівки без водіїв вже працюють в австралійських шахтах, і великі гірничі компанії розглядають ці автономні транспортні засоби як спосіб підвищення продуктивності та безпеки працівників. Вантажівки можуть переміщатися по сайту з невеликим втручанням людини, і компанія каже, що економить до 500 годин на рік завдяки використанню інтелектуальної автоматики.

Критичні фактори успіху для досягнення інтелектуальної автоматизації

Тепер, коли ми розуміємо визначення ІА та його переваг, ми стикаємося зі звичайною проблемою: «Як я починаю застосовувати цю трансформацію?».

Ось 7 кроків, які ви повинні врахувати, які допоможуть вам успішно реалізувати ІА.

  1. Досягніть згоди щодо того, як виглядає успіх

Знання того, що інтелектуальна автоматизація допоможе вашому бізнесу – це одне, переконайтеся, що ви отримуєте резервну копію та бай-ін, щоб розповсюдити їх у своєму бізнесі – це інше. Чітке розуміння того, чого ви хочете досягти, полегшує вимірювання ефективності, керування командою та відзначає успіх.

Можливо, успіх вимірюється чіткою метрикою “30% зниження експлуатаційних витрат” або “50% поліпшення пропускної здатності”, або це може бути менш чітко визначений момент, подібний до викладених вище ідей. Як би добре не виглядало, має бути щось узгоджене внутрішньо.

  1. Ідентифікуйте кандидатів у ІА

Деякі ініціативи щодо автоматизації зумовлені прагненням покращити конкретний процес чи діяльність, але для більшості побудова дорожньої карти автоматизації допомагає визначити пріоритет з того, з чого почати автоматизацію.

Ідеальні кандидати для автоматизації можуть відрізнятися залежно від обраного продукту чи платформи. Загалом, нижче, ви дасте кілька ідей, з чого почати ідентифікацію кандидатів у автоматизацію

Структурований процес

Чи можна легко надати набір інструкцій із завданням новому працівникові? Якщо процеси можна визначити та повідомити новим працівникам, вони, як правило, є хорошими кандидатами в автоматизацію.

Визначений робочий процес

Чи є посібник з робочого процесу чи зошит? Існуюча робоча книга або робочий процес не є важливим, але сприяє швидкості побудови автоматизації.

Використовує кілька додатків або інструментів

Чи вимагає виконання декількох систем та / або додатків? Процеси, що використовують людину як взаємозв’язок між системами, роблять хороших кандидатів на автоматизацію.

Ні емоцій, ні суб’єктивності

Чи є місце для двозначності чи почуттів у процесі? Процеси, що вимагають людського судження, зазвичай не є хорошими кандидатами для автоматичної передачі рук. Вони все ще можуть бути придатними для автоматизованої допомоги.

Високий об’єм / низька чи середня складність

Чи є велика об’ємна діяльність, яка не є дуже складною? Ці завдання – хороші способи швидко принести рентабельність інвестицій.

Автоматизація деталей

Чи є обсяг роботи, який вимагає людського судження для ініціювання, затвердження чи визначення? Процеси не повинні бути 100% автоматизованими для отримання переваг, і Digital Worker може бути налаштований на основну частину роботи, зберігаючи людину в циклі для ініціації, затвердження чи дозволу.

Масштабованість

Є єдиний спосіб розширити процес, найнявши більше людей? Або процес має вершини та корита в роботі? Подумайте, чого ви могли досягти з цифровими працівниками, які з вами згинаються.

  1. Почніть швидко з малого та масштабу

Розумна автоматизація на відміну від інших варіантів цифрового перетворення. Його здатність цифрово перетворювати бізнес у значно скорочений час не має собі рівних. Неінвазивний характер RPA у поєднанні з AI та іншими інтелектуальними технологіями означає, що він може бути введений в дію протягом місяців. Оскільки багато організацій зараз підтверджують ціннісні проекти, розгортаючи один або два діючих процеси, переваги в реальному світі можуть бути реалізовані та надбудовані. Після того, як ці дрібномасштабні процеси довели свою цінність, поїздка з автоматизацією може отримати повну пару та масштаб у бізнесі. Це або пов’язане із застосуванням інших подібних процесів, або роздумом про те, як розумні технології можна застосовувати по-новому. Підходячи до цього способом, бізнес уникає підводних каменів підходу великого вибуху, але, скоріше, може стимулювати широке прийняття та заохочувати майбутній успіх у масштабах.

