Комментарии

Примеры инцидентов, связанных с использованием неструктурированных данных

Сотрудник аналитического отдела крупной ИТ-компании, готовясь к встрече, неосознанно загрузил файл, содержащий конфиденциальные данные клиентов, на общедоступную платформу обмена файлами. Данные стали доступны неуполномоченным лицам, что привело к их краже и нанесло ущерб репутации компании.

Сотрудник договорного отдела строительной компании получил по электронной почте документ, в который а выглядел как легитимный файл, но в который был внедрен вредоносный код. Сотрудник, ничего не подозревая, загрузил его на общий диск, после чего запустилась вредоносная программа и поставила под угрозу безопасность и целостность неструктурированных данных, хранящихся в организации.

Недовольный сотрудник исследовательского института, имея расширенные права, намеренно удалил конфиденциальные неструктурированные данные перед уходом из компании. Данные содержали интеллектуальную собственность учреждения, что привело к юридическим проблемам.

Один из руководителей логистической компании из-за неправильно настроенных средств разграничения доступа случайно удалил значительную часть неструктурированных данных, предполагая, что они уже не актуальны. Оказалось, что это была значимая информация, к которой смежное подразделение обращалось в конце каждого года для оценки работы. Этот инцидент привел к нарушению работы компании и сдвинул сроки закрытия года.

Хакеру удалось использовать уязвимости в инфраструктуре Active Directory государственного учреждения, и он получил несанкционированный доступ к неструктурированным данным, хранящимся на файловых серверах Windows в открытом виде. Это привело к утечке конфиденциальной информации.

И это далеко не полный перечень инцидентов, произошедших за последнее время. Мы то и дело читаем о подобных случаях в СМИ, а сколько еще болезненных ситуаций, связанных с потерями, которые предпочитают не разглашать?!

Контроль доступа к неструктурированным данным и внедрение технологических инструментов DAG (Data Access Governance) имеют ключевое значение для поддержания безопасности и целостности конфиденциальной информации. Решения такого класса помогают предотвращать несанкционированный доступ, утечки и инсайдерские угрозы, обеспечивать соблюдение требований, повышать культуру обращения с данными организаций и нести ответственность за их использование.

Также стоит отметить риски при обращении с неструктурированными данными.

Без строго контроля и постоянного мониторинга обращение с неструктурированными данными несет серьезные риски, такие как несанкционированное их использование, ошибки, утечка данных, несоблюдение нормативных требований.

Когда речь заходит о доступе, мы здраво рассуждаем, что нужно контролировать доступ к информационным системам организаций, нужно знать всех пользователей, которые получают права для работы с приложениями и базами данных, нужны эффективные средства автоматизации для управления этими процессами. Но зачастую на втором плане остается вопрос о хранении и получении доступа к многочисленным файлам и папкам, которые размещены на серверах компании. Почему это остается в серой зоне и за эту тему предпочитают не браться и не вспоминать о ней? Виной тому огромный объем работы, который нужно предварительно проделать, чтобы разобраться хоть в какой-то «структуре» этих неструктурированных данных, понять, что это за информация, где хранится и кем используется. А на следующем этапе определить, что с этим делать дальше: как наладить процессы ведения и разграничения данных, как поддерживать в них порядок, как отслеживать использование. К сожалению, у всех одни только вопросы, но совершенно нет ответов. Уже сейчас соотношение структурированных данных к неструктурированным не в пользу первых. А между тем мировые аналитики уже оценили масштабы роста количества неструктурированных данных. Международная аналитическая компания ITC прогнозирует, что к 2025 году объем данных вырастет до 175 зеттабайт (зетта = 1021) и бо́льшая их часть будет неструктурированной.

Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные

Структурированные данные отличаются от неструктурированных прежде всего форматом, способом хранения и типом анализа. Формат хранения структурированных данных – это обычно реляционная база данных, т. е., проще говоря, таблица, где есть четко зафиксированные поля и строки с наименованием или нумерацией, и в ячейках этой таблицы хранятся данные. Искать информацию в таблицах довольно просто и для человека, и для машинного алгоритма. Чтобы осуществить поиск данных в такой структуре, используются различные средства, например специальный язык SQL (Structured Query Language), который позволяет формировать запросы к таблице и просматривать построенные выборки и отчеты для получения нужной информации. Примером структурированных данных может быть информация о финансовых операциях (транзакциях) в системах и приложениях, которые используются в банках, или информация о клиентах компании, хранящаяся в определенных таблицах. Эту информацию можно классифицировать и отобрать по разным категориям данных: по адресам, телефонам, ФИО и другим признакам, поэтому она и называется структурированной.

В крупных компаниях доступ к данным, которые хранятся и обрабатываются в автоматизированных информационных системах, как правило, разграничивается посредством ролевой модели, и это зона ответственности систем класса IdM/IGA.

Неструктурированные данные хранятся хаотично в неоднородных форматах. Это может быть текст, изображение, видео. В процессе работы в компаниях такого контента накапливается очень много и контролировать его создание, перемещение, обращение с ним очень сложно.

Одна их серьезных проблем состоит в том, что те данные, которые хранятся в определенных системах и приложениях в структурированном виде постоянно копируются, скачиваются и переносятся в файлы и папки в совершенно разных форматах. Почти каждая информационная система содержит функцию экспорта, а кроме того, можно банально сделать скриншот экрана. Таким образом, данные перестают быть структурированными, а превращаются в неструктурированные. И здесь компания фактически теряет контроль над ними. Например, бухгалтер сделал скриншот экрана, на котором была размещена часть бухгалтерского отчета и в формате картинки сохранил в папке на файловом сервере, далее он может отправить его по почте или через мессенджер коллеге или внешнему партнеру. Или аналитик выгрузил данные, содержащие коммерческую тайну на общедоступный сервер, и это неизбежно приведет к массовому доступу и распространению чувствительной информации.

Некоторые данные можно отнести к полуструктуриованным. Они по природе своей не структурированы, но используют внутренние теги и маркировку, которые позволяют их разделять, выделять среди них однотипные данные или строить иерархии. Например, к таким данным можно отнести данные языка XML (eXtensible Markup Language) – расширяемого языка разметки. При помощи XML можно описывать данные через теги. У этого языка есть логическая структура, и информацию, созданную с помощью XML, можно хранить и передавать в удобном формате, который понятен и человеку, и машине. Другим примером полуструктурированных данных может быть информация в электронной почте. Метаданные, которые используются в электронных письмах позволяют аналитическим инструментам классифицировать их и осуществлять поиск по ключевым словам. Также данные, которые хранятся на корпоративных порталах, таких, например, как Sharepoint, тоже попадают под определение полуструктурированных.

Альтернативное определение больших данных — «когда стоимость хранения данных меньше, чем стоимость выяснения того, что выбросить». Мне нравится это определение, потому что оно заключает, почему люди заканчивают большими данными. Это не потому, что им это нужно; Они просто не удосужились удалить его. Если вы думаете о многих озерах данных, которые собирают организации, они полностью соответствуют этому законопроекту: гигантские, грязные болота, где никто не знает, что они держат или безопасно ли их очистить.

Стоимость хранения данных выше, чем просто стоимость хранения физических байтов. В соответствии с такими правилами, как GDPR и CCPA, вы должны отслеживать все использование определенных типов данных. Некоторые данные должны быть удалены в течение определенного периода времени. Если у вас есть телефонные номера в паркете, который где -то слишком долго сидит в вашем озере данных, вы можете нарушать законом требования.

