Tren Shutterstock 2019 untuk Memperkaya Kreativitas Digital
Setiap tahun, perusahaan teknologi global, Shutterstock mengumumkan laporan Tren Kreatifnya yang memprediksi gaya yang akan memengaruhi arah kreatif dan estetika desain di tahun mendatang di seluruh gambar, video, dan musik. Miliaran pencarian dalam koleksi lebih dari 225 juta gambar Shutterstock membantu menentukan tren berkinerja terbaik di seluruh dunia. Pelanggan Shutterstock termasuk desainer, direktur seni, pemasar dan pembuat film yang pilihan unduhan dan perilaku pencariannya membantu meramalkan tren dalam industri periklanan, film, dan media.
Warna-warna cerah, wajah-wajah kartun, dan pola-pola hewan yang mencolok menunjukkan arus bawah yang cerah dalam laporan tahun ini. Ini adalah harta karun yang terpendam, refleksi lucu dari individualisme sendiri. Gaung tren masa lalu - cetak leopard, bingkai gulir emas, tanda neon - mengingatkan kita betapa keras dan semaraknya desain itu.
Sepanjang laporan, Anda akan melihat tren umum yang berpusat di sekitar nostalgia. Yang paling menarik adalah keragaman nostalgia yang diperlihatkan dalam tren yang berbeda. Ini bukan hanya tren 'Yesterday's Tomorrow' atau 'Ops 80s', yang kembali 40 tahun ke tahun 1980-an, itu juga merujuk seni dari 300 tahun yang lalu di era Rococo.
Tren utama, dengan beberapa peningkatan pencarian tahun-ke-tahun tertinggi, masing-masing dipengaruhi oleh era desain dengan penekanan pada kenangan yang paling terang dan paling berani. Ini adalah siaran terakhir dengan teknik menakjubkan. Berikut adalah Tren yang akan menguasai dunia Shutterstock di Tahun 2019:
#1 Tren "Culture Zine Culture"
Tren utama pertama adalah "Culture Zine Culture", mewakili istilah‘ Kontemporer Gambar Kolase ’yang melihat peningkatan pencarian 1,376%. Apa yang membuat gaya visual istimewa adalah bahwa ia tidak dirancang secara unik dan berfokus pada menciptakan tampilan mentah yang menonjol di dunia digital yang dipoles saat ini. Zines adalah majalah yang dibuat dan diterbitkan secara independen yang menceritakan kisah niche untuk pemirsa niche. Mereka naik ke popularitas dengan munculnya mesin fotokopi, yang juga memberikan suara khas dan tampilan biji-bijian ke medium. Kebangkitan budaya Zine saat ini hidup dalam pola pikir media sosial yang terdesentralisasi di mana pembuat independen dapat berbagi dan kelompok niche dapat menemukan.
#2 Tren Era 80-an
Tren utama kedua disebut 'Kekayaan 80-an.' Kita tahu sekarang bahwa '80-an sudah kembali dan siap berpesta. Istilah "pencetakan rantai" naik 731% dan pencarian "pola keanggunan" meningkat 1060%. Lupakan selera yang baik, ini tentang waktu yang baik. Bentrok adalah kata kunci untuk tren ini. Keras, tidak menyesal, dan entah bagaimana efeknya terasa harmonis. Pikirkan cetakan macan tutul (yang naik 167%) dan kulit ular (naik 157%), bulu merak dan sabuk rantai emas, bulu lembut dan tekstur logam keras. Anda tidak akan harus melihat terlalu jauh untuk melihat bahwa tren ini benar-benar telah berkembang akhir-akhir ini terutama di dunia mode dan musik.
#3 Tren "Yesterday - Tomorrow"
Tren utama ketiga untuk 2019 adalah ‘Yesterday’s Tomorrow.’ Istilah pencarian yang menginspirasi tren ini termasuk include synthwave ’naik + 717%,‘ retrowave ’naik 676%, dan‘ duotone one naik 230%. Stylistically besok kemarin adalah semua tentang apa yang lama itu baru lagi. Tren ini adalah redux optimis dari teknologi awal dan fokus pada apa yang tampak seperti hari esok kemarin. Untuk beberapa elemen visual utama pikirkan video game lama, warna neon kurang ajar, dan lanskap futuristik.
Palet warna untuk besok Yesterday meminjam dari beberapa Tren Warna Shutterstock 2019 yang diprediksi pada musim gugur di mana Anda melihat warna seperti Proton Purple, UFO Green, dan Plastic Pink digunakan. Yesterday's Tomorrow adalah semua tentang penampilan dan suara yang mendefinisikan futurisme di awal era digital, seperti gradien duotone ungu, biru, dan merah muda, grafik vektor dasar, dan musik synth yang menakjubkan.