  1. Забезпечення ефективного виконавчого спонсорства

Шукаючи виконавчого спонсора, важливо чітко визначити очікування ролі та її важливість для успіху загального проекту. Ось що повинен зробити ваш виконавчий спонсор:

  1. Створіть правильну команду

У команді з автоматизації є кілька найважливіших ролей – і хоча людина може взяти на себе кілька завдань на початку програми, коли команда зростає, вони можуть стати штатними ролями або командами самостійно.

Типові ролі та обов’язки висвітлено нижче. Кожен вимагатиме різного рівня розуміння та вмінь із засобом автоматизації, тому розробіть навчальну програму, яка забезпечує формальну освіту на основі ролей, в ідеалі з сертифікацією чи акредитацією навичок для перевірки можливостей.

Керівник роботизованої автоматики

Будь-яка цифрова трансформація, яка варта її солі, потребує лідера із зором. Керівник команди повинен володіти цим баченням і бачити, де автоматизація може процвітати в організації. Відповідальність за покупку на кожному рівні та в якомога більше відділеннях, а також за своєчасну та успішну доставку.

Архітектор

Архітектор несе відповідальність за визначення та реалізацію оптимального підходу до автоматизації. Зазвичай, використовуючи такі моделі, як робоча модель роботодавців, цей член команди допомагає створити можливості для максимізації вигод, масштабованості та тиражування в будь-якій точці бізнесу.

Аналітик процесів

Аналітик процесу повинен охопити та деталізувати вимоги до масштабованого та надійного розгортання автоматизації. Точно документуючи та визначаючи завдання, вони можуть бути ефективно використані, якщо це необхідно, частково або повністю.

Розробник автоматизації

Розробник несе відповідальність за створення та доставку об’єктів процесу відповідно до стандартів найкращої практики, визначених постачальником або іншими членами провідної команди. По мірі розвитку цих членів команди від молодших до старших співробітників вони можуть почати працювати над додаванням інтелекту до процесів у необхідних сферах. Залежно від обраного рішення щодо автоматизації, цій людині не потрібно мати досвід кодування.

Контролер процесу

Працюючи в безпосередній близькості з розробниками та аналітиками, контролер процесів управляє щоденним будь-яким проектом автоматизації. Від тестування та звільнення від розробника, контролер запускає та координує процеси, обов’язково відзначаючи будь-які проблеми у виробництві завдання та віддаючи перевагу потенційним напрямкам удосконалення.

Технічний архітектор

Маючи глибоке розуміння необхідної інфраструктури та того, як будь-яке нове рішення інтегруватиметься з нею, технічний архітектор є ключовим експертом у безперебійному введенні рішень, як рішення та як слід використовувати. Разом з провідними розробниками та іншими технічними послугами архітектор має потенціал підвищити рівень обізнаності та зрозуміти, як може працювати цифрова робоча сила в організації.

  1. Комунікація є ключовою

Незаперечний факт, що інтелектуальна автоматизація та RPA впливатимуть на функціонування організації. І через це будуть впливати на персонал, що означатиме, що люди стають невпевненими чи боязливими – навіть якщо подібні почуття часто бувають непомітними. Важливим фактором є співпраця з цими проблемами та за умови повного викупу керівництва, глибоко поясніть, що це може означати для людей. Чим раніше ви зможете бути чіткими, регулярними та лаконічними у спілкуванні, тим краще для кожної сторони, що бере участь.

  1. Створіть Центр передового досвіду (ЦПД)

Автоматизований ЦПД – організаційна команда, яка забезпечує центральну функцію для досягнення інтелектуальних цілей автоматизації бізнесу. Він визначає та визначає стратегію автоматизації, яка відповідає загальним цілям бізнесу, підтримуючи потреби інших підрозділів та функцій для досягнення їх цілей.

Висновок

Успіхи в галузі штучного інтелекту, робототехніки та автоматизації, підкріплені значними капітальними вкладеннями, підживлюють нову еру інтелектуальної автоматизації, яка, ймовірно, стане важливим рушієм організаційних результатів у найближчі роки. Компаніям у всіх секторах важливо зрозуміти та застосувати інтелектуальну автоматизацію, або ризикувати відставати.

Що таке проблема 2038 року та як її виправити?