Помимо регулирования, данные могут быть помощи судебным процессам против вас. Точно так же, как многие организации применяют ограниченные политики хранения электронной почты, чтобы уменьшить потенциальную ответственность, данные в вашем хранилище данных также могут быть использованы против вас. Если у вас есть журналы пять лет назад, которые показывали бы ошибку безопасности в вашем коде или пропущенном SLA, сохранение старых данных может продлить ваше юридическое воздействие. Существует, возможно, апокрифическая история, которую я слышал о компании, хранящей свою возможность аналитики данных в секрете, чтобы предотвратить их использование во время юридического процесса обнаружения.

Код часто страдает от того, что люди называют «битом гнили», когда он не поддерживается активно. Данные могут страдать от того же типа проблемы; То есть люди забывают точное значение специализированных полей, или проблемы с данными из прошлого, возможно, исчезли из памяти. Например, возможно, была недолговечная ошибка данных, которая устанавливала каждый идентификатор клиента в NULL. Или была огромная мошенническая сделка, которая сделала ее выглядеть как третий квартал 2017 года, был намного лучше, чем на самом деле. Часто бизнес -логика для получения данных из исторического периода времени может становиться все более и более сложной. Например, может быть правило, например: «Если дата старше 2019 года Используйте поле доходов, между 2019 и 2021 годами Используйте поле refenue_usd, а после 2022 года используйте поле refenue_usd_audited». Чем дольше вы сохраняете данные, тем сложнее отслеживать эти особые случаи. И не все из них могут быть легко проработаны, особенно если отсутствуют данные.

Если вы храните старые данные, хорошо понять, почему вы их храните. Вы задаете одни и те же вопросы снова и снова? Если это так, разве это не было бы гораздо дешевле с точки зрения затрат на хранение и запроса, чтобы просто хранить агрегаты? Вы держите это на дождливый день? Вы думаете, что есть новые вопросы, которые вы можете задать? Если так, насколько это важно? Насколько вероятно, что это вам действительно понадобится? Вы на самом деле просто накопитель данных? Все это важные вопросы, которые нужно задать, особенно когда вы пытаетесь выяснить истинную стоимость хранения данных.

Вы в больших данных один процент?

Большие данные реальны, но большинству людей, возможно, не нужно беспокоиться об этом. Некоторые вопросы, которые вы можете задать, чтобы выяснить, если вы «большие данные» с одним исполнителем »:

-Вы действительно генерируете огромный объем данных?
-Если так, то действительно ли вам нужно использовать огромное количество данных одновременно?
-Если так, то действительно ли данные слишком большими, чтобы поместиться на одной машине?
-Если да, то вы уверены, что не просто клад данных?
-Если так, вы уверены, что вам не стало бы лучше суммировать?

Если вы ответите «нет» на любой из этих вопросов, вы можете стать хорошим кандидатом на новое поколение инструментов данных, которые помогут вам обрабатывать данные в том размере, который у вас есть, а не тот размер, который люди пытаются напугать вас, думая, что вы могли когда -нибудь.

Пока вижу крайне тупое использование даже небольших структурированных данных. Например, если я искал активно и купил телевизор в инете, то мне в течение месяцев упорно суют рекламу телевизоров, хотя и ежику ясно, что сейчас для меня минимальная вероятность покупки телевизора. То есть, рекламные движки даже не разбираются в типах товаров, услуг и покупок.

С другой стороны, если мне нужен телек, то почти наверняка независимо от подсунутой мне рекламы я проведу минимальный анализ нескольких предложений и выберу лучший для меня.

Так что значение анализа big data сильно преувелияено, на мой взгляд. Не спорю, что есть отдельные ниши, где это важно и уместно, но текущий хайп вокруг этого явно завышен.

Отраслевой маркетплейс удачно сочетает преимущества универсальных маркетплейсов и специализированных оптовых интернет-магазинов. От последних он отличается тем, что на площадке представлено множество продавцов, что также дает определенные преимущества.

Нишевый маркетплейс будет полезен:
— производителям;
— крупному бизнесу;
— оптовым компаниям;
— и собственникам интернет-магазинов.

