Новости

Корпоративные ИТ постоянно развиваются, появляются новые технологии, а старые продукты и услуги выходят из употребления. Вот что вам нужно знать, чтобы оставаться на высоте в 2024 году.

Поставщик облачных услуг Alibaba Cloud сообщил о планах снизить цены для своих клиентов за пределами Китая в среднем на 23% по широкому спектру своих облачных продуктов, при этом в некоторых случаях снижение цен достигает 59%. Скидки теперь доступны пользователям в Сингапуре, Индонезии, Объединенных Арабских Эмиратах (ОАЭ), Японии, США и Германии, а также в некоторых других регионах. Это основано на предыдущем снижении цен облачным провайдером, который в начале 2023 года сократил стоимость услуг до 50% в попытке предотвратить все более жесткую конкуренцию по всей Азии. Эти сокращения были произведены в сфере услуг гибких вычислений и сервисов, основанных на графических процессорах Nvidia V100 и T4. Этот шаг, предпринятый ранее, выявил долгосрочную тенденцию среди китайских облачных провайдеров в регионе APAC, направленную на ослабление западной конкуренции.

В гонках за ИИ, где технологические гиганты создают все более крупные языковые модели, наметилась новая удивительная тенденция: малое — это новое большое.

Когда британский математик Клайв Хамби объявил в 2006 году, что данные – это новая нефть, он не мог себе помыслить, что в будущем вычислительные мощности будут жрать килобайты данных абсолютно без отрыжки. Или что крупные технологические гиганты будут срезать углы и нарушать правила, чтобы собрать еще больше данных и усовершенствовать свой искусственный интеллект (ИИ). А это именно то, что происходит в мире моделирования искусственного интеллекта сегодня. Компании, возглавляемые альянсом OpenAI и Microsoft, вытесняют других, таких как Google и Meta, и к этой битве за цифровые данные вскоре может присоединиться Apple. Причина очевидна: “Если ИИ имеет доступ только к дрянной информации, результат, скорее всего, будет дерьмовым”.

Недавнее исследование показало, что ИТ-отделу облако приносит больше пользы, чем другим сферам бизнеса. Но этого недостаточно, чтобы добиться успеха.

Слишком часто управление изменениями рассматривается как дополнение к цифровой трансформации. На самом деле необходимо проводить преобразования превентивно, внедряя ориентированные на пользователя методы изменений в рабочие процессы разработки и предоставления цифровых услуг.

С тех пор, как появились “большие данные”, качество данных оставалось под большим вопросом. Работа с данными, чтобы сделать их пригодными для анализа, была задачей, на решение которой специалисты по обработке данных тратили большую часть своего времени 15 лет назад, и последние данные свидетельствуют о том, что сейчас, когда мы вступаем в эпоху искусственного интеллекта, эта проблема становится еще более актуальной. Одно из последних свидетельств того, что качество данных - это постоянная проблема, поступило к нам от dbt Labs, компании, создавшей инструмент dbt с открытым исходным кодом, который широко используется командами разработчиков данных.

Обратите внимание на то, как совещания отнимают время, разрушают одиночную глубокую работу и превращают в насмешку гибкую графики и сотрудников, распределенных по миру.

Генеративный ИИ - это не дань моде, по крайней мере, для тех, кто работает на предприятии. Согласно опросу, проведенному Writer, почти все ИТ-директора и лица, принимающие технические решения, считают ИИ “ключевым фактором” развития своих компаний. Это признак того, что компании перестали спекулировать на тему влияния технологии и теперь принимают ее и доверяют ей.

Сегодня практически нет сомнений в том, что система управления информацией о продуктах (PIM) необходима организациям в таких отраслях, как розничная торговля, производство и электронная коммерция, чтобы ускорить цифровую трансформацию.