Через 18 років, коли годинник проб’є 14 хвилин і сім секунд на третю ранку у вівторок 19 січня 2038 року по Грінвічу, світ сколихне баг, відомий як проблема 2038 року (або Y2038). Будь-який комп’ютер, програма, сервер або вбудована система, які зберігають час, використовуючи 32-розрядне ціле число зі знаком, вийдуть із ладу, якщо не будуть оновлені заздалегідь. Деяке програмне забезпечення, яке працює з майбутніми датами, вже почало давати збій, оскільки дану проблему не передбачали і не виправили раніше.

Майже всі операційні системи, які використовуються сьогодні, беруть свій початок від UNIX. Коли інженери розробили першу комп’ютерну операційну систему UNIX в 1970-х, вони довільно вирішили, що час буде представлено у вигляді 32-розрядного цілого числа зі знаком і буде вимірюватися як кількість секунд з 12:00:00 1 січня 1970 року. 32-бітові системи дати і часу можуть досягати тільки 2 147 483 647 секунд, що припадає відповідно на 19 січня 2038 року (3:14:08 ранку). У цей день будь-які програми на Сі, що використовують стандартну 32-бітну бібліотеку time_t, матимуть проблеми з обчисленням дати.

Проблема цілих чисел зі знаком полягає в тому, що вони не поводять себе як одометр автомобіля. Коли 5-значний одометр досягає 99 999 миль, а водій проїжджає ще одну милю, цифри «перевертаються» на 00000. Але коли ціле число зі знаком досягає максимального значення і потім збільшується, воно повертається до свого найменшого від’ємного значення. Додавання ще 1 до максимального значення 2 147 483 647 призведе до того, що ціле число обернеться на мінімальне значення -2 147 483 647, що відповідає 13 грудня 1901 року в 20:45:52 за Гринвічем. Отож, комп’ютер буде думати, що він здійснив подорож у часі. Це називається «переповненням цілих чисел» і означає, що в лічильнику закінчилися використовувані біти, і він починає проявлятися як негативне число.

Більшість допоміжних функцій, що використовують тип даних time_t, взагалі не можуть обробляти негативні значення time_t. Вони зазнають невдачі і повертають код помилки, і це призводить до аварійного завершення програми. Зокрема, ця проблема є актуальною для операційної системи Unix, яка підтримує телефони Android і Apple, а також для більшості інтернет-серверів. Деякі програми, які працюють з майбутніми датами, також можуть зазнавати збій раніше, ніж треба. Наприклад, програма, яка має справу з датами на 20 років вперед, повинна бути виправлена ​​не пізніше 2018 року.

Для планування Y2038 необхідний поетапний і випереджувальний підхід. Прямо зараз потрібно зосередитися на областях, що включають: 1) програмне забезпечення, яке обробляє майбутній час і дати; 2) формати повідомлень і файлів в мережі; 3) пристрої з тривалим строком служби.

В першу чергу слід сфокусуватися на програмному забезпеченні, яке має справу з майбутніми датами для обробки сертифікатів X.509 (наприклад, тих, які використовуються для HTTPS) і центрів сертифікації (ЦС) або для фінансового планування. У багатьох з цих сценаріїв проблеми вдалося вирішити, перемістивши застаріле програмне забезпечення з 32-розрядного цілого числа time_t на 64-розрядний time_t. В інших випадках потрібні більш значні зміни, особливо коли математичні значення перетворюються в цілі числа, коли задіяні формати провідників повідомлень або коли значення зберігаються в базах даних. Під час тестування та лагодження підтримки для 20-річних ЦС можуть бути задіяні низхідні залежності. Якщо дата, яка виходить за межі січня 2038 року, вводиться в систему ведення журналів або систему моніторингу, і якщо ці дані по черзі вводяться в системи оповіщення або бази даних звітів або системи забезпечення, то всі вони також можуть потребувати виправлення.

Коли 32-бітові мітки часу поміщаються в повідомлення, бази даних або формати файлів, вплив може виходити далеко за рамки конкретної системи. Це також системи з зовнішніми залежностями, де часто потрібно більш просунуте планування у вигляді взаємодії через кордони системи. Для цих наборів взаємодіючих систем можуть знадобитися зміни в певному порядку, і часто в гру вступає зворотна сумісність. Крім того, якщо існують формально або неофіційно стандартизовані протоколи, які використовують 32-бітові мітки часу в повідомленнях, будь-яка міграція або виправлення можуть бути засновані на виправленні стандарту. Важливо звернути увагу на такий ланцюжок залежностей:

Якщо на кожен з цих етапів потрібно кілька років, а термін доставки товару – тривалий, то це може стати проблемою.

