Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича» Кафедра Безопасности информационных систем
ИНФОРМАЦИОННЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
Лекция 2
Информационные технологии
и информационные системы
Кривцов Александр Николаевич an.krivtsov@gmail.com
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА
Анализ IT-услуг от Gartner
10 главных стратегических трендов 2018:
1.Искусственный интеллект и машинное обучение
2.Виртуальные ассистенты (интеллектуальные приложения) (↓ )
3. |
«Умные» вещи (Internet of Things (IoT)) |
(↓ ) |
4. |
Виртуальная (VR) и дополненная (AR) реальность |
(↓ ) |
5. |
Цифровой «двойник» |
(↑ ) |
6. |
Блокчейн (blockchain) и распределительные реестры |
(↓ ) |
7.Интеллектуальные диалоговые системы
8.Цифровые технологические платформы
9.Сетевые приложения и сервисная архитектура
10.Адаптивная архитектура безопасности
02
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА
Анализ IT-услуг на 2019 от Gartner
В качестве ключевого фактора аналитики называют переход от модели владения ИТ к модели услуг; по мере цифровой трансформации бизнеса значение услуг будет все более увеличиваться.
•В 2019 году объем продаж ИТ-товаров и услуг в мире вырастет до 3,8 трлн долл., что на 3,2% больше, чем в 2018 году.
•Расходы на закупки корпоративного программного обеспечения вырастут в 2019 году на 8,3% до 405 млрд долл. При этом почти во всех сегментах, а особенно в сегменте CRM, рост обеспечивается за счет продаж по модели SaaS (программы в виде сервисов).
•Продажи ИТ-услуг в 2019 году вырастут на 4,7% и превысят триллион долларов (>1/4)
•Продажи ПК, планшетов и мобильных телефонов в сумме вырастут на 2,4% до 706 млрд долл.
https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=131673
01
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА
10 главных стратегических трендов 2019:
1.Самоуправляющие машины и устройства
2.«Дополненная» аналитика
3.Разработка приложений на основе ИИ
4.Цифровые двойники
5.Интеллектуальные граничные технологии (периферийные вычисления)
6.Технологии погружения (иммерсивные технологии)
7.Блокчейн
8.Интеллектуальные (умные) пространства
9.Цифровая этика и конфиденциальность
10.Квантовые вычисления
02
|
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР |
|
1. Автономные устройства |
10 |
Автономные устройства используют искусственный интеллект для |
решения задач, традиционно выполняемых людьми. |
1.Глубина интеллекта может быть разной, но все автономные объекты используют ИИ для более естественного взаимодействия с
2.окружающей средой.
3.Выделяют пять направлений развития автономных устройств:
4.• робототехника,
• транспортные средства,
5.• дроны,
6.• бытовая техника
7.• и приложения.
По прогнозам экспертов, развитие систем ИИ все больше будет
8.определяться взаимодействием автономных устройств.
9.Но учтите, что лучше ставить таким устройствам узкие задачи — они
10.не обладают способностями человеческого мозга в части принятия решений, анализа или универсального обучения.
02
|
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР |
|
|
ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА |
|
|
2. Дополненная аналитика |
|
10 |
«Дополненная» (augmented) аналитика — это специализированная |
|
область применения «расширенного» (augmented) интеллекта — |
||
1. |
использование машинного обучения (ML) для автоматизации процессов |
|
2. |
бизнес-анализа, включая извлечение ценной деловой информации |
|
и ее совместное использование в организации. |
||
3. |
||
Средства дополненной аналитики будут быстро приниматься рынком, |
||
4. |
выходя на уровень массового использования, как ключевая составляющая |
|
подготовки данных, управления данными, современной аналитики, |
||
5. |
||
управления бизнес-процессами, «добычи» процессов и платформ |
||
|
интеллектуального анализа данных |
|
6. |
Дополненная аналитика автоматизирует процесс подготовки |
|
данных, извлечения ценной информации и ее визуализации, позволяя |
||
7. |
во многих ситуациях обойтись без профессиональных аналитиков |
|
8. |
данных. |
|
Благодаря автоматическим алгоритмам эксперты по анализу данных |
||
9. |
||
получают возможность проверить больше гипотез. Анализ данных + |
10 |
машинное обучение = новые возможности извлечения из данных ценной |
|
для бизнеса информации |
||
|
02
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР
|
3. Разработка приложений на основе ИИ |
|
|
Рынок быстро переходит от ситуации, когда профессиональным |
|
|
аналитикам приходится сотрудничать с разработчиками приложений при |
|
1 |
создании большинства решений, дополненных средствами ИИ, к модели, |
|
2 |
когда профессиональный разработчик может действовать самостоятельно, |
|
используя заранее подготовленные модели, предлагаемые как услуга. |
||
3 |
ИИ применяется к самому процессу разработки, автоматизируя |
|
4 |
различные функции интеллектуального анализа данных, разработки |
|
и тестирования приложений. |
||
5 |
||
Благодаря новым платформам профессиональные разработчики |
||
|
приложений получат возможность встраивать модели и функции на основе |
ИИ в свои работы, не обращаясь за помощью к специалисту по анализу
6данных. При этом часть задач разработчика решается автоматически, а сами
7
8
9
средства разработки эволюционируют от решения простых задач к автоматизации более сложной деятельности за счет встроенных знаний в конкретной предметной области.
