Свежая подборка стратегических технологических трендов от Gartner [1]:
1. Internet of Behaviors
2. Total experience
3. Privacy-enhancing computation
4. Distributed cloud
5. Anywhere operations
6. Cybersecurity mesh
7. Intelligent composable business
8. AI engineering
9. Hyperautomation

Как ни странно, про данные там только 3-й тренд Privacy-enhancing computation, всё остальное связано с данными, но не данные в чистом виде.

Для тех кто мог подзабыть, для сравнения стратегические технологические тренды 2020 года [2]:
1. Hyperautomation
2. Multiexperience
3. Democratization
4. Human Augmentation
5. Transparency and Traceability
6. Empowered Edge
7. Distributed Cloud
8. Autonomous Things
9. Practical Blockchain
10. AI Security

Можно сказать что из стратегических трендов Gartner убран блокчейн и неизменными сохранились Hyperautomation и Distributed Cloud.

И, отдельно, у Gartner же топ 10 технологий в данных и аналитике за 2020 год [3]
1. Smarter, faster, more responsible AI
2. Decline of the dashboard
3. Decision intelligence
4. X analytics
5. Augmented data management
6. Cloud is a given
7. Data and analytics worlds collide
8. Data marketplaces and exchanges
9. Blockchain in data and analytics
10. Relationships form the foundation of data and analytics value

Каждый из этих трендов - это отдельная большая тема, иногда очень большая, и требующая особого внимания.

Ссылки:
[1] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021/
[2] https://www.it2b.com.br/wp-content/uploads/2020/09/Gartner_Top-tech-trends-2020.pdf
[3] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-trends-in-data-and-analytics-for-2020/

#gartner #tech #data #analytics #trends

Обзор топ 5 трендов работы с данными в 2021 году [1] в Towards Data Science. Автор сооснователь продукта Atlan по ведению каталогов данных поэтому, конечно, тренды с большим акцентом на его рынок и бизнес интересы, тем не менее обратить на них внимание стоит.

1. Конвергенция хранилищ данных и озер данных
2. Современный стек технологий работы с данными
3. Новые роли - лидер цифровой платформы и инженер аналитики
4. Перерождение управления метаданными (metadata 3.0)
5. Инструменты контроля качества данных на подъёме

По каждой из тем можно писать и говорить долго, в области корпоративного управления данными да эти 5 трендов присутствуют. Являются ли они единственными? Возможно нет

Ссылки:
[1] https://towardsdatascience.com/the-top-5-data-trends-for-cdos-to-watch-out-for-in-2021-e230817bcb16

#data #trends

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Databases in 2024: A Year in Review [1] ежегодный обзор от Andy Pavlo про состояние и развитие СУБД и инструментов работы с данными. Ожидаемо про особенности лицензирования open source баз данных и про рост популярности DuckDB. Приятное чтение, хорошо структурированное, без маркетинга и рекламы.
- new DBMSs released in 2024 [2] список на dbdb.io, включает новые 17 СУБД появившиеся в 2024 году. Можно обратить внимание что большая их часть это key/value базы данных создаваемые как альтернативы Redis, после того как Redis сменили лицензию.
- Why AI Progress Is Increasingly Invisible [3] краткое изложение смысла статьи в том что прогресс в ИИ всё более невидим потому что большинство просто не обладает нужными знаниями чтобы его отслеживать (читать научные статьи, следить за бенчмарками и тд.) и то что основные измерения происходят внутри очень крупных создателей LLM и мы узнаем о прогрессе когда продукты уже появляются в доступе.
- The Well [4] два свежих открытых датасета на 15TB и 100TB с изображениями по физической симуляции и астрономии. Объёмы довольно большие и сравнимые с публикацией датасета ImageNet который активно использовался и используется для развития распознавания изображений
- DuckDB vs. coreutils [5] сравнение DuckDB и инструментов grep/awk/wc. Краткий вывод в том что на маленьких серверах DuckDB не в лидерах, а на больших на десктопах скорее да. Добавлю что раньше проскакивали сравнения что быстрее подсчитать число строк CSV файла через wc или DuckDB, и тогда тоже DuckDB выигрывал. Но вот эти тесты посложнее, и разные версии grep и wc существуют
- The Limits of Data [6] а вот это уже серьёзные размышления о том что данные не решают всех проблем и многое что учитывается с регулировании не измеряемо или измеряемо плохо через данные. Иначе говоря не всё можно поместить в дашборды на основе которых писать новые законы. Дискуссия не нова, но автор хорошо систематизировал и изложил ключевые аспекты.
- ORelly Technology Trends 2025 [7] много разных сторон технологий описано, я бы обратил внимание на снижающуюся популярность Java (-13%), Python (-5.3%), рост востребованности Rust (+9.6%) и Data engineering (+29%) и IT сертификация в целом снижается почти по всем направлениям. Тут надо не забывать что эти тренды ORelly считают по данным их обучающей платформы, а то есть выборка сильно меньше чем у похожих обзоров от Github или StackOverflow, но небесполезная в любом случае.

Ссылки:
[1] https://www.cs.cmu.edu/~pavlo/blog/2025/01/2024-databases-retrospective.html
[2] https://dbdb.io/browse?start-year=2024
[3] https://yangx.top.com/7205359/why-ai-progress-is-increasingly-invisible/
[4] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7269446402739515393/
[5] https://szarnyasg.org/posts/duckdb-vs-coreutils/
[6] https://issues.org/limits-of-data-nguyen/
[7] https://ae.oreilly.com/l/1009792/2024-12-06/332nf/1009792/1733515474UOvDN6IM/OReilly_Technology_Trends_for_2025.pdf

#databases #datasets #data #dataregulation #trends #readings