Пристрої з тривалим терміном служби також повинні бути в центрі уваги. Вбудовані пристрої, що поставляються з 32-бітовим обладнанням, не можуть бути легко виправлені за допомогою оновлення програмного забезпечення до 64-бітного time_t. Особливе занепокоєння, ймовірно, будуть викликати підключені автомобілі й інші пристрої IoT. З огляду на поточні тенденції, цілком ймовірно, що більше 10% проданих сьогодні автомобілів будуть як і раніше експлуатуватися в 2038 році, а зі збільшенням віку автомобілів і деяких автомобілів на дорозі цей відсоток може бути навіть вище. Через вісімнадцять років у нас може залишитися значна частина машин, що будуть мати серйозні проблеми. Схожа тенденція простежується в інших вбудованих системах, таких як домашні ігрові консолі та смарт телевізори, де пристрої можуть поставлятися з попередньо встановленими сертифікатами від 20 років.

Пристрої зв’язку, такі як стільникові телефони й інтернет-пристрої (маршрутизатори, точки бездротового доступу), є ще одним основним використанням вбудованих систем. Вони покладаються на зберігання точного часу і дати і все більше засновані на UNIX-подібних операційних системах. Люди повідомляли, що через Y2038 деякі пристрої, що працюють під управлінням 32-розрядної версії Android, при зміні часу на 19 січня 2038 року завершують роботу в аварійному порядку і не перезавантажуються.

Пристрої з тривалим терміном служби вимагають більш комплексного тестування, щоб операційна система і програмне забезпечення продовжували працювати належним чином до, під час і після точки переходу Y2038.

Як і Y2K, це добре відома проблема, однак багато людей не вважають її серйозною загрозою. Загальне виправдання, яке можна знайти на форумах, полягає в тому, що до 2038 року 32-бітове програмне забезпечення або системи повністю вийдуть з ужитку. Але фіаско 2000 року показало, що всі недооцінюють довговічність програмної архітектури і то, наскільки вона буде вбудована.

Люди схильні бути недалекоглядними, думаючи про сьогодення більше, ніж навіть про найближче майбутнє. Програмісти були впевнені, що 2000 рік так далеко – на той час комп’ютери і програмне забезпечення безсумнівно будуть іншими! Їм не потрібно було турбуватися про це – аж до 1990-х років, коли Y2038 перестала бути надуманою проблемою і почала викликати у населення паніку, що породжувала найзловісніші попередження про загибель цивілізації.

Загальна вартість виправлення помилки 2000 року становила понад 300 мільярдів доларів, плюс ще кілька мільярдів, витрачених на рішення проблем, що виникли після початку тисячоліття. А коли настав 2000 рік, нічого катастрофічного не відбулося. Жоден із найстрашніших прогнозів не збувся. Це змусило багатьох повірити в те, що проблема була надмірно перебільшена.

Але кризи 2000 роки не було завдяки програмістам, які доклали зусиль, щоб виправити проблему, змінити мільйони рядків коду, аби дату представляли 8 цифр замість 6. Іронія в тому, що якщо ви виконуєте свою роботу належним чином, цього або ніхто не помічає, або вони можуть навіть поставити необхідність вашої роботи під сумнів.

Відсутність наслідків Y2K може привести до того, що організації і технологи будуть недостатньо підготовлені до Y2038. Неспеціалістам важче пояснити проблему Y2038, ніж Y2K, потенційно ускладнюючи розстановку пріоритетів і зосередження на поглибленій роботі. Повсюдність численних вбудованих пристроїв Інтернету речей (IoT) також значно збільшує потенційний вплив Y2038.

Рішення не є технічно складним. Потрібно лише переключитися на 64-бітові або більш високі бітові значення, що дасть більш високий максимум. За останнє десятиліття багато персональних комп’ютерів зробили цей перехід, особливо компанії, яким було необхідно прогнозувати час після 2038 року, як, наприклад банки, які мають справу з 30-річною іпотекою.

Apple стверджує, що iPhone 5S є першим 64-бітним смартфоном. Однак проблема 2038 року відноситься як до апаратного, так і до програмного забезпечення, тому, навіть якщо 5S використовує 64 біта, додаток будильника може бути 32-бітовим і тому також має бути оновленим.