Selain tren teratas, laporan tersebut menguraikan delapan bintang yang naik; beberapa Empaty dan dibuat untuk pelarian seperti "Tempting Typography" dan ilustrasi "Kawaii" yang unik, sementara yang lain menempatkan kenyataan ke dalam fokus yang tajam termasuk masalah mendesak "Beyond Plastic." Global Trends juga menguraikan tren pertumbuhan tercepat di 20 negara di seluruh dunia. dunia dengan "Seni Kartun Berwarna-warni" mendominasi di AS dan "Ruang Cerdas" di Inggris
Lou Weiss, Kepala Pemasaran global dari Shutterstock mengatakan, “bahkan para profesional kreatif paling berbakat pun terkadang menginginkan sedikit inspirasi untuk proyek besar mereka berikutnya. Tahun 2019, tiga tren teratas Shutterstock dipengaruhi oleh prinsip-prinsip desain yang berani tahun-tahun sebelumnya, sehingga akan sangat menarik untuk melihat bagaimana mereka berkembang dengan interpretasi modern yang paling cocok untuk platform digital saat ini. "
Beberapa tren tahun ini sudah dapat dilihat di landasan pacu di peragaan busana Musim Dingin 2019, khususnya dengan ‘kemewahan tahun 80-an’ dan juga gaya ari Kalamkari ’. Setiap tahun itu menarik untuk menyaksikan bagaimana tren ini dimainkan di layar lebar, di landasan pacu, dalam kampanye iklan besar, di toko-toko, pada kemasan, dan di mana-mana di antaranya.
Dari penjelasan Lou Weiss tersebut dibutuhkan lebih banyak data untuk alasan yang tepat: hal itu adalah komoditas yang mendorong inovasi digital. Namun, mengubah kumpulan data besar itu menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti masih merupakan proposisi yang sulit. Organisasi yang menemukan solusi untuk tantangan data yang hebat akan diposisikan lebih baik untuk mendapatkan manfaat ekonomi dari buah inovasi digital.
Dengan dasar pemikiran itu, berikut adalah 10 tren dalam data besar yang harus diwaspadai oleh organisasi berwawasan ke depan di tahun 2019:
1. Manajemen Data Masih Sulit
Gagasan besar di balik analitik data besar cukup jelas: Temukan pola menarik yang tersembunyi dalam sejumlah besar data, latih model pembelajaran mesin untuk mengenali pola-pola itu, dan implementasikan model-model tersebut ke dalam produksi untuk secara otomatis menindaklanjutinya. Bilas dan ulangi seperlunya.
Namun, kenyataan menempatkan resep dasar ke dalam produksi jauh lebih sulit daripada yang terlihat. Sebagai permulaan, mengumpulkan data dari silo yang berbeda (lihat prediksi # 1) sulit dan membutuhkan keterampilan ETL dan basis data. Membersihkan dan memberi label data untuk pelatihan pembelajaran mesin juga membutuhkan banyak waktu dan uang, terutama ketika teknik pembelajaran yang mendalam digunakan. Dan akhirnya, menempatkan sistem seperti itu ke dalam skala produksi dengan cara yang aman dan andal membutuhkan serangkaian keterampilan yang sama sekali berbeda.
Karena alasan ini, manajemen data tetap menjadi tantangan besar, dan insinyur data akan terus menjadi persona yang paling dicari di tim data besar. Termasuk dalam mengirim Footage di Shutterstock. Pelajari agar anda tidak tertolak dalam submit video.
2. Silo Data Terus Berlanjut
Ini bukan prediksi yang sulit dibuat. Selama boom Hadoop lima tahun lalu, kami terpesona dengan gagasan bahwa kami dapat mengkonsolidasikan semua data kami - untuk beban kerja analitis dan transaksional - ke dalam satu platform.
Gagasan itu tidak pernah benar-benar berhasil, karena berbagai alasan. Tantangan terbesar adalah bahwa tipe data yang berbeda memiliki persyaratan penyimpanan yang berbeda. Basis data relasional, basis data grafik, basis data deret waktu, HDFS, dan penyimpanan objek semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pengembang tidak dapat memaksimalkan kekuatan jika mereka menjejalkan semua data mereka ke dalam danau data satu ukuran untuk semua.
Dalam beberapa kasus, mengumpulkan banyak data ke satu tempat memang masuk akal. Toko data cloud seperti S3, misalnya, menyediakan penyimpanan fleksibel dan hemat biaya bagi perusahaan, dan Hadoop terus menjadi toko yang hemat biaya untuk penyimpanan data dan analitik yang tidak terstruktur. Tetapi bagi sebagian besar perusahaan, ini hanyalah silo tambahan yang harus dikelola. Mereka besar dan penting, tentu saja, tetapi mereka bukan satu-satunya.
Dengan tidak adanya kekuatan sentralisasi yang kuat, silo data akan terus berkembang biak. Terbiasalah.