Он позволит увеличить аудиторию, расширить каналы сбыта, выйти на новые рынки и получить дополнительные доходы.

В российском e-commerce универсальные маркетплейсы уверенно удерживают лидирующие позиции. Но во многих нишах все еще нет специализированных решений, поэтому, чтобы успеть получить свою долю рынка, стоит начать разработку уже сейчас.

Отраслевой маркетплейс удачно сочетает преимущества универсальных маркетплейсов и специализированных оптовых интернет-магазинов. От последних он отличается тем, что на площадке представлено множество продавцов, что также дает определенные преимущества.

Нишевый маркетплейс будет полезен:
— производителям;
— крупному бизнесу;
— оптовым компаниям;
— и собственникам интернет-магазинов.

Он позволит увеличить аудиторию, расширить каналы сбыта, выйти на новые рынки и получить дополнительные доходы.

В российском e-commerce универсальные маркетплейсы уверенно удерживают лидирующие позиции. Но во многих нишах все еще нет специализированных решений, поэтому, чтобы успеть получить свою долю рынка, стоит начать разработку уже сейчас.

Как человек, который уже запускал свой нишевый маркетплейс с нуля, могу сказать — это был настоящий кошмар! Особенно когда дело дошло до технической реализации и интеграции всех систем. Сейчас, оглядываясь назад, понимаю, что готовое решение вроде DST Маркетплейс сэкономило бы нам минимум год времени и несколько миллионов рублей. Главное — правильно выбрать нишу и продумать маркетинговую стратегию, а техническую часть можно смело доверить профессионалам.

Как человек, который уже запускал свой нишевый маркетплейс с нуля, могу сказать — это был настоящий кошмар! Особенно когда дело дошло до технической реализации и интеграции всех систем. Сейчас, оглядываясь назад, понимаю, что готовое решение вроде DST Маркетплейс сэкономило бы нам минимум год времени и несколько миллионов рублей. Главное — правильно выбрать нишу и продумать маркетинговую стратегию, а техническую часть можно смело доверить профессионалам.

Типы маркетплейсов и варианты монетизации

По рыночной модели выделяют:

1. B2C (business-to-customer).

Площадка для торговли бизнеса с розничными покупателями. По сути, это аналог интернет-магазина с открытым каталогом, но отличается большим количеством продавцов и широким ассортиментом.

2. B2B (business-to-business).

Платформы для торговли между компаниями. Чаще всего торгуют оптом и нередко имеют закрытый каталог, куда имеют доступ лишь авторизованные пользователи, например, дилеры, дистрибьюторы и оптовые компании, которые получают индивидуальные цены и схемы оплаты.

3. C2C (customer-to-customer).

Площадки, где и продавцами, и покупателями выступают обычные пользователи. Например, «Авито» или «Юла».

4. D2C (direct-to-customer).

Площадка, которая продает товары напрямую от производителя.

Причем она может одновременно торговать как в розницу, так и оптом, то есть реализовывать комбинированный вариант B2B+B2C.

Также есть различные способы монетизации маркетплейса:

— Абонентская плата или подписка. Поставщики платят фиксированную сумму за доступ к определенному набору возможностей.

— Комиссия площадки. Маркетплейс взимает процент с каждой единицы проданного товара

— это самая распространенная модель.

— Плата за размещение. Селлеры платят за размещение каждой карточки товара, например, так работает «Авито».

— Плата за продвижение товаров. Отдельная плата может взиматься за появление карточек товара в топе выдачи, подборках на главной и участие в рассылках.

— Freemium-модель. Базовый функционал платформы предоставляется бесплатно, но ряд других инструментов уже платные, например, промоушен товаров, акции и скидки, бесплатная доставка и прочие.

При этом разные модели монетизации можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Типы маркетплейсов и варианты монетизации

По рыночной модели выделяют:

1. B2C (business-to-customer).

Площадка для торговли бизнеса с розничными покупателями. По сути, это аналог интернет-магазина с открытым каталогом, но отличается большим количеством продавцов и широким ассортиментом.

