Dr. Ayesha Khanna’s Interview with CEO Magazine (Poland)
CEO.com.pl | 5 July 2019
Upowszechnienie się systemów bazujących na sztucznej inteligencji wymaga od firm technologicznych opracowania nowych metod przechowywania i przetwarzania danych. Odpowiedzią na zapotrzebowanie rynku są data lakes. To repozytoria ułatwiające błyskawiczną analizę danych niezależnie od ich struktury czy wielkości. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, pozwalają przechowywać i wyszukiwać jednocześnie tekst, dane głosowe, czy zdjęcia.
– Data lakes to kolejne stadium ewolucji technologii zwanej magazynami danych. Są to repozytoria, w których możemy przechowywać wszystkie rodzaje danych, zarówno uporządkowane, jak i nieuporządkowane – tekstowe czy głosowe – i dane przechowywane z różną częstotliwością, np. przekazywane za pośrednictwem urządzeń internetu rzeczy. Data lakes to repozytorium danych pozwalające na bardzo szybki dostęp niezależnie od rodzaju danych i wykorzystanie sztucznej inteligencji do ich dogłębnej analizy – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje Ayesha Khanna współzałożycielka i prezes ADDO AI.
Inżynierowie odpowiedzialni za rozwój platformy sztucznej inteligencji ADDO AI opracowali nowatorską architekturę przechowania danych, aby ułatwić pracę inteligentnym algorytmom, które muszą błyskawicznie przetwarzać informacje. Firma wyspecjalizowała się w produkcji wielkoskalowych zbiorów data lakes umożliwiających przechowywanie wszelkiego rodzaju danych na potrzeby klientów biznesowych wykorzystujących rozwiązania chmurowe.
Na potrzebę inwestowania w tego typu rozwiązania zwrócili uwagę analitycy z firmy Gartner, według których do 2022 roku aż 75 proc. wszystkich baz danych będzie przechowywanych w chmurze albo przygotowanych do migracji do narzędzi chmurowych. Ma to być związane z rosnącym zapotrzebowaniem na systemy do analizy danych, rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji czy uczenia maszynowego.
– Znaczenie data lakes rośnie, ponieważ wszystkie przedsiębiorstwa coraz lepiej dostrzegają zalety analizy danych. Ich właściwe wykorzystanie obniża koszty, dzięki automatyzacji procesów wytwórczych, optymalizacji łańcucha dostaw i automatyzacji obsługi klienta. Po drugie, pozwala uzyskać wyższy przychód, umożliwiając prowadzenie bardziej spersonalizowanych działań marketingowych i zapewniając pełniejszą wiedzę o klientach. Wreszcie, dzięki danym możliwe jest wprowadzanie zupełnie nowych rozwiązań, jak innowacje powstające w Chinach dla usprawnienia łańcucha dostaw oparte o rozpoznawanie obrazu i dane z urządzeń IoT przechowywane właśnie w repozytoriach typu data lakes – wylicza ekspertka.
Technologia data lakes jest także obiektem zainteresowania firmy Qubole, która opracowała narzędzie Quantum. Jest to bezserwerowy silnik o wysokiej wydajności zdolny do przetwarzania nawet petabajtowych zbiorów informacji. Tym, co wyróżnia go na tle wielu konkurentów, jest model finansowania – klient płaci wyłącznie za przetwarzane zapytania bądź wykorzystanie data lakesów w ramach Amazon Web Services.
– Można powiedzieć, że data lakes stały się głównymi ośrodkami informacji, których wykorzystanie jest kluczowe dla utrzymania konkurencyjności każdej firmy – twierdzi Ayesha Khanna.
Według MarketsandMarkets globalna wartość branży technologii data lakes do 2021 roku będzie się rozwijać w średniorocznym tempie wzrostu na poziomie ponad 28 proc.
