"צפויה מחאה סביב עלויות שירותי הענן הציבורי"
מה העתיד צופן לתחום הענן, למה חשוב להתמקד בדאטה ואנליטיקה, ולאן ילכו עובדי ההייטק המנוסים? התחזית של קומוולט ישראל לשנה הבאה
עמי רוחקס דומבה
| 23/12/2019
שי נוני, מנכ"ל קומוולט ישראל ואפריקה - צילום: ניב קנטור
שי נוני, מנכ"ל קומוולט ישראל ואפריקה, חולק את התחזיות שלו לשנת 2020. מה העתיד צופן לתחום הענן, למה חשוב להתמקד בדאטה ואנליטיקה, ולאן ילכו עובדי ההייטק המנוסים?
התמקדות במניעת הטיה של בינה מלאכותית (AI)
כשבינה מלאכותית נכנסת ליותר ויותר תחומים בחיינו, חברות במרחב זה יהיו חייבות לשים דגש על מיגור, או לפחות מזעור, כל הטיה המוטמעת ב- AI שלהם. משמעות הדבר היא עיבוד מוקדם וקטלוג נתונים לפני השימוש במערכות AI - כך שאיכות הנתונים תהיה בקדמת הבמה, אך מסיבות שונות מהשנים הקודמות.
שיקולי פרטיות בתחום הבריאות
אנו יודעים שבינה מלאכותית עובדת טוב יותר ככל שיש יותר נתונים, וכולנו רוצים להנות מיתרונותיה הרבים של הטכנולוגיה כשזה נוגע לשירותי בריאות. מצד שני, קיים חשש אמיתי לפגיעה לפרטיות במיוחד כשחברות IT מתחילות לעסוק / לסחור בנתוני בריאות (לדוגמא גוגל שרכשה את Fitbit). התופעה הזאת תחייב ממשלות ברחבי העולם לחוקק חוקים בנושא אנונימיזציה שיעודדו איסוף ושימוש בנתוני בריאות לטובת הכלל, אך מבלי לפגוע בפרטיות המטופלים.
מלחמת מחירי העננים הציבוריים
אנחנו צופים מחאה כנגד עלויות שירותי הענן הציבוריים, שתביא להאטה קלה, אך בעלת השפעה, בצמיחת העננים הציבוריים. המחאה תגרום לחברות הענן לקצץ במחיריהן, להציע יותר שירותים לשוק, ותאיץ רכישות של שחקני הענן הגדולים לחיזוק התחרותיות שלהם. מלחמת המחירים הזו כבר מתרחשת בימים אלו, אבל היא עתידה להתעצם במהלך השנה הקרובה ולעשות הרבה רעש תקשורתי.
ניתוח נתונים (Data Analytics)
נפחי הנתונים ממשיכים לצמוח, אבל אנחנו יודעים פחות ופחות על נתונים האלה – מה שיוצר סיכון עצום. בשנת 2020, ההתמקדות באנליטיקה תגיע כתוצאה מלחצים מוגברים מכיוונים של רגולציה ותאימות, סיכונים של דליפות מידע / פרצות אבטחה וכופרות, והצורך בסיווג נכון של נתונים לפרויקטים של בינה מלאכותית ולימוד מכונה. ללא נתונים "נקיים" בעלי ערך, פרויקטים של בינה מלאכותית ולימוד מכונה עתידים להיכשל. ניתוח נתונים יעזור רבות בקבלת החלטות מושכלות, יזין פרויקטים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, ויחזק את התאימות בארגונים. אנו צופים שעסקים רבים נוספים יעשו את הצעד הזה לניהול וניתוח טוב יותר של הנתונים שלהם.
תהליכי IT עצמאיים
ככל שתחום ה- IT נעשה מורכב יותר, זה נעשה קשה יותר לשמור על המערכות השונות בעידן סביבות היברידיות ומולטי-קלאוד. פתרונות ניהול נתונים ותשתיות ימשיכו להרחיב את השימוש שלהם בטכנולוגיות בינה מלאכותית ולימוד מכונה בכדי לספק לחברות יותר פעולות IT עצמאיות. מערכות IT עצמאיות לא רק ינהלו יותר משימות יומיומיות, אלא יסייעו באכיפת מדיניות וישלחו התראות שחוזות ומגיבות לאיומי אבטחה פוטנציאליים ושינויים אחרים בסביבות IT של חברות.
