Аннотация:
Представлен анализ современных подходов и практик, которые применяются при построении корпоративных информационных систем. Выявляются проблемы оторванности практики от теоретических изысканий. Рассматриваются основные характеристики больших данных, решений для хранения корпоративной информации, применимость машинного обучения, его инструменты и актуальность в современных условиях. В том числе рассматриваются такие необходимые аспекты разработки информационных систем, как надежность, масштабируемость, поддерживаемость и безопасность. В ныне действующих системах, как правило, хранится только текущее состояние. Предлагается рассматривать использование потока событий в качестве адекватного современным потребностям бизнеса способа хранения, обработки и представления данных для принятия управленческих решений в условиях нестабильности. Раскрываются причины сложности перехода к потоку событий в качестве системы хранения информации. В свете меняющегося набора используемых технологий и новом фокусе на анализе данных формулируются базовые требования рынка труда к специалистам на стыке программирования и науки о данных. Среди основных навыков и требований рынка выделяется работа на стыке нескольких направлений: экспертиза в развертывании приложений в облачных сервисах, навыки написания чистого кода, владение математическим аппаратом на уровне, необходимом для осмысленного использования моделей машинного обучения, а также грамотное умение выстроить параллельную обработку данных в несколько потоков. В качестве главных конкурентных преимуществ бизнеса выделяются гибкость и способность извлечь максимум из информации.
Ключевые слова:корпоративные информационные системы, большие данные, машинное обучение, масштабируемость, поток событий, анализ.
УДК:
62-004.62 + 004.75 ББК:
32.972
Поступила в редакцию: 23 апреля 2019 г. Опубликована: 30 сентября 2019 г.