Recientemente, Gartner, una organización de consultoría e investigación tecnológica de renombre mundial, publicó su último informe sobre el análisis de datos y la tecnología de inteligencia artificial de China. El informe señala que China está marcando el comienzo del floreciente desarrollo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Se espera que para 2026, más del 30% de los trabajos administrativos se redefinirán y las habilidades generativas de inteligencia artificial se convertirán en una de las más importantes. habilidades populares.
Este año es la primera vez que Gartner publica la curva de madurez de la tecnología de datos, análisis e inteligencia artificial de China, que destaca el rápido ascenso de China en este campo. El informe cubre cuatro temas clave: estrategia de datos de China orientada a resultados comerciales, ecosistema de análisis y datos regionales, desafíos en la oficina intermedia de datos e inteligencia artificial como símbolo del poder nacional. El informe destaca la proliferación de tecnologías que están a punto de entrar en un período de expectativas infladas, incluidas áreas clave como el tejido de datos, los grandes modelos, la gestión de activos de datos y los datos y análisis ensamblados.
tejido de datos
Data Fabric es un enfoque arquitectónico que se utiliza para simplificar el acceso a los datos en una empresa o institución, promoviendo así el consumo de datos de autoservicio. Esta arquitectura es independiente del entorno de datos, los procesos, la utilidad y la geografía, al tiempo que integra capacidades de gestión de datos de un extremo a otro. El tejido de datos automatiza el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de datos, lo que ayuda a las empresas a aprovechar los datos para aprovechar al máximo su cadena de valor.
El tejido de datos puede resolver problemas como la escasez de recursos de hardware, la escalabilidad, las operaciones sostenibles y los riesgos de seguridad. Si bien el tejido de datos aún está en su infancia, Gartner predice que se generalizará en los próximos 10 años.
modelo grande
Modelo grande se refiere a un modelo de red neuronal profunda con millones o miles de millones de parámetros, que ha pasado por un proceso de entrenamiento especializado y puede realizar un procesamiento complejo de datos a gran escala. Se considera que la tecnología de modelos grandes tiene un gran potencial en campos como el procesamiento del lenguaje natural y se espera que proporcione efectos mejorados en diversas aplicaciones del lenguaje natural. Sin embargo, debido al alto umbral, sólo unas pocas empresas tienen la capacidad de invertir suficientes recursos en la investigación y aplicación de modelos a gran escala.
En la actualidad, muchos modelos grandes, como Baidu Wenxinyiyan, iFlytek Cognitive Large Model, Douyin Skylark Large Model, etc., están oficialmente abiertos al público. Al mismo tiempo, muchas empresas también han acelerado la aplicación de grandes modelos en industrias como la industria, las finanzas, los asuntos gubernamentales y la educación. El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información también afirmó que combinará la nueva tendencia del desarrollo global de la inteligencia artificial general, aumentará la innovación y la investigación en torno a tecnologías básicas como potencia informática, algoritmos, datos y marcos, acelerará la adaptación de software y hardware. y construir un chip inteligente, un marco de algoritmo y un modelo grande para una cadena industrial de pila completa.
Gestión de activos de datos
La gestión de activos de datos se refiere a un conjunto de funciones comerciales que planifican, controlan y proporcionan datos y activos de información, incluido el desarrollo, ejecución y supervisión de planes, políticas, programas, proyectos, procesos, métodos y procedimientos relacionados con los datos, controlando así, proteger, entregar, aumentar el valor de los activos de datos. La gestión de activos de datos abarca todo el ciclo de vida de recopilación, almacenamiento, aplicación y destrucción de datos. La gestión de activos de datos es la gestión de activos de los mismos.
La gestión de activos de datos se destaca como un proceso crítico para gestionar, procesar y aprovechar activos de datos valiosos que pueden lograr una adopción generalizada en menos de dos años. Esta innovación recibirá especial atención durante los próximos dos a cinco años e incluye áreas como ciencia de datos ciudadanos, inteligencia de decisiones, inteligencia artificial generativa y gestión de datos en tiempo real.
Datos y análisis ensamblados
Los datos y análisis ensamblados (D&A) aprovechan la arquitectura basada en microservicios empresariales o contenedores y los conceptos de tejido de datos para ensamblar los activos existentes en capacidades de inteligencia artificial y análisis de datos flexibles, modulares y fáciles de usar. Esta tecnología puede utilizar una serie de tecnologías para transformar aplicaciones de análisis y gestión de datos en análisis de datos y componentes de IA u otros módulos de aplicaciones con el apoyo de capacidades de código bajo y sin código, y respaldar la toma de decisiones inteligente y adaptativa.
Además, la aparición de tecnología de análisis y datos ensamblados ayudará a las empresas chinas a mejorar su agilidad, acelerar la producción de conocimientos y responder al entorno empresarial en constante cambio. Esta tecnología transforma las aplicaciones de análisis y gestión de datos en capacidades modulares de análisis de datos e inteligencia artificial, lo que aumenta aún más la agilidad empresarial.
En general, China ha mostrado un fuerte impulso de desarrollo en el campo del análisis de datos y la tecnología de inteligencia artificial, y marcará el comienzo de más innovaciones y aplicaciones en el futuro, lo que tendrá un impacto positivo en el desarrollo tecnológico y económico de China.