3. Streaming Analytics Telah Menembus Tahun
Semakin cepat Anda bertindak berdasarkan data baru, semakin baik organisasi Anda. Itulah kekuatan pendorong di belakang analitik real-time, atau streaming. Tantangannya selalu adalah bahwa agak sulit untuk melakukan yang sebenarnya dan juga mahal, tetapi itu berubah ketika tim analitik organisasi mapan dan teknologinya menjadi lebih baik.
Database NewSQL, in-memory data grids, dan platform analitik streaming khusus berkumpul di sekitar kemampuan yang sama, yaitu pemrosesan data masuk yang sangat cepat, seringkali menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi pengambilan keputusan.
Kombinasikan itu dengan kemampuan SQL dalam kerangka streaming sumber terbuka seperti Kafka, Spark, dan Flink, dan Anda memiliki resep untuk kemajuan nyata pada 2019.
4. Tata Kelola Data Membangun Steam
Beberapa orang di dunia menyebut data "minyak baru." Itu juga disebut "mata uang baru." Analogi mana pun yang ingin Anda gunakan, kita semua sepakat bahwa data memiliki nilai, dan bahwa memperlakukannya dengan sembarangan membawa risiko.
Uni Eropa menjelaskan konsekuensi keuangan untuk tata kelola data yang buruk dengan berlakunya GDPR tahun lalu. Meskipun belum ada undang-undang serupa di Amerika Serikat, perusahaan-perusahaan Amerika masih harus mematuhi 80-beberapa mandat data berbeda yang dibuat oleh berbagai negara, negara, dan serikat pekerja.
Pelanggaran data membawa masalah ini ke Pengendali. Menurut survei online oleh The Harris Poll, hampir 60 juta orang Amerika dipengaruhi oleh pencurian identitas pada tahun 2018. Itu meningkat 300% dari 2017, ketika hanya 15 juta mengatakan mereka terpengaruh.
Sebagian besar organisasi telah menyadari bahwa data besar Wild West akan segera berakhir. Sementara Pemerintah AS tidak akan (belum) baik-baik saja karena Anda ceroboh dengan data atau menyalahgunakan privasi warga Amerika, tulisan itu ada di dinding bahwa perilaku ini tidak lagi ditoleransi.
5. Keterampilan Bergeser saat Teknologi Berkembang
Sumber daya manusia biasanya merupakan biaya terbesar dalam proyek data besar, karena orang pada akhirnya adalah orang yang membangun dan menjalankannya dan menjadikannya semua berfungsi. Menemukan orang yang tepat dengan keterampilan yang tepat sangat penting untuk mengubah data menjadi wawasan, terlepas dari teknologi atau teknik apa pun yang Anda gunakan.
Tetapi seiring kemajuan teknologi, campuran keterampilan juga demikian. Pada tahun 2019, Anda dapat berharap untuk melihat permintaan besar yang terus menerus bagi siapa saja yang dapat menempatkan jaringan saraf ke dalam produksi. Di antara ilmuwan data belaka (sebagai lawan dari pakar AI yang sah), Python terus mendominasi di antara bahasa, meskipun ada banyak pekerjaan untuk orang-orang yang tahu R, SAS, Matlab, Scala, Jawa, dan C.
Saat program tata kelola data berjalan, permintaan untuk pelayan data akan naik. Insinyur data yang dapat bekerja dengan perangkat inti (basis data, Spark, Aliran Udara, dll.) Akan terus melihat peluang mereka tumbuh. Anda juga bisa berharap melihat permintaan untuk insinyur pembelajaran mesin dipercepat.
Namun, berkat kemajuan platform sains data otomatis, organisasi akan dapat mencapai cukup banyak dengan analis data belaka, atau "ilmuwan data warga," seperti yang biasa mereka kenal. Pengetahuan tentang data dan bisnis - yang bertentangan dengan keahlian dalam statistik dan pengkodean - mungkin membuat Anda lebih jauh di jalan data besar daripada yang Anda bayangkan.
6. Pembelajaran Mendalam Lebih Mendalam
"Ledakan Cambrian" dari pembelajaran dalam, yang telah mendukung musim panas AI saat ini yang saat ini kita alami, tidak menunjukkan tanda-tanda akan reda pada tahun 2019. Organisasi akan terus bereksperimen dengan kerangka kerja pembelajaran yang dalam seperti TensorFlow, Caffe, Keras, PyTorch, dan MXnet saat mereka berusaha untuk memonetisasi kumpulan data yang luas.
Organisasi akan memperluas pembelajaran mendalam di luar kasus penggunaan awal, seperti visi komputer dan pemrosesan bahasa alami (NLP), dan menemukan cara-cara baru dan kreatif dalam mengimplementasikan teknologi yang kuat. Lembaga keuangan besar telah menemukan bahwa algoritma jaringan saraf lebih baik dalam menemukan kecurangan daripada pendekatan pembelajaran mesin "tradisional", dan eksplorasi kasus penggunaan baru akan berlanjut pada 2019.
