Iskoristite krah rudarenja kriptovalute

Iako je loše ismijavati se brzim kolapsom kriptovaluta, kao rezultat toga pojavljuju se neke ozbiljne prilike. Za one koji ne znaju, u proteklih nekoliko godina rudari kriptovaluta kupili su gotovo svaki GPU velikog kapaciteta koji je dostupan na tržištu. To je podiglo cijene i smanjilo dostupnost do točke u kojoj čak ni veliki pružatelji usluga u oblaku nisu mogli doći do postojećih modela.

U kombinaciji s Mooreovim zakonom, to je dovelo do situacije u kojoj je prosječni GPU hardver koji se koristi za bilo što osim enkripcije star nekoliko godina i vjerojatno je četiri puta manje moćan nego u normalnim tržišnim uvjetima. Ali to je također navelo mnoge softverske tvrtke da izbjegnu optimizaciju svoje robe za GPU. Dakle, u prosjeku je softver koji koristite vjerojatno 10 puta sporiji nego što bi trebao biti.

Ovo je možda najveća tržišna prilika u generaciji, a pametne tvrtke sada moraju tražiti kako je iskoristiti. Ubrzanje vašeg programa za obradu teksta ili proračunske tablice za deset puta vjerojatno neće otključati značajnu poslovnu vrijednost. Ali postoji nekoliko važnih područja koja će.

Analiza podataka i sustavi baza podataka

Najočitije područje su sustavi baza podataka, posebno oni koji rade na velikim podacima. Digitalizacija svijeta općenito se nije usporila, a kao rezultat toga, sustavi izgrađeni na naslijeđenim bazama podataka ovih dana jedva uspijevaju održati korak. To se krajnjim korisnicima ne čini uvijek kao problem s bazom podataka, ali se obično manifestira kao bolno sporo osvježavanje zaslona ili zaglavljivanje na pretrpanim kursorima.

To je donekle ublaženo prelaskom na računalstvo u oblaku s automatskim horizontalnim skaliranjem (dodavanje više CPU-a). Međutim, budući da su količine podataka tako velike, proces premještanja podataka između sustava i između CPU kutija postaje ograničenje brzine. Rezultat su nelinearni povrati, pri čemu udvostručenje primijenjene aritmetike daje, recimo, 50% veću brzinu.

Implicitni odgovor većine tvrtki na ovu okolnost je u osnovi prestanak pregledavanja svih podataka. Na primjer, možete agregirati podatke po satu na dnevnoj ili dnevnoj mjesečnoj osnovi. U normalnim radnim uvjetima i s dobro razumljivim podacima, to bi moglo biti u redu. Međutim, to nosi određene rizike jer moderne tehnike znanosti o podacima zahtijevaju pristup neobrađenim, granularnim podacima kako bi se potaknula temeljna vrsta uvida: otkrivanje anomalija.

Ne ignorirajte izvanredne vrijednosti

Anomalije mogu biti dobre ili loše, ali rijetko su neutralne. Oni predstavljaju vaše najbolje i najgore klijente te najbolje i najgore odgovore vaše tvrtke. Oni uključuju pitanja visokog poslovnog rizika i nagrade. Dakle, rješavanje tehnoloških ograničenja ignoriranjem odstupanja je apsurdno.

Klasičan primjer mogu biti komunalna poduzeća koja su donedavno koristila – a ponekad i dalje koriste – podatke kilometražne rezolucije za praćenje opasnosti od požara u šumi i drveću. Jedan piksel u takvom sustavu može sadržavati 1000 zdravih stabala i jedno mrtvo stablo. Ali potrebno je samo jedno stablo da udari u dalekovod u šumskom požaru dovoljno velikom da dovede do bankrota veliko komunalno poduzeće.

Poslovni rizici, u ovom slučaju, skriveni su u desetljećima starim odlukama o prikupljanju podataka pod starijom tehnologijom baze podataka – ali su svejedno vrlo stvarni. Danas bi bilo jako dobro vrijeme da se počnete baviti time jer su se resursi i metode brzo razvili u proteklih pet godina i općenito ne iskorištavaju GPU analitiku ili novi hardver.

Otkrijte skrivene tržišne prilike

Slična situacija s podacima o potencijalnim klijentima postoji u mnogim tvrtkama. Zastarjeli računovodstveni i tehnološki mentalitet može dovesti do rutinskog prikupljanja podataka u mjesečna i tromjesečna izvješća ad nauseam. Ali nikada ne biste trebali zaboraviti da su vaši kupci pojedinci čije kumulativno iskustvo na više dodirnih točaka čini temelj njihovog potencijala za kupnju ili preporuke (ili nedostatka istih). Baš kao i kod gore navedenih rizika, tržišne prilike skrivene su prema zadanim postavkama u uobičajenim agregacijama kao što su iznosi i prosjeci.

Ovo otvara još jedno vrlo važno pitanje u poslovnoj analitici, tko je unutar organizacije ovlašten pronaći takve rizike ili prilike. Možda je najvažniji razlog za nadogradnju naslijeđenih sustava s GPU analitikom dostupnost interaktivne vizualne analitike bez koda. Kao što ime sugerira, to omogućuje mnogo većem broju ljudi unutar organizacije da primijete rizik ili priliku i interaktivno se uključe kako bi to potvrdili ili odbili. To može biti prodavač ili zaposlenik na prvoj liniji koji se tradicionalno ne doživljava kao “analitičar podataka” ili “znanstvenik za podatke”.

Sljedeći koraci za postojeće podatke i sustave

Sve radne situacije su jedinstvene, tako da sljedeći korak organizacije ovdje može biti drugačiji. Ali kao jednostavan sljedeći korak, menadžeri bi trebali pogledati za koje dijelove poslovnih funkcija imaju odgovornost, a koji koriste skupove podataka ili softverske alate koji su stariji od pet godina. Zatim detaljnije pogledajte “velike” podatke koji su dostupni u odnosu na postojeće sustave i kakvu bi vrijednost mogli donijeti.

Ako vide područje mogućnosti, trebali bi razmotriti kakvu bi vrstu brzog pilota mogli organizirati za provjeru valjanosti. Ironično, bez pristupa interaktivnoj analizi GPU-a može biti teško procijeniti. Stoga bi tvrtke trebale razgovarati s dobavljačima i razmotriti testiranje u oblaku. Bol kripto rudara mogao bi biti dobitak kompanija.

Mike Flaxman je voditelj proizvoda u tvrtki Heavy AI.