Choć w ujęciu ogólnym zawód specjalisty ds. IT uznawany jest za zawód przyszłości, nie oznacza to, że tak będzie zawsze. Przyszłość mają ci, którzy potrafią odpowiednio szybko identyfikować pojawiające się trendy i rozwijać się w tych kierunkach. Jedno jest pewne – dynamika zmian wymusza na pracownikach branży IT intensywne dokształcanie się i specjalizację. Na jakie obszary IT należy zwrócić szczególną uwagę w 2018 roku?
O tym, jak dynamicznie rozwijającą się gałęzią gospodarki jest branża IT świadczyć może fakt, że to właśnie tu powstają nowe, dotychczas nieznane stanowiska pracy, jak User Experience Designer oraz Cloud Computing Services Specialist. To zjawisko będzie postępować – większość naszych dzieci będzie pracować w zawodach, które obecnie nie istnieją. Z pewnością przyczyni się do tego ekspansja zjawiska IoT (Internet of Things), które w znaczący sposób wpływa na naszą codzienność, dostarczając niewyobrażalnej ilości danych o naszych preferencjach, potrzebach, zachowaniach (wszystko to w czasie rzeczywistym). Według szacunków, na które powołuje się Business Insider[1], już za 2 lata na świecie będą funkcjonować 24 miliardy urządzeń przekazujących dane do Internetu Rzeczy. To średnio 4 urządzenia elektroniczne na osobę. W jaki sposób powyższe zjawiska wpłyną na branżę IT? Eksperci Quercus, firmy zajmującej się wdrożeniami SAP, wyłonili pięć, ich zdaniem, najważniejszych trendów, które w istotny sposób będą oddziaływać na branżę IT, ale również na funkcjonowanie biznesu.
#1 Platformy chmurowe
Rozwiązania chmurowe, z racji swojej wszechstronności, wygody użytkowania i łatwego dostępu do zasobów oraz do upgrade’ów będą zyskiwać na popularności. Ich zaletą jest to, że nie wymagają kosztownych konfiguracji, zakupu drogiego sprzętu, dodatkowej powierzchni w biurze oraz obsługi specjalistów na miejscu. Jest to po prostu wirtualne środowisko pracy, oferujące dostęp do niezbędnych zasobów i narzędzi. Klient opłaca i korzysta tylko z tych, które są mu potrzebne. Przykładem platformy chmurowej jest SAP Cloud Platform, która w sposób innowacyjny pomaga przedsiębiorstwom w kompleksowej aranżacji aplikacji w bardzo krótkim czasie.
#2 Technologie in-memory
Ilość danych, które pozyskujemy, sprawia, że znaczenia nabiera zaawansowana analityka. Jednak nie chodzi tylko o zakres analizy, ale przede wszystkim o jej wydajność. Dzięki zastosowaniu rozwiązań opartych na technologii in-memory (przetwarzania danych w pamięci operacyjnej), np. SAP HANA, można zwiększyć szybkość takich analiz o kilka rzędów wielkości[2]. „Z biznesowego punktu widzenia technologie in-memory mogą stać się podstawowym narzędziem budowania przewagi konkurencyjnej, zapewniają bowiem znaczący wzrost wydajności operacji analitycznych, a więc szybsze uzyskanie wniosków pozwalających na reagowanie na zmiany w otoczeniu czy potrzeby pracowników, klientów, kontrahentów” – podkreśla Małgorzata Marchwant, Dyrektor Działu BI (SAP Business Intelligence) w Quercus.
#3 Self-services
Wiele nowych trendów w obszarze IT wynika bezpośrednio z wcześniejszych, jak np. automatyzacja niektórych procesów w celu odciążenia działów IT. Doskonałym przykładem są self-services, czyli pakiety aplikacji, które wspierają użytkowników końcowych, zapewniając im dostęp do określonego poziomu informacji, a także umożliwiając samodzielne konfigurowanie niektórych procesów bez konieczności angażowania działów IT. „Takie aplikacje sprawdzą się wszędzie tam, gdzie część prac można zautomatyzować (dzięki powtarzalności zdarzeń). Przykładem mogą być narzędzia analityczne, pozwalające na tworzenie sprecyzowanych raportów bezpośrednio przez użytkownika końcowego, np. SAP Lumira” – wyjaśnia ekspertka Quercus.
#4 Uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja od dawna nie jest tylko pojęciem rodem z science fiction, lecz realnym zjawiskiem, coraz częściej znajdującym zastosowanie w biznesie. Elementem sztucznej inteligencji, pozwalającym na doskonalenie systemów IT dzięki zgromadzonemu doświadczeniu, jest machine learning, czyli uczenie maszynowe. „W skrócie polega to na tworzeniu automatycznego systemu, który potrafi – na podstawie zgromadzonych danych – zdobywać doświadczenie, a więc uczyć się. Jest to możliwe dzięki zaawansowanym algorytmom, czerpiącym informacje z ogromnej ilości zgromadzonych danych. W efekcie wiele procesów wykonywanych jest automatycznie, co ułatwia nam pracę. Przykładem takiego samouczącego się systemu może być słownik w telefonie, system GPS, albo samokierujący się pojazd” – podpowiada przedstawicielka Quercus.
#5 Predykcja
Szczególnie na początku roku, kiedy planujemy najbliższe 12 miesięcy, warto wymienić jeszcze jeden trend – predykcję, czyli prognozowanie pewnych zjawisk na podstawie analizy zgromadzonych danych. Wykorzystanie tych informacji w algorytmach predykcyjnych nie zawsze musi dotyczyć przyszłych trendów, ale również analizy stanu obecnego, co pozwala na zidentyfikowanie potencjalnych zagrożeń i odpowiednio szybkie przeciwdziałanie im. Predykcja znakomicie sprawdza się w zarządzaniu relacjami z klientami – pozwala na zidentyfikowanie klientów, którzy potencjalnie mogą zrezygnować z usług albo takich, którzy z jakichś powodów są nieaktywni. „Możliwości wykorzystania predykcji są nieograniczone. Możemy prognozować przyszłe zmiany w wydatkach, zarządzać zapasami, a nawet przewidywać kierunek rozwoju miast” – podsumowuje Małgorzata Marchwant.
[1] http://www.businessinsider.com/what-is-the-internet-of-things-definition-2016-8?IR=T
[2] https://news.sap.com/poland/2014/10/20/sap-przybywa-firm-ktore-wykorzystuja-technologie-in-memory-do-zarzadzania-wielkimi-zbiorami-danych/
