28.10.2016 Новости, Искусственный интеллектВ последние лет пять одним из основных требований к системам бизнес-анализа и Gartner, и Forrester называли их ориентацию на самообслуживание. А при формировании последнего магического гартнеровского квадранта Magic Quadrant for BI and Analytics Platforms это свойство платформы получило столь высокий приоритет, что в сегменте лидеров удалось удержаться только трем игрокам — Microsoft, Qlik и Tableu, а такие киты, как SAP, IBM, MicroStrategy и SAS, «опустились» в сегмент провидцев. Поясняя свой новый подход, эксперты Gartner заявили, что впредь преимущество будут получать аналитические системы, которые не требуют существенного участия ИТ-специалистов, сложных процедур загрузки и моделирования данных, создания специального семантического слоя и построения структуры данных, а также те, что для своего полноценного использования не нуждаются в участии разработчиков. Но речь пока что шла, в основном, об анализе традиционных структурированных данных. Теперь же метафору «самообслуживание» все чаще пытаются перенести и на анализ более широкого спектра данных, включая и Big Data. Дело в том, что для эффективного использования больших данных, наряду с упомянутыми выше ИТ-специалистами и разработчиками, требуется привлечь еще и неких «яйцеголовых» экспертов по обработке данных (data scientists), которых очень мало и стоят они крайне дорого. Хотя на рынке появилось немало инструментов, облегчающих их труд (Presto, Impala и Spark SQL для SQL-обработки данных в распределенных хранилищах ...
читать далее.