2. B2B (business-to-business).

Платформы для торговли между компаниями. Чаще всего торгуют оптом и нередко имеют закрытый каталог, куда имеют доступ лишь авторизованные пользователи, например, дилеры, дистрибьюторы и оптовые компании, которые получают индивидуальные цены и схемы оплаты.

3. C2C (customer-to-customer).

Площадки, где и продавцами, и покупателями выступают обычные пользователи. Например, «Авито» или «Юла».

4. D2C (direct-to-customer).

Площадка, которая продает товары напрямую от производителя.

Причем она может одновременно торговать как в розницу, так и оптом, то есть реализовывать комбинированный вариант B2B+B2C.

Также есть различные способы монетизации маркетплейса:

— Абонентская плата или подписка. Поставщики платят фиксированную сумму за доступ к определенному набору возможностей.

— Комиссия площадки. Маркетплейс взимает процент с каждой единицы проданного товара

— это самая распространенная модель.

— Плата за размещение. Селлеры платят за размещение каждой карточки товара, например, так работает «Авито».

— Плата за продвижение товаров. Отдельная плата может взиматься за появление карточек товара в топе выдачи, подборках на главной и участие в рассылках.

— Freemium-модель. Базовый функционал платформы предоставляется бесплатно, но ряд других инструментов уже платные, например, промоушен товаров, акции и скидки, бесплатная доставка и прочие.

При этом разные модели монетизации можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Типы маркетплейсов и варианты монетизации

По рыночной модели выделяют:

1. B2C (business-to-customer).

Площадка для торговли бизнеса с розничными покупателями. По сути, это аналог интернет-магазина с открытым каталогом, но отличается большим количеством продавцов и широким ассортиментом.

2. B2B (business-to-business).

Платформы для торговли между компаниями. Чаще всего торгуют оптом и нередко имеют закрытый каталог, куда имеют доступ лишь авторизованные пользователи, например, дилеры, дистрибьюторы и оптовые компании, которые получают индивидуальные цены и схемы оплаты.

3. C2C (customer-to-customer).

Площадки, где и продавцами, и покупателями выступают обычные пользователи. Например, «Авито» или «Юла».

4. D2C (direct-to-customer).

Площадка, которая продает товары напрямую от производителя.

Причем она может одновременно торговать как в розницу, так и оптом, то есть реализовывать комбинированный вариант B2B+B2C.

Также есть различные способы монетизации маркетплейса:

— Абонентская плата или подписка. Поставщики платят фиксированную сумму за доступ к определенному набору возможностей.

— Комиссия площадки. Маркетплейс взимает процент с каждой единицы проданного товара

— это самая распространенная модель.

— Плата за размещение. Селлеры платят за размещение каждой карточки товара, например, так работает «Авито».

— Плата за продвижение товаров. Отдельная плата может взиматься за появление карточек товара в топе выдачи, подборках на главной и участие в рассылках.

— Freemium-модель. Базовый функционал платформы предоставляется бесплатно, но ряд других инструментов уже платные, например, промоушен товаров, акции и скидки, бесплатная доставка и прочие.

При этом разные модели монетизации можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Подскажите типы маркетплейсов и варианты их монетизации? При этом интересует разные модели монетизации, было бы здорово чтоб их можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Подскажите типы маркетплейсов и варианты их монетизации? При этом интересует разные модели монетизации, было бы здорово чтоб их можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Подскажите типы маркетплейсов и варианты их монетизации? При этом интересует разные модели монетизации, было бы здорово чтоб их можно сочетать между собой, в зависимости от особенностей рынка.

Как человек, который уже запускал свой нишевый маркетплейс с нуля, могу сказать — это был настоящий кошмар! Особенно когда дело дошло до технической реализации и интеграции всех систем. Сейчас, оглядываясь назад, понимаю, что готовое решение вроде DST Маркетплейс сэкономило бы нам минимум год времени и несколько миллионов рублей. Главное — правильно выбрать нишу и продумать маркетинговую стратегию, а техническую часть можно смело доверить профессионалам.

