Рубрикатор |
Статьи | ИКС № 10 2013 |
Александра КРЫЛОВА  | 14 октября 2013 |
Что такое доходное будущее?
Тем, кто считает предсказание будущего неблагодарным делом, просто недостает данных для анализа. Разумеется, главы представительств мировых ИТ-вендоров и CIO крупных компаний недостатка в данных не испытывают.
С а м ы е д о х о д н ы е т е х н о л о г и и
|
|
Мобильный интернет и мобильные финансы
|
$10,8 трлн |
Автоматизация интеллектуального труда
|
$6,7 трлн
|
Cloud |
$6,2 трлн
|
Интернет вещей
|
$6,2 трлн
|
Робототехника |
$4,5 трлн
|
Накопление и хранение энергии
|
$2,5 трлн
|
Геномика и медицина
|
$1,6 трлн
|
3D-принтинг
|
$0,6 трлн
|
Улучшенные материалы |
$0,5 трлн
|
Источник: прогноз McKinsey, CitiBank
|
И потому их видение перспектив развития технологий, архитектур, систем, приложений – словом, всего того, из чего складывается ИТ-отрасль, – всегда актуально, а конгресс «Подмосковные вечера» постоянно собирает благодарных слушателей – представителей профессионального сообщества.
В этом году много говорилось о прорывных информационных технологиях, а также о технологиях, которые кардинально изменят жизнь человечества. Александр Микоян, руководитель российского офиса HP, отнес к первым 100-кратное увеличение емкости памяти в течение 10–15 лет и переход на оптические интерконнекты в ЦОДах, который обеспечит снижение энергопотребления этих объектов. Актуальными, по его мнению, останутся и вопросы обеспечения информационной безопасности – в новых технологических областях. Кирилл Корнильев, генеральный директор IBM ЕЕ/А, добавил к этому перечню мобильность, конвергенцию устройств, аналитику больших данных. Однако, считает Борис Щербаков, генеральный менеджер Dell в России, успех любой из вышеперечисленных технологий зависит не только и не столько от ее внутреннего потенциала, сколько от готовности общества ее воспринять и использовать.
Тем не менее серьезные аналитические агентства, например McKinsey и прогнозисты из CitiBank, выделяют особую группу судьбоносных для человечества технологий и даже высчитывают объем доходов, которые можно получить от каждой из них на мировом рынке. Суммарно они оценивают его в $33 трлн, что примерно равно сегодняшнему совокупному бюджету Евросоюза и США – такой прогноз привел Алексей Кравченко, директор управляющего офиса «Клуба 4CIO».
Что примечательно, многие из этих направлений, будь то робототехника или геномика, требуют применения технологий, связанных с Big Data. Например, компания IBM применяет их для анализа неструктурированных данных в своем суперкомпьютере Watson2, оснащенном системой искусственного интеллекта: он «прошел обучение» на медицинском факультете, «прочитал» все, что было написано на английском и испанском языке о лечении рака, и теперь консультирует врачей в одном из крупных американских центров по борьбе с этим заболеванием.
За словами «Большие данные», считает Сергей Карпов, генеральный директор EMC по России и СНГ, уже стоят структурированный подход и архитектуры, которые можно использовать сегодня. В сущности, для их применения необходимы три компонента. Первый – расширение действующих аналитических систем для ускоренного получения отчетов по бизнес-операциям. Второй – наличие data scientists, специалистов в области компьютерных систем, которые обладали бы знаниями в определенной предметной области и разбирались в типах данных, которые в ней накапливаются и обрабатываются. И третий – программный продукт, позволяющий эти данные обрабатывать, анализировать и выдавать конкретные результаты. Причем последний, отметил эксперт, не играет ключевой роли в процессе.
«Инструменты Big Data уже используют операторы связи», – констатирует Игорь Косырев, директор департамента по ИТ «МегаФона». На основе анализа профиля потребления абонентов и их местонахождения разрабатываются персонализированные предложения, а ускорение обработки огромных объемов параметров, передаваемых базовыми станциями, дает возможность в режиме реального времени получать информацию о качестве работы сети в любой географической точке, а значит, своевременно принимать меры для его повышения.
«Основным для нас в технологиях Big Data, – говорит Сергей Марин, руководитель портфеля проектов дирекции по стратегическим проектам «Вымпелкома», – было то, что они позволяют хранить данные в сыром виде и произвольным образом объединять их для решения конкретных задач». В настоящее время оператор уже проработал сценарии для геолокационных сервисов, для управления клиентскими потоками и клиентским опытом, для контактного центра. Его стратеги выделили не только внутренние, но и внешние источники выручки от применения Больших данных. К последним относятся мобильная реклама и аналитика для третьих сторон.