Tuesday, March 7, 2017

Dự báo 7 xu hướng công nghệ sẽ thống trị thế giới trong năm 2017

1. IoT và công nghệ "Nhà thông minh" (Smart Home).
Chúng ta đã từng nghe về cuộc cách mạng sắp tới của vạn vật kết nối (Internet-of-things - IoT) và kết quả là sự liên kết của công nghệ nhà thông minh trong nhiều năm tới. Nhưng có một vấn đề đang tồn tại khiến chúng ta đến nay vẫn chưa thể sống trong một ngôi nhà thông minh đúng nghĩa, đó là sự xuất hiện của quá nhiều đối thủ cạnh tranh và không ai chấp nhận kết nối thiết bị của mình với thiết bị của đối thủ.
Hy vọng trong năm tới, các "ông lớn" trong lĩnh vực công nghệ mới mẻ này như Google, Amazon, và Apple sẽ hợp tác với nhau để giúp người dùng thực sự có một sự trải nghiệm công nghệ liền mạch.
2. AR và VR.
Chúng ta đã nhìn thấy một số bước tiến quan trọng trong công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) và công nghệ thực tế ảo (VR) trong năm 2016. Oculus Rift đã được phát hành, và được đón nhận tích cực, và hàng ngàn ứng dụng và trò chơi VR theo sau. Chúng ta cũng chứng kiến Pokémon Go, một trò chơi AR, bùng nổ với hơn 100 triệu lượt tải về.
Thị trường công nghệ đã sẵn sàng cho AR và VR, và chúng ta đã có một số thiết bị trong giai đoạn đầu và công nghệ cao cho các ứng dụng này, và năm tới, chúng ta hy vọng chúng sẽ thực sự cất cánh. Và một khi chúng thực sự bùng nổ thì những đối tượng người dùng là những doanh nghiệp cần phải sẵn sàng nắm bắt xu hướng công nghệ để tạo ra những phiên bản tiếp thị theo công nghệ AR và VR.
3. Máy học.
Máy học (Machine learning) - một phần của trí tuệ nhân tạo - đã có một số bước tiến lớn trong vài năm qua, thậm chí nổi lên trở thành một công cụ hỗ trợ và tăng cường thuật toán công cụ tìm kiếm cốt lõi của Google. Nhưng một lần nữa, chúng ta vẫn chỉ nhìn thấy nó trong phạm vi giới hạn của một ứng dụng.
Trong năm 2017, chúng ta mong đợi để xem các cập nhật máy học nổi lên vượt qua khuôn khổ của một công cụ hỗ trợ ứng dụng để mang tới cho người dùng những đề nghị tốt hơn dựa trên lịch sử mua hàng trước khi dần dần cải thiện trải nghiệm trong một ứng dụng phân tích.
4. Tự động hóa.
Các nhà tiếp thị sẽ (chủ yếu) có lý do để tìm hiểu cách thức để áp dụng tự động hóa trở thành một trụ cột lớn trong năm 2017, với công nghệ tiên tiến cho phép tự động hóa các nhiệm vụ trước đây con người độc quyền.
Chúng ta đã có các nhà báo robot đưa tin một vài năm nay, và hy vọng sẽ không lâu chúng sẽ có bước nhảy vọt để tham gia vào những bài báo thực tế hơn. Rất có thể chúng ta sẽ bắt đầu thấy năng suất tăng vọt trong nghề báo cũng như sẽ bắt đầu thấy một số việc làm biến mất hoàn toàn.
Khi tự động hóa được kết hợp với máy học, tất cả mọi thứ có thể cải thiện nhanh hơn, vì vậy năm 2017 có khả năng sẽ là một năm thực sự mang tính bước ngoặt của công nghệ tự động hóa.
5. Thuần hóa Big Data.
Big Data hay Dữ liệu lớn đã trở thành một chủ đề lớn trong​ 5 năm qua, khi nó dần trở thành một từ thông dụng. Ý tưởng này là một sự tổng hợp tập trung một khối lượng rất rất lớn dữ liệu có thể giúp chúng ta trong tất cả mọi thứ từ lập kế hoạch điều trị y tế tốt hơn tới thực hiện các chiến dịch tiếp thị.
Nhưng sức mạnh lớn nhất của dữ liệu lớn - đó là cơ sở định tính, số liệu - cũng là một điểm yếu. Trong năm 2017, hy vọng chúng ta sẽ thấy những tiến bộ trong việc thuần hóa "con quái vật" Big Data, khiến nó đến gần hơn với chúng ta .
6. Tích hợp vật chất hữu hình-kỹ thuật số.
Các thiết bị di động đã dần dần ​trở thành một phần công nghệ thiết yếu cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Thật hiếm thấy ai không mang chiếc một điện thoại thông minh tại bất kỳ thời điểm nào, và điều này khiến cho chúng ta có thể tiếp cận với thông tin thực tế vô hạn trong thế giới thực. Chúng ta đã có những thứ như mạng bán hàng trực tuyến, cho phép khách hàng trực tuyến để mua và nhận sản phẩm tại một địa điểm bán lẻ hữu hình, nhưng mức độ tiếp theo sẽ còn là sự tích hợp thêm giữa thực tại ​hữu hình và kỹ thuật số. ​
Các thương hiệu trực tuyến như Amazon sẽ tung ra các sản phẩm ​hữu hình nhiều hơn, giống như nút Dash (một thiết bị cho phép người dùng mặc định bấm đặt hàng tự động một khối lượng sản phẩm nhất định được cài đặt trước), và các thương hiệu ​hữu hình như Walmart sẽ bắt đầu có nhiều hơn các tính năng kỹ thuật số, giống như bản đồ cửa hàng và thử nghiệm sản phẩm.
7. Tất cả mọi thứ theo yêu cầu.
Nhờ các thương hiệu như Uber, con người đang nhận được tất cả mọi thứ theo yêu cầu thông qua các ứng dụng điện thoại. Trong năm 2017, ​chúng ta hy vọng điều này sẽ phát triển hơn nữa. Có hàng ngàn ứng dụng có sẵn ​để chúng ta có thể đặt xe, giao hàng thực phẩm, và thậm chí là có một nơi để ở lại qua đêm.
Bất cứ ai trong ngành công nghiệp công nghệ đều biết rằng đưa ra dự đoán về ​xu hướng tương lai của công nghệ, thậm chí chỉ là một năm, là một bài tập ​rất khó. Bất ngờ có thể đến từ một số xu hướng khác nhau, và hiếm khi sự phát triển của công nghệ ​diễn ra đúng như ​chúng được dự ​báo.
Tuy nhiên, việc đưa ra những dự báo cho những gì sẽ diễn ra tiếp theo của công nghệ vẫn rất cần thiết bởi nó giúp chúng ta, đặc biệt là những nhà kinh doanh có thể chuẩn bị cho mình các chiến lược tiếp thị (hoặc ngân sách) cho phù hợp./.