Поскольку организации продолжают полагаться на гибридные и общедоступные облачные решения для поддержки приложений на основе искусственного интеллекта, важность эффективных стратегий управления затратами на облако растет. Эта тенденция указывает на то, что облачная инфраструктура останется краеугольным камнем цифровых стратегий предприятия, а ИИ будет выступать как катализатором, так и бенефициаром достижений облачных технологий.

Понимая эти тенденции и принимая правильные стратегии, организации могут извлечь выгоду из развивающейся облачной среды, гарантируя, что они останутся конкурентоспособными в мире, в котором все больше внимания уделяется искусственному интеллекту.

Облачные вычисления уже более десяти лет является краеугольным камнем цифровой трансформации, предлагая организациям возможность масштабировать свою ИТ-инфраструктуру по требованию. С самого начала своего существования в качестве гибкого решения для хранения данных облако развивалось для поддержки широкого спектра услуг, включая обработку данных, аналитику, а теперь и искусственный интеллект. Переход к облачному ИИ — это не просто тенденция, а фундаментальное изменение в подходе предприятий к технологиям и инновациям.

Ключевые результаты

Увеличение расходов на облако

Отчет показывает значительный рост инвестиций в облачные технологии в различных секторах. Этот рост в первую очередь обусловлен необходимостью модернизации ИТ-инфраструктуры для поддержки новых технологий, таких как искусственный интеллект и IoT.

— Рост гибридных и общедоступных облаков: 54% организаций планируют увеличить свои инвестиции в гибридные облачные решения, а 56% намерены расширить развертывание общедоступных облаков. Эта тенденция отражает твердую приверженность модернизации ИТ-инфраструктуры для удовлетворения потребностей приложений на основе искусственного интеллекта и Интернета вещей, которые требуют масштабируемых и гибких сред.
— Отраслевые расходы: Производственный сектор лидирует: 69% организаций планируют увеличить инвестиции в гибридные облака, а 68% сосредоточивают внимание на расширении общедоступных облаков. Эти инвестиции тесно связаны с инициативами «Индустрии 4.0», которые в значительной степени полагаются на Интернет вещей и искусственный интеллект для повышения производительности, улучшения управления цепочками поставок и обеспечения интеллектуального производства.

Внедрение искусственного интеллекта и облака

Внедрение искусственного интеллекта и облачных технологий тесно переплетено: облачные платформы обеспечивают необходимую инфраструктуру для развертывания и масштабирования приложений искусственного интеллекта.

— ИИ как главный фактор: ИИ, особенно генеративный ИИ, стал основным мотиватором увеличения расходов на облачные технологии. 54% организаций считают ИИ основным фактором расширения своих облачных возможностей. Это особенно очевидно в таких секторах, как банковское дело (62%), производство (61%) и розничная торговля (55%), где ИИ все чаще рассматривается как решающий фактор поддержания конкурентоспособности и стимулирования инноваций.
— Облако впереди ИИ: Несмотря на растущий интерес к искусственному интеллекту, облачные технологии по-прежнему широко распространены. 55% организаций сообщают, что их внедрение облака опережает внедрение ИИ, и только 10% указывают, что внедрение ИИ опережает их облачные стратегии. Это отражает основополагающую роль облака в поддержке приложений искусственного интеллекта, которые требуют значительных вычислительных мощностей, возможностей хранения и обработки данных.