Ini juga akan menopang permintaan GPU, yang merupakan prosesor yang disukai untuk melatih model pembelajaran yang mendalam. Tidak jelas apakah jenis prosesor baru, termasuk ASIC, TPU, dan FPGA, akan tersedia. Tetapi jelas ada permintaan untuk pelatihan yang lebih cepat dan kesimpulan juga.
Namun, ekosistem pembelajaran yang dalam akan tetap relatif muda, dan kurangnya platform umum akan membuat ini menjadi bidang para ahli sejati.
7. ‘Special K 'Memperluas Footprint
Perangkat lunak membutuhkan sesuatu untuk dijalankan. Sistem operasi yang digunakan untuk menyediakan substrat umum itu, tetapi sekarang pengembang menargetkan sesuatu yang sedikit lebih rendah: Kubernetes.
Dikembangkan oleh Google untuk mengelola dan mengatur wadah Linux tervirtualisasi di cloud, Kubernetes telah menjadi salah satu teknologi terpanas di ekosistem big data, jika tidak industri TI secara keseluruhan. Seiring penyebaran multi-cloud dan hybrid menjadi lebih umum, Kubernetes adalah perekat yang menyatukan semuanya.
Vendor perangkat lunak data besar yang dulu menulis perangkat lunak mereka untuk dijalankan di Hadoop sekarang menulisnya untuk berjalan di Kubernetes, yang setidaknya membuat mereka ada di pintu depan (jika bukan undangan makan malam). Mendukung perangkat lunak Kubernetes telah menjadi persyaratan nomor satu untuk vendor perangkat lunak - termasuk vendor Hadoop juga.
8. Awan Sulit Diabaikan
Awan itu besar, dan semakin besar. Pada tahun 2018, tiga vendor cloud publik terbesar tumbuh pada tingkat mendekati 50%. Dengan berbagai alat data besar dan teknologi - belum lagi penyimpanan murah untuk menampung semua data itu - akan sulit untuk menahan godaan awan.
Pada tahun 2019, usaha kecil dan startup akan tertarik dengan penyedia cloud publik utama, yang berinvestasi dalam jumlah besar dalam membangun platform data besar yang siap dijalankan, penuh dengan pembelajaran mesin otomatis, database analitik, dan analitik streaming waktu-nyata.
Perusahaan yang lebih besar juga akan menemukan awan itu sulit untuk ditolak pada tahun 2019, bahkan jika ekonomi tidak begitu menarik. Namun, ancaman yang mengancam akan mengunci perusahaan akan membuat perusahaan yang lebih besar waspada menempatkan semua telur mereka dalam satu keranjang awan.
9. Teknologi Baru Akan Muncul
Banyak kerangka kerja dan data besar utama yang mendorong inovasi saat ini diciptakan oleh raksasa Web di Silicon Valley, dan dirilis sebagai sumber terbuka. Berita baiknya adalah tidak ada tanda sumur mengering. Jika ada, inovasi mungkin semakin cepat.
Pada tahun 2019, praktisi big data akan melakukannya dengan baik untuk mempertahankan fleksibilitas sebanyak mungkin dalam kreasi mereka. Meskipun mungkin tergoda untuk memperkuat aplikasi Anda dengan teknologi tertentu untuk alasan kinerja, itu bisa kembali menghantui Anda ketika sesuatu yang lebih baik dan lebih cepat muncul.
Sebisa mungkin, usahakan untuk menjaga aplikasi Anda "digabungkan secara longgar tetapi terintegrasi dengan ketat," karena Anda pada akhirnya harus memisahkan dan membangunnya kembali.
10. Hal Cerdas Di Mana Pun
Sangat menggoda untuk mengabaikan pemanggang roti yang pintar sebagai alat lucu yang tidak memiliki tujuan praktis dalam hidup kita. Tapi mungkin itu sesuatu yang kurang seram: pendahuluan ke dunia yang selalu ada di mana perangkat pintar terus-menerus mengumpulkan data dan beradaptasi dengan kondisi kita.
Didorong oleh permintaan konsumen, perangkat pintar berkembang pesat pada tingkat yang luar biasa. Ekosistem perangkat pintar bermunculan di sekitar dua platform terkemuka, Amazon Alexa dan Google Assistant, memberi konsumen kesempatan untuk menanamkan akses jarak jauh dan kecerdasan AI ke dalam segala hal, mulai dari sistem pencahayaan dan HVAC hingga kunci dan peralatan rumah tangga.
Didukung oleh peluncuran jaringan nirkabel 5G super cepat, apa yang terjadi di rumah akan segera terjadi di dunia pada umumnya. Konsumen akan dapat berinteraksi dengan banyak perangkat, memberikan tingkat personalisasi baru ke mana pun kita pergi.