המחסור בעובדי IT יביא לאימוץ רב יותר של אוטומציה, בינה מלאכותית וטכנולוגיות חדשות אחרות: קשה למצוא מומחי IT מיומנים ומוכשרים בשוק העבודה הנוכחי. המשמעות היא שאנשי IT מקצועיים שמחפשים עבודה חדשה יתעמקו בטכנולוגיה של ארגון לפני שהם מקבלים את ההצעה. מחפשי העבודה המנוסים כבר לא מעוניינים לעשות עבודה שחורה - הם מחפשים טכנולוגיות מודרניות שכוללות הגנה על נתונים, אנליטיקה, אבטחה ופתרונות עם טכנולוגיות מתקדמות כמו אוטומציה ובינה מלאכותית. שכירים חדשים ירצו להכניס טכנולוגיות חדשות כדי להאיץ את העבודה על הגנת נתונים, אבטחה ופעולות אחרות ברחבי הארגון שלהם.
העברת נתונים לענן
ספקי ענן מרחיבים במהירות את זמינות מרכז הנתונים האזורי שלהם. ישנם כיום 54 אזורי מיקרוסופט, 22 אזורי שירותי אמזון (AWS) ו- 20 אזורי Google Cloud Platform. חברת Oracle הודיעה לאחרונה על יעד של 36 אזורים זמינים עד סוף 2020.
עבור לקוחות אורקל זה אומר אזור זמינות חדש כל 23 יום, מה שיאפשר לארגונים יותר אפשרויות בחירה כאשר הם קובעים כיצד לתמוך במשרדים ברחבי העולם, מוקדים טלפונים וארגוני ייצור עם אזורי ענן שנמצאים בקרבת מתקנים אלה. עם זאת, הדבר גם יחייב למצוא פתרונות הגנה על נתונים שיעניקו לצוותי ה- IT הגלובליים שלהם ראות ושקיפות (visibility) למיקום הנתונים שלהם ואופן ניהולם, במיוחד כאשר דרישות ניהול הנתונים הספציפיות לכל מדינה ואזור משתנות.
מה העתיד צופן לתחום הענן, למה חשוב להתמקד בדאטה ואנליטיקה, ולאן ילכו עובדי ההייטק המנוסים? התחזית של קומוולט ישראל לשנה הבאה
שי נוני, מנכ"ל קומוולט ישראל ואפריקה - צילום: ניב קנטור
שי נוני, מנכ"ל קומוולט ישראל ואפריקה, חולק את התחזיות שלו לשנת 2020. מה העתיד צופן לתחום הענן, למה חשוב להתמקד בדאטה ואנליטיקה, ולאן ילכו עובדי ההייטק המנוסים?
התמקדות במניעת הטיה של בינה מלאכותית (AI)
כשבינה מלאכותית נכנסת ליותר ויותר תחומים בחיינו, חברות במרחב זה יהיו חייבות לשים דגש על מיגור, או לפחות מזעור, כל הטיה המוטמעת ב- AI שלהם. משמעות הדבר היא עיבוד מוקדם וקטלוג נתונים לפני השימוש במערכות AI - כך שאיכות הנתונים תהיה בקדמת הבמה, אך מסיבות שונות מהשנים הקודמות.
שיקולי פרטיות בתחום הבריאות
אנו יודעים שבינה מלאכותית עובדת טוב יותר ככל שיש יותר נתונים, וכולנו רוצים להנות מיתרונותיה הרבים של הטכנולוגיה כשזה נוגע לשירותי בריאות. מצד שני, קיים חשש אמיתי לפגיעה לפרטיות במיוחד כשחברות IT מתחילות לעסוק / לסחור בנתוני בריאות (לדוגמא גוגל שרכשה את Fitbit). התופעה הזאת תחייב ממשלות ברחבי העולם לחוקק חוקים בנושא אנונימיזציה שיעודדו איסוף ושימוש בנתוני בריאות לטובת הכלל, אך מבלי לפגוע בפרטיות המטופלים.
