Recentemente, o Gartner, uma organização de pesquisa e consultoria tecnológica de renome mundial, divulgou seu último relatório sobre análise de dados e tecnologia de inteligência artificial da China. O relatório destacou que a China está inaugurando o desenvolvimento crescente da análise de dados e da inteligência artificial. Espera-se que, até 2026, mais de 30% dos empregos de colarinho branco sejam redefinidos e as habilidades de inteligência artificial generativa se tornem uma das mais importantes. habilidades populares.
Este ano é a primeira vez que o Gartner divulga a curva de maturidade da tecnologia de dados, análises e inteligência artificial da China, que destaca a rápida ascensão da China neste campo. O relatório abrange quatro temas principais: estratégia de dados da China orientada para resultados de negócios, ecossistema regional de dados e análise, desafios no middle office de dados e inteligência artificial como símbolo do poder nacional. O relatório destaca a proliferação de tecnologias que estão prestes a entrar num período de expectativas inflacionadas, incluindo áreas-chave como a tecelagem de dados, grandes modelos, gestão de ativos de dados e dados e análises reunidos.
tecelagem de dados
Data Fabric é uma abordagem arquitetônica usada para simplificar o acesso a dados em uma empresa ou instituição, promovendo assim o consumo de dados por autoatendimento. Essa arquitetura é independente de ambiente de dados, processo, utilidade e geografia, ao mesmo tempo que integra recursos de gerenciamento de dados de ponta a ponta. A tecelagem de dados automatiza a descoberta, a governança e o consumo de dados, ajudando as empresas a aproveitar os dados para aproveitar ao máximo sua cadeia de valor.
A tecelagem de dados pode resolver problemas como escassez de recursos de hardware, escalabilidade, operações sustentáveis e riscos de segurança. Embora a tecelagem de dados ainda esteja em sua infância, o Gartner prevê que ela se tornará popular nos próximos 10 anos.
modelo grande
Modelo Grande refere-se a um modelo de rede neural profunda com milhões ou bilhões de parâmetros, que passou por um processo de treinamento especializado e pode realizar processamento complexo em dados em grande escala. A tecnologia de modelos grandes é considerada como tendo grande potencial em áreas como o processamento de linguagem natural e espera-se que forneça efeitos aprimorados em várias aplicações de linguagem natural. No entanto, devido ao limiar elevado, apenas algumas empresas têm a capacidade de investir recursos suficientes na investigação e aplicação de modelos em grande escala.
Atualmente, muitos modelos grandes, como Baidu Wenxinyiyan, iFlytek Cognitive Large Model, Douyin Skylark Large Model, etc., estão oficialmente abertos ao público. Ao mesmo tempo, muitas empresas também aceleraram a aplicação de grandes modelos em indústrias como a indústria, finanças, assuntos governamentais e educação. O Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação também afirmou que combinará a nova tendência de desenvolvimento geral global de inteligência artificial, aumentará a inovação e a pesquisa em torno de tecnologias básicas, como poder de computação, algoritmos, dados e estruturas, acelerará a adaptação de software e hardware, e construir um chip inteligente, estrutura de algoritmo e modelo grande.Cadeia industrial de pilha completa.
Gerenciamento de ativos de dados
O gerenciamento de ativos de dados refere-se a um conjunto de funções de negócios que planejam, controlam e fornecem ativos de dados e informações, incluindo o desenvolvimento, execução e supervisão de planos, políticas, programas, projetos, processos, métodos e procedimentos relacionados aos dados, controlando assim, protegendo, entregando, Aumentando o valor dos ativos de dados. O gerenciamento de ativos de dados percorre todo o ciclo de vida de coleta, armazenamento, aplicação e destruição de dados. O gerenciamento de ativos de dados é o gerenciamento de ativos deles.
A gestão de ativos de dados é destacada como um processo crítico para gerir, processar e aproveitar ativos de dados valiosos que podem alcançar a adoção generalizada em menos de dois anos. Esta inovação receberá atenção especial nos próximos dois a cinco anos e inclui áreas como ciência de dados dos cidadãos, inteligência de decisão, inteligência artificial generativa e gestão de dados em tempo real.
Dados e análises reunidos
Dados e análises montados (D&A) aproveitam a arquitetura baseada em contêineres ou microsserviços de negócios e conceitos de tecelagem de dados para reunir ativos existentes em análises de dados e recursos de IA flexíveis, modulares e fáceis de usar. Esta tecnologia pode usar uma série de tecnologias para transformar aplicativos de gerenciamento e análise de dados em análise de dados e componentes de IA ou outros módulos de aplicativos, apoiados por recursos de baixo código e sem código, e apoiar a tomada de decisões adaptativa e inteligente.
Além disso, o surgimento de dados reunidos e de tecnologia de análise ajudará as empresas chinesas a melhorar a sua agilidade, a acelerar a produção de insights e a responder ao ambiente de negócios em constante mudança. Essa tecnologia transforma aplicativos de gerenciamento e análise de dados em recursos modulares de análise de dados e inteligência artificial, aumentando ainda mais a agilidade empresarial.
Em geral, a China demonstrou um forte impulso de desenvolvimento no domínio da análise de dados e da tecnologia de inteligência artificial, e dará início a mais inovações e aplicações no futuro, o que terá um impacto positivo no desenvolvimento tecnológico e económico da China.