Pada tahun 2019, kemajuan akan dilakukan di banyak front. Ya, ada banyak kendala teknis, hukum, dan etika yang disajikan oleh big data dan AI, tetapi potensi manfaatnya terlalu besar untuk diabaikan.
itulah tren Shutterstock tahun ini. Hal hal yang diperhatikan juga adalah Larangan dalam bermain Shutterstok. Anda bisa membacanya.
Warna-warna cerah, wajah-wajah kartun, dan pola-pola hewan yang mencolok menunjukkan arus bawah yang cerah dalam laporan tahun ini. Ini adalah harta karun yang terpendam, refleksi lucu dari individualisme sendiri. Gaung tren masa lalu - cetak leopard, bingkai gulir emas, tanda neon - mengingatkan kita betapa keras dan semaraknya desain itu.
Sepanjang laporan, Anda akan melihat tren umum yang berpusat di sekitar nostalgia. Yang paling menarik adalah keragaman nostalgia yang diperlihatkan dalam tren yang berbeda. Ini bukan hanya tren 'Yesterday's Tomorrow' atau 'Ops 80s', yang kembali 40 tahun ke tahun 1980-an, itu juga merujuk seni dari 300 tahun yang lalu di era Rococo.
Tren utama, dengan beberapa peningkatan pencarian tahun-ke-tahun tertinggi, masing-masing dipengaruhi oleh era desain dengan penekanan pada kenangan yang paling terang dan paling berani. Ini adalah siaran terakhir dengan teknik menakjubkan. Berikut adalah Tren yang akan menguasai dunia Shutterstock di Tahun 2019:
#1 Tren "Culture Zine Culture"
Tren utama pertama adalah "Culture Zine Culture", mewakili istilah‘ Kontemporer Gambar Kolase ’yang melihat peningkatan pencarian 1,376%. Apa yang membuat gaya visual istimewa adalah bahwa ia tidak dirancang secara unik dan berfokus pada menciptakan tampilan mentah yang menonjol di dunia digital yang dipoles saat ini. Zines adalah majalah yang dibuat dan diterbitkan secara independen yang menceritakan kisah niche untuk pemirsa niche. Mereka naik ke popularitas dengan munculnya mesin fotokopi, yang juga memberikan suara khas dan tampilan biji-bijian ke medium. Kebangkitan budaya Zine saat ini hidup dalam pola pikir media sosial yang terdesentralisasi di mana pembuat independen dapat berbagi dan kelompok niche dapat menemukan.
#2 Tren Era 80-an
Tren utama kedua disebut 'Kekayaan 80-an.' Kita tahu sekarang bahwa '80-an sudah kembali dan siap berpesta. Istilah "pencetakan rantai" naik 731% dan pencarian "pola keanggunan" meningkat 1060%. Lupakan selera yang baik, ini tentang waktu yang baik. Bentrok adalah kata kunci untuk tren ini. Keras, tidak menyesal, dan entah bagaimana efeknya terasa harmonis. Pikirkan cetakan macan tutul (yang naik 167%) dan kulit ular (naik 157%), bulu merak dan sabuk rantai emas, bulu lembut dan tekstur logam keras. Anda tidak akan harus melihat terlalu jauh untuk melihat bahwa tren ini benar-benar telah berkembang akhir-akhir ini terutama di dunia mode dan musik.
#3 Tren "Yesterday - Tomorrow"
Tren utama ketiga untuk 2019 adalah ‘Yesterday’s Tomorrow.’ Istilah pencarian yang menginspirasi tren ini termasuk include synthwave ’naik + 717%,‘ retrowave ’naik 676%, dan‘ duotone one naik 230%. Stylistically besok kemarin adalah semua tentang apa yang lama itu baru lagi. Tren ini adalah redux optimis dari teknologi awal dan fokus pada apa yang tampak seperti hari esok kemarin. Untuk beberapa elemen visual utama pikirkan video game lama, warna neon kurang ajar, dan lanskap futuristik.
Palet warna untuk besok Yesterday meminjam dari beberapa Tren Warna Shutterstock 2019 yang diprediksi pada musim gugur di mana Anda melihat warna seperti Proton Purple, UFO Green, dan Plastic Pink digunakan. Yesterday's Tomorrow adalah semua tentang penampilan dan suara yang mendefinisikan futurisme di awal era digital, seperti gradien duotone ungu, biru, dan merah muda, grafik vektor dasar, dan musik synth yang menakjubkan.