מלחמת מחירי העננים הציבוריים
אנחנו צופים מחאה כנגד עלויות שירותי הענן הציבוריים, שתביא להאטה קלה, אך בעלת השפעה, בצמיחת העננים הציבוריים. המחאה תגרום לחברות הענן לקצץ במחיריהן, להציע יותר שירותים לשוק, ותאיץ רכישות של שחקני הענן הגדולים לחיזוק התחרותיות שלהם. מלחמת המחירים הזו כבר מתרחשת בימים אלו, אבל היא עתידה להתעצם במהלך השנה הקרובה ולעשות הרבה רעש תקשורתי.
ניתוח נתונים (Data Analytics)
נפחי הנתונים ממשיכים לצמוח, אבל אנחנו יודעים פחות ופחות על נתונים האלה – מה שיוצר סיכון עצום. בשנת 2020, ההתמקדות באנליטיקה תגיע כתוצאה מלחצים מוגברים מכיוונים של רגולציה ותאימות, סיכונים של דליפות מידע / פרצות אבטחה וכופרות, והצורך בסיווג נכון של נתונים לפרויקטים של בינה מלאכותית ולימוד מכונה. ללא נתונים "נקיים" בעלי ערך, פרויקטים של בינה מלאכותית ולימוד מכונה עתידים להיכשל. ניתוח נתונים יעזור רבות בקבלת החלטות מושכלות, יזין פרויקטים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, ויחזק את התאימות בארגונים. אנו צופים שעסקים רבים נוספים יעשו את הצעד הזה לניהול וניתוח טוב יותר של הנתונים שלהם.
תהליכי IT עצמאיים
ככל שתחום ה- IT נעשה מורכב יותר, זה נעשה קשה יותר לשמור על המערכות השונות בעידן סביבות היברידיות ומולטי-קלאוד. פתרונות ניהול נתונים ותשתיות ימשיכו להרחיב את השימוש שלהם בטכנולוגיות בינה מלאכותית ולימוד מכונה בכדי לספק לחברות יותר פעולות IT עצמאיות. מערכות IT עצמאיות לא רק ינהלו יותר משימות יומיומיות, אלא יסייעו באכיפת מדיניות וישלחו התראות שחוזות ומגיבות לאיומי אבטחה פוטנציאליים ושינויים אחרים בסביבות IT של חברות.
המחסור בעובדי IT יביא לאימוץ רב יותר של אוטומציה, בינה מלאכותית וטכנולוגיות חדשות אחרות: קשה למצוא מומחי IT מיומנים ומוכשרים בשוק העבודה הנוכחי. המשמעות היא שאנשי IT מקצועיים שמחפשים עבודה חדשה יתעמקו בטכנולוגיה של ארגון לפני שהם מקבלים את ההצעה. מחפשי העבודה המנוסים כבר לא מעוניינים לעשות עבודה שחורה - הם מחפשים טכנולוגיות מודרניות שכוללות הגנה על נתונים, אנליטיקה, אבטחה ופתרונות עם טכנולוגיות מתקדמות כמו אוטומציה ובינה מלאכותית. שכירים חדשים ירצו להכניס טכנולוגיות חדשות כדי להאיץ את העבודה על הגנת נתונים, אבטחה ופעולות אחרות ברחבי הארגון שלהם.
העברת נתונים לענן
ספקי ענן מרחיבים במהירות את זמינות מרכז הנתונים האזורי שלהם. ישנם כיום 54 אזורי מיקרוסופט, 22 אזורי שירותי אמזון (AWS) ו- 20 אזורי Google Cloud Platform. חברת Oracle הודיעה לאחרונה על יעד של 36 אזורים זמינים עד סוף 2020.
עבור לקוחות אורקל זה אומר אזור זמינות חדש כל 23 יום, מה שיאפשר לארגונים יותר אפשרויות בחירה כאשר הם קובעים כיצד לתמוך במשרדים ברחבי העולם, מוקדים טלפונים וארגוני ייצור עם אזורי ענן שנמצאים בקרבת מתקנים אלה. עם זאת, הדבר גם יחייב למצוא פתרונות הגנה על נתונים שיעניקו לצוותי ה- IT הגלובליים שלהם ראות ושקיפות (visibility) למיקום הנתונים שלהם ואופן ניהולם, במיוחד כאשר דרישות ניהול הנתונים הספציפיות לכל מדינה ואזור משתנות.