Việt Đức (TTXVN)

Monday, January 23, 2017

Software Engineering for Big Data by the University of Waterloo, 2016


The main goal of this course is to explore the forefront of research involving the interaction between software engineering and Big Data. The course will examine topics such as requirements, models, designs, architectures, and testing of applications based on big data techniques such as analytics, mining, clustering, recommendation, streams and machine learning, in a variety of domains.

Tuesday, January 3, 2017

Do you know what is powerful real-time analytics?

In the Digital age today, world has become smaller and faster. 
 
Global audio & video calls which were available only in corporate offices, are now available to common man on the smartphone.
 
Consumers have more information of the products and comparison than the manufactures at any time, any place, and any device.
 
Gone are the days, when organizations used to load data in their data warehouse overnight and take decision based on BI, next day. Today organizations need actionable insights faster than ever before to stay competitive, reduce risks, meet customer expectations, and capitalize on time-sensitive opportunities – Real-time, near real-time.
 
Real-time is often defined in microseconds, milliseconds, or seconds, while near real-time in seconds, minutes.
 
With real-time analytics, the main goal is to solve problems quickly as they happen, or even better, before they happen. Real-time recommendations create a hyper-personal shopping experience for each and every customer.
 
The  Internet of Things(IoT) is revolutionizing real-time analytics. Now, with sensor devices and the data streams they generate, companies have more insight into their assets than ever before.
 
Several industries are using this streaming data & putting real-time analytics. 
 
·        Churn prediction in Telecom
·        Intelligent traffic management in smart cities
·        Real-time surveillance analytics to reduce crime
·        Impact of weather and other external factors on stock markets to take trading decisions
·        Real-time staff optimization in Hospitals based on patients 
·        Energy generation and distribution based on smart grids
·        Credit scoring and fraud detection in financial & medical sector
 
Here are some real world examples of real-time analytics:
 
·        City of Chicago collects data from 911 calls, bus & train locations, 311 complaint calls & tweets to create a real-time geospatial map to cut crimes and respond to emergencies
·        The New York Times pays attention to their reader behavior using real-time analytics so they know what’s being read at any time. This helps them decide which position a story is placed and for how long it’s placed there
·        Telefonica the largest telecommunications company in Spain can now make split-second recommendations to television viewers and can create audience segments for new campaigns in real-time
·        Invoca, the call intelligence company, is embedding IBM Watson cognitive computing technology into its Voice Marketing Cloud to help marketers analyze and act on voice data in real-time.
·        Verizon now enables artificial intelligence and machine learning, predicting the customer intent by mining unstructured data and correlations
·        Ferrari, Honda & Red Bull use data generated by over 100 sensors in their Formula 
One cars and apply real-time analytics, giving drivers and their crews the information they need to make better decisions about pit stops, tire pressures, speed adjustments and fuel efficiency.
 
Real-Time analytics helps getting the right products in front of the people looking for them, or offering the right promotions to the people most likely to buy. For gaming companies, it helps in understanding which types of individuals are playing which game, and crafting an individualized approach to reach them.
 
As the pace of data generation and the value of analytics accelerate, real-time analytics is the top most choice to ride on this tsunami of information.
 
More and more tools such as Cloudera Impala, AWS, Spark, Storm, offer the possibility of real-time processing of Big Data and provide analytics,
Now is the time to move beyond just collecting, storing & managing the data to take rapid actions on the continuous streaming data – Real-Time!! 

Content Rating