Selain tren teratas, laporan tersebut menguraikan delapan bintang yang naik; beberapa Empaty dan dibuat untuk pelarian seperti "Tempting Typography" dan ilustrasi "Kawaii" yang unik, sementara yang lain menempatkan kenyataan ke dalam fokus yang tajam termasuk masalah mendesak "Beyond Plastic." Global Trends juga menguraikan tren pertumbuhan tercepat di 20 negara di seluruh dunia. dunia dengan "Seni Kartun Berwarna-warni" mendominasi di AS dan "Ruang Cerdas" di Inggris
Lou Weiss, Kepala Pemasaran global dari Shutterstock mengatakan, “bahkan para profesional kreatif paling berbakat pun terkadang menginginkan sedikit inspirasi untuk proyek besar mereka berikutnya. Tahun 2019, tiga tren teratas Shutterstock dipengaruhi oleh prinsip-prinsip desain yang berani tahun-tahun sebelumnya, sehingga akan sangat menarik untuk melihat bagaimana mereka berkembang dengan interpretasi modern yang paling cocok untuk platform digital saat ini. "
Beberapa tren tahun ini sudah dapat dilihat di landasan pacu di peragaan busana Musim Dingin 2019, khususnya dengan ‘kemewahan tahun 80-an’ dan juga gaya ari Kalamkari ’. Setiap tahun itu menarik untuk menyaksikan bagaimana tren ini dimainkan di layar lebar, di landasan pacu, dalam kampanye iklan besar, di toko-toko, pada kemasan, dan di mana-mana di antaranya.
Dari penjelasan Lou Weiss tersebut dibutuhkan lebih banyak data untuk alasan yang tepat: hal itu adalah komoditas yang mendorong inovasi digital. Namun, mengubah kumpulan data besar itu menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti masih merupakan proposisi yang sulit. Organisasi yang menemukan solusi untuk tantangan data yang hebat akan diposisikan lebih baik untuk mendapatkan manfaat ekonomi dari buah inovasi digital.
Dengan dasar pemikiran itu, berikut adalah 10 tren dalam data besar yang harus diwaspadai oleh organisasi berwawasan ke depan di tahun 2019:
1. Manajemen Data Masih Sulit
Gagasan besar di balik analitik data besar cukup jelas: Temukan pola menarik yang tersembunyi dalam sejumlah besar data, latih model pembelajaran mesin untuk mengenali pola-pola itu, dan implementasikan model-model tersebut ke dalam produksi untuk secara otomatis menindaklanjutinya. Bilas dan ulangi seperlunya.
Namun, kenyataan menempatkan resep dasar ke dalam produksi jauh lebih sulit daripada yang terlihat. Sebagai permulaan, mengumpulkan data dari silo yang berbeda (lihat prediksi # 1) sulit dan membutuhkan keterampilan ETL dan basis data. Membersihkan dan memberi label data untuk pelatihan pembelajaran mesin juga membutuhkan banyak waktu dan uang, terutama ketika teknik pembelajaran yang mendalam digunakan. Dan akhirnya, menempatkan sistem seperti itu ke dalam skala produksi dengan cara yang aman dan andal membutuhkan serangkaian keterampilan yang sama sekali berbeda.
Karena alasan ini, manajemen data tetap menjadi tantangan besar, dan insinyur data akan terus menjadi persona yang paling dicari di tim data besar. Termasuk dalam mengirim Footage di Shutterstock. Pelajari agar anda tidak tertolak dalam submit video.
2. Silo Data Terus Berlanjut
Ini bukan prediksi yang sulit dibuat. Selama boom Hadoop lima tahun lalu, kami terpesona dengan gagasan bahwa kami dapat mengkonsolidasikan semua data kami - untuk beban kerja analitis dan transaksional - ke dalam satu platform.
Gagasan itu tidak pernah benar-benar berhasil, karena berbagai alasan. Tantangan terbesar adalah bahwa tipe data yang berbeda memiliki persyaratan penyimpanan yang berbeda. Basis data relasional, basis data grafik, basis data deret waktu, HDFS, dan penyimpanan objek semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pengembang tidak dapat memaksimalkan kekuatan jika mereka menjejalkan semua data mereka ke dalam danau data satu ukuran untuk semua.
Dalam beberapa kasus, mengumpulkan banyak data ke satu tempat memang masuk akal. Toko data cloud seperti S3, misalnya, menyediakan penyimpanan fleksibel dan hemat biaya bagi perusahaan, dan Hadoop terus menjadi toko yang hemat biaya untuk penyimpanan data dan analitik yang tidak terstruktur. Tetapi bagi sebagian besar perusahaan, ini hanyalah silo tambahan yang harus dikelola. Mereka besar dan penting, tentu saja, tetapi mereka bukan satu-satunya.
Dengan tidak adanya kekuatan sentralisasi yang kuat, silo data akan terus berkembang biak. Terbiasalah.
3. Streaming Analytics Telah Menembus Tahun
Semakin cepat Anda bertindak berdasarkan data baru, semakin baik organisasi Anda. Itulah kekuatan pendorong di belakang analitik real-time, atau streaming. Tantangannya selalu adalah bahwa agak sulit untuk melakukan yang sebenarnya dan juga mahal, tetapi itu berubah ketika tim analitik organisasi mapan dan teknologinya menjadi lebih baik.