К 2022 году не менее 40% новых проектов прикладной разработки будут иметь соразработчиков ИИ в составе команды
02
|
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР |
|
4. Цифровой двойник |
|
Цифровой двойник — это цифровое представление объекта или |
1 |
системы реального мира. |
2 |
Цифровые двойники могут увязываться друг с другом, создавая |
таким образом двойники более крупных систем, таких как |
3электростанция или город. Идея цифровых двойников не нова — она
4 |
восходит к цифровым моделям в системах автоматизированного |
|
5 |
проектирования и онлайновым профилям клиентам |
|
По оценке Gartner, к 2020 году будет более 20 млрд подключенных |
||
|
||
6 |
к сетям связи датчиков и оконечных объектов, и цифровые двойники |
|
будут существовать, быть может, для миллиардов вещей. |
7Сначала организации будут просто создавать цифровые двойники, а потом постепенно развивать их, улучшая их способность собирать
8 |
и визуализировать те данные, которые нужны, применять верные |
9 |
средства аналитики и правила эффективно отвечать |
10 |
на поставленные бизнес-цели |
02
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА
5. Интеллектуальные граничные технологии (периферийные вычисления)
Граничные вычисления (Edge Computing) — это топология, в которой обработка информации, а также сбор и доставка контента размещаются
1. ближе к источникам информации, при этом считается, что сохранение
2.трафика на локальном уровне уменьшит задержку.
В настоящее время приоритеты этой технологии в основном определяются
3.необходимостью работы элементов интернета вещей в автономном и
4.распределенном режимах. Периферийные вычисления позволяют справляться с такими проблемами подключения к глобальной сети, как
5.высокая стоимость и неприемлемые задержки. Также эта топология открывает возможности для реализации специфических цифровых бизнес- и
6.ИТ-решений.
К 2028 году аналитики Gartner ожидают неуклонный рост внедрения
7.датчиков, систем хранения, вычислений и расширенных возможностей
8.искусственного интеллекта в периферийные устройства. В целом, интеллект будет двигаться в сторону технологий Edge Computing в различных конечных
9.устройствах: от промышленных устройств до экранов смартфонов и
10 автомобильных генераторов.
02
НАУЧНЫЙ СЕМИНАР
6. Иммерсивные технологии (технология с эффектом погружения)
Платформы автоматического общения (conversational) меняют сложившийся 10 способ взаимодействия человека с цифровым миром. Технологии виртуальной 1. (VR), дополненной (AR) и гибридной (смешанной) реальности (MR) меняют само
восприятие нами цифрового мира. Это параллельно идущее изменение 2. моделей восприятия и взаимодействия ведет к всеобъемлющему
3.иммерсивному интерфейсу будущего.
В период до 2028 года коммуникационные платформы, изменяющие способ
4.взаимодействия пользователя с миром, и такие технологии, как дополненная
5.реальность (augmented reality — AR), смешанная реальность (mixed reality — MR) и виртуальная реальность (virtual reality — VR), изменяющие способ восприятия мира пользователем, сформируют новый опыт погружения. AR, MR
6.и VR демонстрируют потенциал дальнейшего развития: следующее поколение
7.VR позволит ощущать формы и отслеживать положение пользователя, а MR даст человеку возможность видеть собственный мир и взаимодействовать с ним
8.В Gartner уверены, что мультимодальный интерфейс будет связывать людей с
9.цифровым миром через сотни периферических устройств, воздействуя на все органы чувств и усовершенствованные машинные «органы восприятия»
10
02