Отраслевая аналитика:

— Банковское дело: Банковский сектор традиционно осторожен из-за строгих нормативных требований, быстро внедряет облачные технологии. Этот сдвиг обусловлен необходимостью улучшить качество обслуживания клиентов, улучшить обнаружение мошенничества и оптимизировать операции с помощью решений на базе искусственного интеллекта. Однако банки сталкиваются с проблемами при интеграции ИИ в устаревшие системы, балансируя между инновациями и соблюдением требований.
— Производство: Повышенное внимание производителей к внедрению облачных технологий во многом обусловлено инициативами Индустрии 4.0. Эти инициативы используют Интернет вещей и искусственный интеллект для профилактическое обслуживание, оптимизация цепочки поставок и интеллектуальные производственные процессы. Задача заключается в том, чтобы модели искусственного интеллекта были достаточно надежными, чтобы обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых устройствами Интернета вещей, оставаясь при этом адаптируемыми к различным производственным средам.
— Ритейл: Ритейлеры все чаще обращаются к облачным платформам для поддержки приложений искусственного интеллекта, которые улучшают взаимодействие с клиентами, персонализируют процесс покупок и оптимизируют управление запасами. Поскольку электронная коммерция продолжает расширяться, необходимость обработки и анализа данных в режиме реального времени сделала внедрение облачных технологий решающим для ритейлеров.

Доминирование гибридного облака

Решения гибридного облака стали предпочтительным выбором для многих организаций, предлагая сбалансированный подход, сочетающий в себе преимущества локальных и общедоступных облачных сервисов.

— Широкое распространение: 60% организаций сообщают об использовании гибридных облачных сред. Такой подход позволяет предприятиям избежать привязки к поставщику, оптимизировать затраты и интегрировать устаревшие системы, одновременно получая выгоду от масштабируемости и гибкости общедоступных облачных сервисов. Гибридная модель особенно выгодна для секторов с особыми нормативными требованиями или требованиями к суверенитету данных, поскольку она позволяет конфиденциальным данным оставаться локальными, одновременно используя облако для более широких приложений.
— Ведущие отрасли: Сектор банковских и финансовых услуг лидирует по внедрению публичных облаков: 65% организаций используют публичные облачные сервисы. Эта тенденция подчеркивает растущее доверие к облачной безопасности и сильный толчок к цифровой трансформации даже в традиционно консервативных отраслях.

Стратегии затрат на облако

По мере роста внедрения облачных технологий растет и потребность в эффективных стратегиях управления затратами. Организации все чаще применяют унифицированные подходы для управления расходами на облачные технологии и обеспечения финансовой отчетности.

— Единые стратегии набирают обороты: 59% организаций внедрили единую стратегию управления затратами на облако, что указывает на более зрелый подход к управлению облаком. Эта тенденция особенно сильна в банковском секторе, где 75% респондентов сообщают о наличии централизованной стратегии для эффективного управления расходами на облачные технологии. Унифицированные стратегии помогают организациям оптимизировать распределение ресурсов, сократить отходы и согласовать расходы на облако с бизнес-целями.
— Инструменты использования и автоматизация: 54% организаций используют инструменты анализа использования и автоматизации, которые необходимы для управления расходами на облако. Другие популярные стратегии включают управление облачной экономикой (47%) и ФинОпс (44%), которые обеспечивают основу для обеспечения максимальной отдачи от инвестиций в облако. Используя эти инструменты, организации могут лучше согласовывать свои технологические и финансовые команды, гарантируя, что расходы на облачные технологии будут способствовать достижению общих бизнес-целей.

Технологические инновации в облаке и искусственном интеллекте

Продолжающаяся эволюция облачных технологий тесно связана с достижениями в области искусственного интеллекта. Несколько новых технологий играют ключевую роль в стимулировании внедрения облачных технологий и оптимизации развертывания ИИ:

— EdgeComputing: Поскольку на границах сетей генерируется больше данных, краевые вычисления становится все более важным. Обрабатывая данные ближе к их источнику, организации могут сократить задержку, улучшить процесс принятия решений в реальном времени и повысить производительность приложений искусственного интеллекта.
— Безсерверная архитектура: Бессерверные вычисления набирают обороты как способ упростить управление облачной инфраструктурой. Эта модель позволяет организациям запускать приложения без управления базовыми серверами, обеспечивая большую масштабируемость и снижая эксплуатационные накладные расходы.
— Мультиоблачные стратегии: Чтобы избежать привязки к поставщику и использовать преимущества различных поставщиков облачных услуг, многие организации внедряют стратегии мультиоблака. Такой подход позволяет предприятиям выбирать лучшие облачные сервисы для конкретных нужд, оптимизируя производительность и экономическую эффективность.