Database NewSQL, in-memory data grids, dan platform analitik streaming khusus berkumpul di sekitar kemampuan yang sama, yaitu pemrosesan data masuk yang sangat cepat, seringkali menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi pengambilan keputusan.
Kombinasikan itu dengan kemampuan SQL dalam kerangka streaming sumber terbuka seperti Kafka, Spark, dan Flink, dan Anda memiliki resep untuk kemajuan nyata pada 2019.
4. Tata Kelola Data Membangun Steam
Beberapa orang di dunia menyebut data "minyak baru." Itu juga disebut "mata uang baru." Analogi mana pun yang ingin Anda gunakan, kita semua sepakat bahwa data memiliki nilai, dan bahwa memperlakukannya dengan sembarangan membawa risiko.
Uni Eropa menjelaskan konsekuensi keuangan untuk tata kelola data yang buruk dengan berlakunya GDPR tahun lalu. Meskipun belum ada undang-undang serupa di Amerika Serikat, perusahaan-perusahaan Amerika masih harus mematuhi 80-beberapa mandat data berbeda yang dibuat oleh berbagai negara, negara, dan serikat pekerja.
Pelanggaran data membawa masalah ini ke Pengendali. Menurut survei online oleh The Harris Poll, hampir 60 juta orang Amerika dipengaruhi oleh pencurian identitas pada tahun 2018. Itu meningkat 300% dari 2017, ketika hanya 15 juta mengatakan mereka terpengaruh.
Sebagian besar organisasi telah menyadari bahwa data besar Wild West akan segera berakhir. Sementara Pemerintah AS tidak akan (belum) baik-baik saja karena Anda ceroboh dengan data atau menyalahgunakan privasi warga Amerika, tulisan itu ada di dinding bahwa perilaku ini tidak lagi ditoleransi.
5. Keterampilan Bergeser saat Teknologi Berkembang
Sumber daya manusia biasanya merupakan biaya terbesar dalam proyek data besar, karena orang pada akhirnya adalah orang yang membangun dan menjalankannya dan menjadikannya semua berfungsi. Menemukan orang yang tepat dengan keterampilan yang tepat sangat penting untuk mengubah data menjadi wawasan, terlepas dari teknologi atau teknik apa pun yang Anda gunakan.
Tetapi seiring kemajuan teknologi, campuran keterampilan juga demikian. Pada tahun 2019, Anda dapat berharap untuk melihat permintaan besar yang terus menerus bagi siapa saja yang dapat menempatkan jaringan saraf ke dalam produksi. Di antara ilmuwan data belaka (sebagai lawan dari pakar AI yang sah), Python terus mendominasi di antara bahasa, meskipun ada banyak pekerjaan untuk orang-orang yang tahu R, SAS, Matlab, Scala, Jawa, dan C.
Saat program tata kelola data berjalan, permintaan untuk pelayan data akan naik. Insinyur data yang dapat bekerja dengan perangkat inti (basis data, Spark, Aliran Udara, dll.) Akan terus melihat peluang mereka tumbuh. Anda juga bisa berharap melihat permintaan untuk insinyur pembelajaran mesin dipercepat.
Namun, berkat kemajuan platform sains data otomatis, organisasi akan dapat mencapai cukup banyak dengan analis data belaka, atau "ilmuwan data warga," seperti yang biasa mereka kenal. Pengetahuan tentang data dan bisnis - yang bertentangan dengan keahlian dalam statistik dan pengkodean - mungkin membuat Anda lebih jauh di jalan data besar daripada yang Anda bayangkan.
6. Pembelajaran Mendalam Lebih Mendalam
"Ledakan Cambrian" dari pembelajaran dalam, yang telah mendukung musim panas AI saat ini yang saat ini kita alami, tidak menunjukkan tanda-tanda akan reda pada tahun 2019. Organisasi akan terus bereksperimen dengan kerangka kerja pembelajaran yang dalam seperti TensorFlow, Caffe, Keras, PyTorch, dan MXnet saat mereka berusaha untuk memonetisasi kumpulan data yang luas.
Organisasi akan memperluas pembelajaran mendalam di luar kasus penggunaan awal, seperti visi komputer dan pemrosesan bahasa alami (NLP), dan menemukan cara-cara baru dan kreatif dalam mengimplementasikan teknologi yang kuat. Lembaga keuangan besar telah menemukan bahwa algoritma jaringan saraf lebih baik dalam menemukan kecurangan daripada pendekatan pembelajaran mesin "tradisional", dan eksplorasi kasus penggunaan baru akan berlanjut pada 2019.
Ini juga akan menopang permintaan GPU, yang merupakan prosesor yang disukai untuk melatih model pembelajaran yang mendalam. Tidak jelas apakah jenis prosesor baru, termasuk ASIC, TPU, dan FPGA, akan tersedia. Tetapi jelas ada permintaan untuk pelatihan yang lebih cepat dan kesimpulan juga.
