📌 Подробнее о трендах и изменениях рассказывает Александр Зенькович, руководитель направления Data Warehousing/Machine Learning «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»).
1️⃣ Данные — конкурентное преимущество
В условиях высокой конкуренции компании всё больше фокусируются на персонализации и улучшении клиентского опыта. Но для этого недостаточно просто копить данные — важно уметь извлекать из них реальную ценность. Растет интерес к технологиям, которые открывают новые источники и способы обработки информации: интернет вещей, видео- и аудиоаналитика, телеметрия, компьютерное зрение.
В последние годы мы наблюдаем рост спроса на сбор нереляционных данных (NoSQL). Это массовый сбор телеметрии — данных с различных устройств, компьютерное зрение, например, для контроля качества на производстве и анализа трафика в ритейле. Работа с такими данными позволяет снижать простои и оптимизировать расходы на электроэнергию и логистику.
2️⃣ Новые подходы к управлению данными
Для обработки и анализа данных бизнес намного чаще стал использовать облака или гибридные архитектуры. Компании внедряют DataMesh-подход, когда за разные «домены» данных отвечают отдельные команды. Растет спрос на потоковую аналитику (Kafka, Flink и другие инструменты) и полноценные MLOps-системы для быстрого запуска AI/ML-проектов и видимого бизнес-эффекта.
3️⃣ Безопасность и приватность — с самого начала
Еще недавно на рынке был распространен подход: внедряем систему сбора, хранения и обработки данных, а далее думаем, как ее защитить. Сейчас произошел переход к Privacy by Design — встраивание приватности на этапе проектирования решений, что, конечно, снижает риски утечек. Сюда же можно отнести правило гибкого управления доступом на основе ролей и атрибутов.
➡️ Подробнее о трендах — читайте в полном материале