Вопросы безопасности и соответствия требованиям

По мере роста внедрения облачных технологий растут и опасения по поводу безопасности и соответствия требованиям. Организации, особенно в строго регулируемых секторах, должны тщательно решать эти проблемы:

— Проблемы безопасности: Хотя поставщики общедоступных облаков добились значительных успехов в повышении безопасности, организации остаются осторожными, особенно в таких секторах, как банковское дело и здравоохранение. Обеспечение защиты данных, предотвращение нарушений и соблюдение нормативных требований являются главными приоритетами.
— Соответствие и нормативные проблемы: В разных регионах действуют разные правила, касающиеся суверенитета данных, конфиденциальности и использования облака. Организации должны гарантировать, что их облачные стратегии соответствуют местному законодательству, сохраняя при этом гибкость и масштабируемость.

Глобальная перспектива: региональные различия в внедрении облачных технологий

Тенденции внедрения облачных технологий и искусственного интеллекта существенно различаются в разных регионах под влиянием местного законодательства, рыночных условий и технологической готовности:

— Северная Америка: Регион продолжает лидировать в области внедрения облачных технологий и искусственного интеллекта благодаря сильному акценту на инновациях и развитой технологической экосистеме. Компании в Северной Америке первыми внедряют технологии искусственного интеллекта, используя облачные платформы для масштабирования своей деятельности и повышения конкурентоспособности.
— Европа: В Европе регуляторные проблемы и вопросы суверенитета данных играют важную роль при внедрении облачных технологий… Несмотря на эти проблемы, в регионе наблюдается устойчивый рост инвестиций в облачные технологии, особенно в таких секторах, как финансы и производство, где искусственный интеллект стимулирует цифровую трансформацию.
— Азия: Азия становится ключевым игроком в сфере облачных технологий и искусственного интеллекта., с быстрыми темпами внедрения в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Сильный акцент региона на цифровизацию и инновации в сочетании с большой численностью населения стимулирует значительные инвестиции в облачную инфраструктуру.

Цифры, приведенные в исследовании, впечатляют, но и заставляют задуматься. 70% ведущих IT-компаний работают над блокчейн-проектами, что говорит о большом потенциале технологии. Однако тот факт, что только 8% из всех запущенных проектов остаются активными, вызывает вопросы. Видимо, многие компании сталкиваются с трудностями: от недостатка опыта до страха перед киберугрозами. Но, как отмечают аналитики DST Global, в современном мире важно не бояться перемен. Блокчейн — это не просто модное слово, а инструмент, который может революционизировать многие отрасли. Главное — найти правильный подход и научиться использовать его преимущества, минимизируя риски. Будущее за теми, кто сможет адаптироваться и внедрить инновации в свою бизнес-стратегию.

Цифры, приведенные в исследовании, впечатляют, но и заставляют задуматься. 70% ведущих IT-компаний работают над блокчейн-проектами, что говорит о большом потенциале технологии. Однако тот факт, что только 8% из всех запущенных проектов остаются активными, вызывает вопросы. Видимо, многие компании сталкиваются с трудностями: от недостатка опыта до страха перед киберугрозами. Но, как отмечают аналитики DST Global, в современном мире важно не бояться перемен. Блокчейн — это не просто модное слово, а инструмент, который может революционизировать многие отрасли. Главное — найти правильный подход и научиться использовать его преимущества, минимизируя риски. Будущее за теми, кто сможет адаптироваться и внедрить инновации в свою бизнес-стратегию.