Namun, ekosistem pembelajaran yang dalam akan tetap relatif muda, dan kurangnya platform umum akan membuat ini menjadi bidang para ahli sejati.
7. ‘Special K 'Memperluas Footprint
Perangkat lunak membutuhkan sesuatu untuk dijalankan. Sistem operasi yang digunakan untuk menyediakan substrat umum itu, tetapi sekarang pengembang menargetkan sesuatu yang sedikit lebih rendah: Kubernetes.
Dikembangkan oleh Google untuk mengelola dan mengatur wadah Linux tervirtualisasi di cloud, Kubernetes telah menjadi salah satu teknologi terpanas di ekosistem big data, jika tidak industri TI secara keseluruhan. Seiring penyebaran multi-cloud dan hybrid menjadi lebih umum, Kubernetes adalah perekat yang menyatukan semuanya.
Vendor perangkat lunak data besar yang dulu menulis perangkat lunak mereka untuk dijalankan di Hadoop sekarang menulisnya untuk berjalan di Kubernetes, yang setidaknya membuat mereka ada di pintu depan (jika bukan undangan makan malam). Mendukung perangkat lunak Kubernetes telah menjadi persyaratan nomor satu untuk vendor perangkat lunak - termasuk vendor Hadoop juga.
8. Awan Sulit Diabaikan
Awan itu besar, dan semakin besar. Pada tahun 2018, tiga vendor cloud publik terbesar tumbuh pada tingkat mendekati 50%. Dengan berbagai alat data besar dan teknologi - belum lagi penyimpanan murah untuk menampung semua data itu - akan sulit untuk menahan godaan awan.
Pada tahun 2019, usaha kecil dan startup akan tertarik dengan penyedia cloud publik utama, yang berinvestasi dalam jumlah besar dalam membangun platform data besar yang siap dijalankan, penuh dengan pembelajaran mesin otomatis, database analitik, dan analitik streaming waktu-nyata.
Perusahaan yang lebih besar juga akan menemukan awan itu sulit untuk ditolak pada tahun 2019, bahkan jika ekonomi tidak begitu menarik. Namun, ancaman yang mengancam akan mengunci perusahaan akan membuat perusahaan yang lebih besar waspada menempatkan semua telur mereka dalam satu keranjang awan.
9. Teknologi Baru Akan Muncul
Banyak kerangka kerja dan data besar utama yang mendorong inovasi saat ini diciptakan oleh raksasa Web di Silicon Valley, dan dirilis sebagai sumber terbuka. Berita baiknya adalah tidak ada tanda sumur mengering. Jika ada, inovasi mungkin semakin cepat.
Pada tahun 2019, praktisi big data akan melakukannya dengan baik untuk mempertahankan fleksibilitas sebanyak mungkin dalam kreasi mereka. Meskipun mungkin tergoda untuk memperkuat aplikasi Anda dengan teknologi tertentu untuk alasan kinerja, itu bisa kembali menghantui Anda ketika sesuatu yang lebih baik dan lebih cepat muncul.
Sebisa mungkin, usahakan untuk menjaga aplikasi Anda "digabungkan secara longgar tetapi terintegrasi dengan ketat," karena Anda pada akhirnya harus memisahkan dan membangunnya kembali.
10. Hal Cerdas Di Mana Pun
Sangat menggoda untuk mengabaikan pemanggang roti yang pintar sebagai alat lucu yang tidak memiliki tujuan praktis dalam hidup kita. Tapi mungkin itu sesuatu yang kurang seram: pendahuluan ke dunia yang selalu ada di mana perangkat pintar terus-menerus mengumpulkan data dan beradaptasi dengan kondisi kita.
Didorong oleh permintaan konsumen, perangkat pintar berkembang pesat pada tingkat yang luar biasa. Ekosistem perangkat pintar bermunculan di sekitar dua platform terkemuka, Amazon Alexa dan Google Assistant, memberi konsumen kesempatan untuk menanamkan akses jarak jauh dan kecerdasan AI ke dalam segala hal, mulai dari sistem pencahayaan dan HVAC hingga kunci dan peralatan rumah tangga.
Didukung oleh peluncuran jaringan nirkabel 5G super cepat, apa yang terjadi di rumah akan segera terjadi di dunia pada umumnya. Konsumen akan dapat berinteraksi dengan banyak perangkat, memberikan tingkat personalisasi baru ke mana pun kita pergi.
Pada tahun 2019, kemajuan akan dilakukan di banyak front. Ya, ada banyak kendala teknis, hukum, dan etika yang disajikan oleh big data dan AI, tetapi potensi manfaatnya terlalu besar untuk diabaikan.
itulah tren Shutterstock tahun ini. Hal hal yang diperhatikan juga adalah Larangan dalam bermain Shutterstok. Anda bisa membacanya.
Posting Komentar untuk "Tren Shutterstock 2019 untuk Memperkaya Kreativitas Digital"