Компанії вже на власному досвіді переконалися, що технології здатні зробити їх гнучкішими та надати більше конкурентоспроможності. Наприклад, близько 80% компаній зі списку Fortune 500 використовують для цього технології Microsoft. Наступного року технологічне лідерство також буде стимулювати розвиток бізнесу, і найвпливовішими будуть інтернет речей, кібербезпека та машинне навчання.

Інтернет речей стане масовим

Коли речі виходять на зв’язок, це відкриває додаткові можливості з їхнього моніторингу та управління. Тому інтернет речей продовжить набирати популярність у всіх секторах економіки. Такими можливостями цікавляться все більше – за останні 12 місяців увага до них зросла на 430%, якщо дивитися за кількістю запитів у Bing.

Сама концепція інтернету речей також розвивається, і поширення сенсорів та хмарних обчислень дає компаніям доступ до майже необмежених обсягів даних. Головним завданням для бізнесу наступного року буде збір цієї інформації, її обробка та прийняття компетентних рішень на її основі. Останні допоможуть поліпшити обслуговування клієнтів, сервісну підтримку, стимулювати інновації тощо. Загалом це може відкрити компаніям шлях до нових продуктів, моделей роботи та джерел заробітку.

Одним із прикладів трансформацій з інтернетом речей надає компанія Rockwell Automation. Вона створює нові форми аналітичних інструментів для оптимізації логістичних паливних ланцюгів. Для цього вона впроваджує моніторинг та підтримку для своїх продуктів у всьому світі. До останніх входять хмарні рішення, які використовують програмне забезпечення, сенсори та пристрої, і на основі цих даних передбачають збої обладнання вздовж всього логістичного ланцюга. З її інструментами нафтові та газові компанії можуть відстежувати свою ефективність у реальному часі та оптимізувати внутрішні процеси.

Від паливного сектору до купонів зі знижками на смартфоні – інтернет речей використовується сьогодні дедалі більше, і наступного року він стане масовим.

Посилення кібербезпеки

Цей рік запам’ятається компаніям своїми кібератаками – від них страждали відомі бренди майже в кожній індустрії. Це навіть змусило директора ФБР Джеймса Корні (James Corney) сказати: «У США існує два типи компаній. Ті, яких зламали, та ті, які ще не знають, що їх зламали».

Нещодавнє дослідження інституту Ponemon показало, що для магазинів роздрібної торгівлі втрати від кібератак подвоїлися з 2013 року та в середньому у 2014 році обходилися кожній компанії-жертві у $8,6 млн. При цьому зловмисники нападали не лише на торгові мережі – від них страждали компанії з фінансового, технологічного, комунікаційного та інших секторів економіки.

Бізнесу необхідно приділяти більше уваги боротьбі з кібернападами та захисту своєї інформації, щоб запобігти великим втратам. У Microsoft передбачають, що в наступному році почнуть використовувати нові технології для цього.

Однією з найбільших змін може стати міграція до Europay MasterCard та Visa (EMV) – нового рішення, яке має зменшити збитки від шахрайства. EMV – це глобальний стандарт для пластикових карток з вбудованими чіпами та технологія, яка використовується для аутентифікації транзакцій між чіпом та карткою.

Починаючи з жовтня 2015 року роздрібні торговці, що не працюють через сумісні з EMV зчитувачі карток, будуть оплачувати збитки від шахрайства з власної кишені. Така умова має стимулювати масовий перехід на сучасні типи карток та термінали оплати. Це дозволить підняти захищеність банків, магазинів та споживачів.

Машинне навчання

Наступного року хмарні служби з обробки великих даних зможуть вивести користувачів Microsoft на новий рівень. Машинне навчання зростатиме експоненціально та набуде особливої популярності в роздрібній торгівлі, виробництві та охороні здоров’я.

Цей ріст стимулюватимуть три фактори: ширший доступ до машинного навчання, потужні обчислювальні можливості комп’ютерних систем та сервісів, а також підвищена доступність онлайнових даних. Завдяки цим особливостям компанії зможуть використати машинне навчання для прийняття рішень на основі наявної інформації.

Практичний приклад використання таких технологій надає фірма Pier 1 Imports. Вона за допомогою «хмари» Azure Machine Learning та разом зі своїм партнером MAX451 може з точністю у 56% визначити, продукт якої категорії купить споживач наступного разу. Вони також можуть передбачати ймовірність придбання товарів з будь-якої групи, для чого використовують дані електронної комерції та звичайних магазинів.