Проблема не здається занадто актуальною – у нас є 18 років, щоб її виправити! – але її масштаб величезний. Щоб дати вам уявлення про те, як повільно корпорації можуть впроваджувати оновлення ПО, більшість банкоматів і раніше працювали на Windows XP і, таким чином, були уразливі для хакерів до 2018 року, хоча Microsoft припинила випуск продукту в 2007 році.

Тому важливо оновити ваші системи ЗАРАЗ і знати про постачальників, які відмовляються робити це вчасно, щоб уникнути дорогих і короткострокових виправлень для вашої системи і ПО.

Qlik приєднується до програми Snowflake Partner Connect

На цьому тижні Qlik уклав партнерські відносини з Snowflake, хмарним сховищем даних. Партнерство передбачає інтеграцію Qlik із програмою Snowflake Partner Connect, яка надасть клієнтам Snowflake двотижневу безкоштовну пробну версію, щоб повною мірою скористатися першокласним програмним забезпеченням Qlik для інтеграції даних. Безкоштовна пробна версія включає в себе навчальні посібники для швидкого введення та передачі даних в Snowflake в режимі реального часу. Розширення пробної версії дозволяє користувачам експортувати дані з численних корпоративних систем баз даних, мейнфреймів і додатків SAP. З платформою Qlik Data Integration можна також автоматизувати створення й оновлення готових аналітичних наборів даних в Snowflake.

«Наші клієнти хочуть прискорити свої зусилля з модернізації, використовуючи високопродуктивні та надійні рішення для реплікації даних в Snowflake», – заявив Коллін Капас, віце-президент Snowflake по WW Partners і альянсів. «Завдяки можливостям інтеграції даних Qlik в режимі реального часу клієнти отримають негайну вигоду від перенесення цих даних безпосередньо в Snowflake. Ми раді, що Qlik приєднався до нашої партнерської програми Connect, надаючи клієнтам нові можливості для модернізації в Snowflake».

Snowflake Partner Connect дозволяє новим користувачам легко підключатися до конкретних бізнес-партнерів Snowflake та інтегрувати їх у свій досвід при створенні пробних облікових записів. За допомогою Qlik Data Integration клієнти можуть отримати доступ до широкого спектру корпоративних джерел даних в режимі реального часу й отримати максимальну вигоду, оцінюючи Snowflake. Після завершення пробної версії можна легко придбати повну ліцензію Qlik Data Integration.

«Snowflake надає нам середу озера даних, яка масштабується та об’єднує дані в одному місці з будь-якого джерела. Це сприяє прийняттю рішень з усіх наших бізнес-функцій, включаючи виробництво, ланцюжок поставок, обслуговування клієнтів і фінансування», – стверджує Даллас Торнтон, директор цифрових послуг PACCAR. «Програмне забезпечення Qlik для інтеграції даних є величезною рушійною силою цінності, яку ми бачимо зі Snowflake. Оскільки він передає потокові дані з різних джерел, використовуючи збір даних змін в Snowflake з будь-якої платформи – будь то хмара, бази даних x86, мейнфрейми або AS400, – у наших користувачів тепер є одне середовище в Snowflake, з якої можна аналізувати дані практично в реальному часі».

«Ми раді розширенню нашого партнерства з Snowflake, приєднавшись до їх програми підключення, що допомагає підприємствам прискорити перехід до хмарних сховищ даних», – заявив Ітамар Анкоріон, старший віце-президент технологічного альянсу в Qlik. «Qlik пропонує комплексне рішення для Snowflake, яке безперервно приймає всі цільові дані, автоматизує створення сховища / вітрини без використання сценаріїв і робить дані та аналітичні матеріали легко доступними для всієї організації за допомогою аналітики світового класу».

Про компанію Qlik

Бачення Qlik — це світ, орієнтований на дані, в якому кожен може їх використовувати, щоб поліпшити процес прийняття рішень і подолати свої найскладніші проблеми. Тільки Qlik пропонує комплексне програмне забезпечення для інтеграції та аналізу даних в реальному часі, яке допомагає організаціям перетворити свої дані в цінний актив. З їх допомогою компанії зможуть глибше зрозуміти поведінку клієнтів, переосмислити бізнес-процеси, відкрити нові джерела доходу, а також збалансувати ризик і винагороду. Qlik веде бізнес більш ніж в 100 країнах і обслуговує понад 50 000 клієнтів по всьому світу.

GoUp Chat