Telegram Web Link
Gartner опубликовал свое видение 5 главных ИТ-трендов на ближайшие 10 лет. Особое внимание обратите на Искусственный интеллект, в частности на генеративный ИИ, который может создавать новый контент (изображения, видео и т. д.) или изменять уже существующий контент. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2020/
«Карманное» издательство Массачусетского технологического института под названием MIT Technnology Review опубликовало список 10 прорывных технологий на ближайшую перспективу. Обратите внимание на супер-экзотику под номером 6 - речь идет, ни много, ни мало, о спутниковых мега-созвездиях) https://www.technologyreview.com/10-breakthrough-technologies/2020/
Очень интересный материал, анализирующий самые популярные языки программирования современности. Java предсказуемо на первом месте, но Python набирает обороты)) https://stackify.com/popular-programming-languages-2018/
Многие из нас испытывают страх, что в самом скором будущем большинство профессий в области Data Science будет автоматизировано. Не волнуйтесь - наши коллеги из Tech Crunch доказывают тот факт что 90% задач безопасно автоматизировать не получится. https://techcrunch.com/2020/08/27/will-automation-eliminate-data-science-positions/?_guc_consent_skip=1598632131
Мы уже писали об основных трендах в области аналитики данных. В продолжение темы - более нишевые тренды, среди которых мы бы снова выделили Natural language processing, но уже с немного другим акцентом: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/news/252475913/NLP-embedded-BI-and-data-literacy-top-2020-analytics-trends
Управление данными во всем его многообразии. Весьма крепкий материал, в котором есть и основные вехи, и упоминание легендарной DMBOK и попытки представить прогнозы на будущее. Когда будете читать, осообое внимание советуем обратить на подраздел «преимущества хорошего управления данными»)) https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/data-management
Стратегия управления данными - поистине, неисчерпаемая тема для обсуждения. Здесь много всего, о чем можно рассказывать практически бесконечно. Мы бы хотели в данном контексте подсветить Deep Learning: https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-d3ce6db599c1
В мире существует большое количество открытых стандартов по обмену метаданными. Все они различаются по принадлежности к различным информационным доменам, от узкопрофилированных стандартов (таких как, обмен библиографическими данными) до универсальных стандартов передачи метаинформации (например OMAG от Egeria).
Форматов много, мы выбрали 5, по нашему мнению, наиболее удачных вариантов. Внимание, вопрос: каким стандартом из представленных пользуетесь Вы?
Anonymous Poll
25%
Dublin Core
25%
SAML
8%
CIDOC/CRM
0%
PBCORE
0%
OMAG
25%
Другое
25%
Не использую
Возвращаемся к Data Governance. Крепкий текст, живо иллюстрирующий тематику. Особое внимание следует уделить Списку критических элементов данных. https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-part-1-146c7e93fbbb
Продолжая тему стандартов обмена метаданными и анализируя проведенный позавчера опрос, мы приводим советы, как выбрать стандарты, наиболее подходящий Вашему отделу или компании. Советуем обратить самое пристальное внимание на cтандарт формата метаданных - именно это определит те «рельсы», по которым будут двигаться все процессы компании, связанный с данными: https://old.dataone.org/best-practices/identify-and-use-relevant-metadata-standards
Просили информацию про Data Quality? Пожалуйста: Стратегия управления данными с упором на DQ. Самое интересное и любопытное - Problem Solving в DQ, рекомендуем: https://towardsdatascience.com/data-mangement-strategy-part-2-fe23192a0eca
Deep Learning во всей своей красе. На сей раз применительно к созданию автономных карт. Особенно многообещающе выглядят пункты, которые к семантическим обозначениям дорог: https://towardsdatascience.com/deep-learning-in-mapping-for-autonomous-driving-9e33ee951a44
По прогнозу Markets and Markets рынок MDM в ближайшие 5 лет будет исчисляться почти 30 миллиардами долларов. И что самое интересное - эпидемия COVID лишь убыстряет темпы роста: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/master-data-management-market-267174702.html
Давайте углубим информацию по Data Management Strategy - на сей раз с упором на безопасность данных и конфиденциальность: https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-part-3-f1ba544be2dc
О том, как искусственный интеллект и машинное обучение помогают бороться с Covid-19. Пожалуй, самый впечатляющий пример - Сан Диего, где благодаря этому был предложен новый метод ранней диагностики: https://www.weforum.org/agenda/2020/05/how-ai-and-machine-learning-are-helping-to-fight-covid-19/
Data Quality под иным соусом. Особенно доходчиво подана мысль о том, что отсутствие решения для обеспечения качества данных на текущем рынке может отбросить назад или разрушить организацию. https://profisee.com/blog/dba-data-quality-trends-making-waves-in-data-management/
2025/07/10 13:50:39
Back to Top
HTML Embed Code: