10 فناوری برتر سال 2020 ، تغییر تنها ثابت است. این امر در زندگی حرفه ای شما نیز صدق می کند. ارتقاء مقیاس خود به خود یک نیاز امروزه است ، دلیل آن بسیار ساده است ، فناوری خیلی سریع در حال پیشرفت است. من 10 فناوری برتر برتر را لیست کرده ام که انتظار می رود در سال 2020 بازار عظیمی را بدست آورند.
- هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
- بلاکچین (Blockchain)
- واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (Augmented Reality and Virtual Reality)
- محاسبات ابری شناختی (Cognitive Cloud Computing)
- انگولار و ری اکت (Angular and React)
- توسعه عملیات یا دواپس (DevOps)
- اینترنت اشیاء (Internet of Things)
- برنامه های هوشمند (Intelligent Apps)
- اطلاعات بزرگ (Big Data)
- اتوماسیون فرآیند رباتیک (Robotic Process Automation)
1) اتوماسیون فرآیند رباتیک (Robotic Process Automation)
RPA یا همان اتوماسیون فرایند رباتیک درواقع یک اپلیکیشن از تکنولوژی است که توسط منطق کسب و کار و ورودی های ساختاری اداره میشود و هدف آن اتوماسیون فرایندهای کسب و کار است. با استفاده از RPA، یک کسب و کار می‌تواند برخی فرایندهای کسب و کار را خودکار کند و وقت خود را برای خدمت به مشتریان یا دیگر کارهای با ارزش بگذارد.
کسب و کارها می‌توانند با استفاده از ابزارهای RPA یک نرم افزار یا رباط را به منظور تفسیر برنامه ها برای پردازش معامله، دستکاری داده ها و برقراری ارتباط با دیگر سیستم های دیجیتال پیکربندی کنند.
مزایای RPA چیست؟
RPA سازمان ها و شرکت ها را قادر می‌سازد تا هزینه های نیروی انسانی و خطاهای انسانی را کاهش دهند. ربات ها به طور معمول آسان و کم هزینه پیاده سازی می‌شوند و به هیچ نرم افزار سفارشی یا یکپارچه سازی سیستم های عمیق نیازی ندارند. فرایند کسب و کار یک فرایند پیچیده است و معمولا باید برای آن وقت زیادی صرف کنید. RPA یا همان اتوماسیون فرایند رباتیک درواقع مراحل غیر ضروری در طی روند کسب و کار را از پیش رو بر می‌دارد.
همچنین RPA قوانین کسب و کاری که با شرایط فعلی سازگار نیستند و از قدیم وجود داشته اند را به طور سازگارتر و دقیق تر توصیف می‌کند. همچنین باعث آسان شدن مراحل و اطلاعات کسب وکار شما میشود و در بخش های مختلف برای شما کاهش هزینه هاو صرفه جویی در هزینه ها را در پی خواهد داشت.
RPA یک اتوماسیون است که با به چالش کشیدن کارکنان یک شرکت باعث افزایش بازدهی و کارایی کارکنان آن شرکت میشود و مشکلات فرایندهای کسب و کار را کاهش می‌دهد.
9) اطلاعات بزرگ (Big Data)
“داده‌های بزرگ (Big Data)” علم جدید درک و پیش‌بینی رفتار انسان با مطالعه حجم زیادی از داده‌های ساخت نیافته است. داده‌های بزرگ نیز به عنوان “تجزیه و تحلیل پیشگویانه شناخته شده است.
تجزیه و تحلیل پست‌های توییتر و فیس‌بوک، جستجوهای eBay، پیگیری‌های GPS و دستگاههای خودپرداز، نمونه‌ای از داده‌های بزرگ هستند. مطالعه فیلم‌های امنیتی، اطلاعات ترافیکی، الگوهای آب و هوایی، ورود هواپیماها ، گزارشات مربوط به برج‌های تلفن همراه و ردیاب‌های ضربان قلب، فرم‌های دیگر هستند. داده‌های بزرگ یک علم جدید است که هر بار تغییر می‌کند و فقط تعداد کمی از کارشناسان همه آن را درک می‌کنند.
آینده داده های بزرگ
پیش بینی می شود که حجم داده ها در سال 2020 نیز بزرگتر شوند. گزارشی از IBM اعلام کرده است که تا سال 2020 حدود 2.72 میلیون شغل علوم داده در دسترس خواهد بود تا سازمانها را در برخورد با این حجم داده ها یاری رسانند و این صحت دارد. استفاده مداوم از داده های بزرگ بر شیوه ادراک و استفاده از هوش تجاری تأثیر می گذارد. برخی از داده های بزرگ شامل مفاهیم جدید هستند ، در حالی که برخی دیگر فن آوری های رایانه ای متفاوتی را که مبتنی بر داده های بزرگ است مخلوط و ادغام می کنند. به عنوان مثال ، یادگیری ماشین در حالی که در زمان واقعی کار می کند با آنالیز و پاسخ های صوتی ادغام می شود. مثال دیگر ترکیب blockchain با اینترنت اشیاء (IoT) است.
همچنین بخوانید : فایروال و آنتی ویروس | قرار دادن برنامه و نرم افزار + محل نصب برنامه
8) برنامه های هوشمند (Intelligent Apps)
با بیش از ۲.۷ میلیارد کاربر تلفن های هوشمند در سراسر جهان، جای تعجب نیست که صنعت اپلیکیشن موبایل درحال پیشرفت است. اگر به آمار دانلود و استفاده از اپلیکیشن های موبایل نگاهی بیاندازیم متوجه میشویم که میزان استفاده از اپلیکیشن و نفوذ موبایلهای هوشمند هنوز هم با سرعت در حال رشد است و هیچ نشانه ای از کند شدن این رشد در آینده ای قابل پیش بینی نیست.
اکنون ۱.۳۵ میلیارد کاربر تبلت در سرتاسر جهان است ،که طی شش سال گذشته، دو برابر شده است. اگر در طول روز یک ثانیه نگاه خود را از موبایل خود برگردانید، متوجه خواهید شد که همه افراد چشمان خود را به یک دستگاه موبایل دوخته اند. درحقیقت، مطالعات نشان می دهد که متوسط هر آمریکایی هر ۱۲ دقیقه موبایل خود را بررسی می کند. ۱۰% از افراد موبایلهای خود را هر چهار دقیقه یکبار چک می کنند.
ما از موبایل هایمان در محل کار، خانه، خیابان، هنگام، غذا خوردن، در رخت خواب و حتی در اتومبیل های خود استفاده می کنیم. ممکن است همین حالا در حال خواندن آن از موبایل باشید.
همه در گوشی خود چه می کنند؟ خب، ۹۰% از زمان موبایل صرف اپلیکیشن ها می شود.
این خبر دلگرم کننده برای توسعه دهندگان اپلیکیشن های موبایل یا صاحبان اپلیکیشنها، می باشد. اما برای اینکه در این فضا موفق باشیم باید دو اتفاق رخ دهد.
- کاربران باید برنامه شما را دانلود کنند
- کاربران باید از برنامه شما استفاده کنند.
اگر می خواهید به رقابت کنید و سهم خود از این صنعت چند میلیارد دلاری بگیرید، باید درک دقیقی از نحوه دانلود و استفاده مردم از اپلیکیشن های موبایل داشته باشید..
آمار اپلیکیشن کلیدی موبایل
- پیش بینی می شود اپلیکیشن های موبایل تا سال ۲۰۲۰ ، ۱۸۹ میلیارد دلار درآمد کسب کنند.
- در فروشگاه اپل ۲.۲ میلیون اپلیکیشن برای دانلود در دسترس است.
- در گوگل پلی استور ۲.۸ میلیون اپلیکیشن برای دانلود وجود دارد.
- ۲۱% از هر هزار اپلیکیشن را ۵۰+ بار در روز باز می کنند.
- ۴۹% از مردم هر روز ۱۱+ بار اپلیکیشن باز می کنند.
- ۵۷% از کل استفاده از رسانه های دیجیتال با استفاده از اپلیکیشن های موبایل انجام میشود.
- به طور متوسط صاحبان موبایل هر ماه از ۳۰ اپلیکیشن استفاده می کند.
آمار دانلود اپلیکیشن های موبایل
* اپلیکیشن ها بدون دانلود موفق نمی شوند*
به نظر می رسد عبارت خیلی ساده ای باشد، اما اغلب صاحب اپلیکیشن ها از این موضوع غافل می شوند. شما می توانید بهترین اپلیکیشن را در کره زمین داشته باشید ، اما اگر کسی آن را دانلود نکند ، پیشرفتی نخواهید کرد. بنابراین قبل از اینکه بتوانید افراد را برای دانلود اپلیکیشن خود مجبور کنید ، باید تحقیقات مناسب انجام دهید.
در سال 2019 بیش از 205 میلیارد دانلود اپلیکیشن وجود داشته است. این افزایش 15% نسبت به سال قبل است. کارشناسان پیش بینی می کنند که بین سالهای 2018 و 2022 شاهد افزایش 25 درصدی دانلود اپلیکیشن های در سراسر جهان خواهیم بود.
چند آمار از داخل کشور
- در بزرگترین مارکت اندروید ایرانی به نام کافه بازار هم اکنون 37 میلیون نفر در نصب فعال دارد
- بیش از 40 میلیون گوشی هوشمند در ایران وجود دارد که از اینترنت نیز استفاده می کنند
- 22هزار توسعه دهنده در کافه بازار فعال هستند
- در بازار حدود 132 هزار برنامه موبایلی و 31 هزار بازی موبایلی وجود دارد
- درآمد توسعه‌دهندگان ایرانی در سال گذشته 89 درصد رشد کرده است
7) اینترنت اشیاء (Internet of Things)
به‌طور کلی اشاره دارد به بسیاری از چیزها شامل اشیا و وسایل محیط پیرامون‌مان که به شبکه اینترنت متصل شده و توسط اپلیکیشن‌های موجود در تلفن‌های هوشمند و تبلت قابل کنترل و مدیریت هستند. اینترنت چیزها به زبان ساده، ارتباط سنسورها و دستگاه‌ها با شبکه‌ای است که از طریق آن می‌توانند با یکدیگر و با کاربرانشان تعامل کنند. این مفهوم می‌تواند به سادگی ارتباط یک گوشی هوشمند با تلویزیون باشد یا به پیچیدگی نظارت بر زیرساخت‌های شهری و ترافیک. از ماشین لباسشویی و یخچال گرفته تا پوشاکمان، این شبکه بسیاری از دستگاههای اطراف ما را در برمی‌گیرد.
IoT در اصل در حال اتصال بسیاری از دستگاه ها و ایجاد یک شبکه مجازی است که همه چیز یکپارچه از طریق یک مرکز نظارت کار می کند.
IoT یک شبکه غول پیکر از دستگاههای متصل است که همگی داده های مربوط به نحوه استفاده آنها و محیط هایی که در آن کار می شوند جمع آوری و به اشتراک می گذارند
آمازون معروفترین مثال اینترنت اشیا
آمازون با استفاده از IoT توانسته تبدیل به بزرگترین مرکز خرید اینترنتی شود و فرصت های شغلی زیادی در بخش های مختلف مثل انبارداری و ارسال سفارش ایجاد کرده است.
نتیجه نهایی و آینده اینترنت اشیا
بازارکار IoT بسیار گسترده است به‌گونه‌ای که کارشناسان تخمین می‌زنند که IoT با حدود ۳۰ میلیارد اشیا در سال ۲۰۲۰ تشکیل خواهد شد و ارزش بازار جهانی IoT به ۱/۷ تریلیون دلارخواهد رسید. ضمن آنکه با توجه به روند افزایشی میزان استفاده و استقبال از تلفن همراه توسط مشتریان پیش‌بینی میشود در سال ۲۰۲۰ شاهد استفاده حداقل ۶میلیارد نفر از این سیستم خواهیم بود
6) توسعه عملیات یا دواپس (DevOps)
توسعه عملیات یا دواپس (DevOps) مخفف “توسعه نرم‌افزار DEVelopment” و “عملیات فناوری اطلاعات OPerationS” است. دواپس، مجموعه‌ای از روشها، فرایندها و ابزارهایی است که با تمرکز بر ارتباطات، همکاری و یکپارچگی بین تیم های توسعه نرم‌افزار و عملیات فناوری اطلاعات، ارزش های تولید شده را به طور سریع و مداوم به مشتریان نهایی می رساند.
ادغام کلمات اختصاری “Dev” و “Ops” به این موضوع اشاره دارد که توسعه و عملیات به عنوان دو تیم مستقل و کاملاً جدای از هم، جای خود را به تیم های چند تخصصی با مهارت ها، روشها و ابزار یکپارچه داده‌است.
مزایای DevOps
- سرعت : شیوه های DevOps به شما امکان می دهند با سرعت بیشتری برای نوآوری حرکت کنید ، بهتر با بازارها در حال تغییر وفق دهید و در رانندگی نتایج کسب و کار کارآمدتر شوید.
- تحویل سریع : با افزایش سرعت انتشار ، می توانید محصول خود را سریعتر بهبود بخشیده و مزیت رقابتی ایجاد کنید.
- قابلیت اطمینان : شیوه های DevOps مانند ادغام مداوم و تحویل مداوم می تواند کیفیت به روزرسانی برنامه ها و تغییرات زیرساختی را تضمین کند ، بنابراین می توانید ضمن حفظ تجربه بهینه برای کاربران نهایی ، با سرعت بیشتری تحویل بگیرید.
- همکاری بهبود یافته : براساس یک مدل DevOps ، توسعه دهندگان و تیم های عملیاتی از نزدیک همکاری می کنند ، مسئولیت های خود را با یکدیگر به اشتراک می گذارند و گردش کارشان را با هم ترکیب می کنند. این باعث کاهش ناکارآمدی و صرفه جویی در وقت می شود.
- امنیت : شما می توانید با استفاده از ابزارهای خودکار و تست امنیتی یکپارچه ، یک مدل DevOps را بدون آسیب رساندن امنیت ، اتخاذ کنید.
5) انگولار و ری اکت (Angular and React)
ری اکت (React):
React یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای توسعه UI است. این برنامه توسط فیس بوک و یک جامعه منبع باز از توسعه دهندگان اداره می شود.
این چارچوب در ماه مه 2013 معرفی شد.
React چارچوبی است که در توسعه وب و موبایل کاربرد دارد. با این حال ، برای توسعه تلفن همراه ، باید با کوردووا (Cordova) ترکیب شود. علاوه بر این ، برای توسعه تلفن همراه ، یک چارچوب اضافی وجود دارد – React Native.
ری اکت را می توان برای ساختن برنامه های وب یک صفحه ای و چند صفحه ای استفاده کرد.
انگولار(Angular):
Angular یک چارچوب باز JavaScript برای توسعه وب و موبایل است. این مبتنی بر TypeScript است و توسط تیم Angular Team Google و جامعه توسعه دهنده Angular مدیریت می شود.
Angular (که با نام Angular 2.0 نیز شناخته می شود) در سپتامبر 2016 راه اندازی شد ، بازنویسی کاملی از AngularJS (Angular 1.0) است که در سال 2010 معرفی شد
Angular برای توسعه وب و موبایل مناسب است. با این حال ، در توسعه تلفن همراه ، بخش بزرگی از کار توسط Ionic انجام می شود. علاوه بر این ، مشابه React ، Angular دارای چارچوب توسعه تلفن همراه دیگری است. همتای React Native NativeScript است.
انگولار همچنین می تواند برای هر دو برنامه وب یک صفحه ای و چند صفحه ای استفاده شود.
در نتیجه :
اتگولار یک چارچوب توسعه کامل وب و موبایل است. ری اکت چارچوبی است فقط برای توسعه UI ، که می تواند با کمک کتابخانه های اضافی به یک راه حل تمام عیار تبدیل شود.
نتیجه گیری از مقایسه دو فناوری برتر فرانت اند (front-end) و نامگذاری بهترین فناوری معنایی ندارد زیرا هر دو در نوع خود بهترین هستند. این واقعاً نیاز به ، پروژه ، توسعه دهنده و درک او بستگی دارد ، زیرا Angular با ماژول های زیادی همراه است ، بنابراین برنامه نویس را بر روی پروژه متمرکز می کند در حالی که React به شما امکان می دهد تا با کتابخانه های مختلف کار کنید و از این طریق برنامه نویس باعث کشف بسیاری از کتابخانه ها می شود. همچنین ، اگر یک توسعه دهنده به دنبال برنامه هایی با اندازه بسیار کمتر است ، React بهترین است و اگر به دنبال یک منحنی یادگیری بالا با تعداد بیشتری ویژگی هستید ، Angular بهترین است.
همچنین بخوانید : فیشینگ چیست و چگونه کار می کند ؟ + انواع فیشینگ
4) محاسبات ابری شناختی (Cognitive Cloud Computing)
محاسبات شناختی (Cognitive computing) سیستم عامل های فناوری را توصیف می کند که ، به طور کلی ، مبتنی بر رشته های علمی هوش مصنوعی و پردازش سیگنال است . این سکوها از جمله فن آوری های دیگر شامل یادگیری ماشین ، استدلال ، پردازش زبان طبیعی ، تشخیص گفتار و بینایی (شناخت شی) ، تعامل انسان و رایانه ، گفتگو و روایت را شامل می شود.
در حال حاضر ، هیچ تعریفی درباره محاسبات شناختی در دانشگاه یا صنعت وجود ندارد.
به طور کلی ، اصطلاح محاسبات شناختی برای اشاره به سخت افزار و یا نرم افزار جدیدی استفاده شده است که عملکرد مغز انسان را تقلید می کند و به پیشرفت انسان کمک می کند. به این معنا که ، CC نوع جدیدی از محاسبات با هدف مدلهای دقیق تر نحوه حس مغز / ذهن انسان ، دلایل و پاسخ به محرک است. برنامه های CC تجزیه و تحلیل داده ها و نمایشگرهای صفحه سازگار ( adaptive user interface) را برای تنظیم محتوا برای نوع خاصی از مخاطبان پیوند می دهند. به همین ترتیب ، سخت افزارها و برنامه های CC تلاش می کنند تا از لحاظ طراحی عاطفی تر و تأثیرگذار باشند.
3) واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (Augmented Reality and Virtual Reality)
واقعیت افزوده (AR): اغلب با استفاده از دوربین روی تلفن هوشمند ، عناصر دیجیتالی را به یک نمایش زنده اضافه می کند. نمونه هایی از تجربیات augmented reality شامل لنزهای Snapchat و بازی Pokemon Go است.
واقعیت مجازی (VR): حاکی از یک تجربه کامل غوطه وری است که دنیای جسمی را خاموش می کند. با استفاده از دستگاه های VR مانند HTC Vive ، Oculus Rift یا Google Cardboard ، کاربران می توانند به تعدادی از محیط های واقعی و تخیل مانند وسط کلونی پنگوئن اسکواش یا حتی پشت اژدها منتقل شوند.
2) بلاکچین (Blockchain)
به طور کلی بلاک چین یک نوع سیستم ثبت اطلاعات و گزارش است. تفاوت آن با سیستم‌های دیگر این است که اطلاعات ذخیره شده روی این نوع سیستم، میان همه اعضای شبکه به اشتراک گذاشته می‌شوند و با استفاده از رمزنگاری امکان حذف و دستکاری اطلاعات ثبت شده تقریبا غیرممکن است.
بیت کوین اولین کاربرد از این فناوری بود و از بلاک چین برای ذخیره اطلاعات دارایی کاربران بهره برد. اگر بلاک چین یک سیستم عامل باشد، بیت کوین نرم افزاری روی این سیستم عامل است.
بلاک چین یک فناوری است که امکان ثبت اطلاعات به صورت دائمی و بدون امکان تغییر را فراهم می‌کند.
این فناوری در حقیقت نوعی دیتابیس یا پایگاه داده است که روی یک یا چند سرور خاص قرار ندارد بلکه روی تمام کامپیوترهایی که به شبکه متصل می‌شوند، توزیع شده است. به دلیل بهره بردن از رمزنگاری و ثبت آن در همه کامپیوترهای شبکه، گزارشات ثبت شده قابل هک یا حذف نیستند.
درست است که بیت کوین اولین کاربرد این فناوری بود اما از این سیستم انقلابی برای هر سیستمی که نیاز به ثبت گزارش داشته باشد می‌توان بهره برد.
1) هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
خیلی از افراد هنوز هم با شنیدن واژه هوش مصنوعی به ربات ها فکر می کنند و تصور می کنند که منظور از هوش مصنوعی همان ربات های بی احساسی هستند که برای انجام راحت تر کارها طراحی شده اند و قرار است در آینده جای انسان ها را بگیرند. مسئول این نوع تفکر به احتمال زیاد فیلم های علمی و تخیلی است اما واقعیت با آنچه که تصور می شود تفاوت دارد.
هوش مصنوعی یا artificial intelligence شاخه ای از علوم رایانه است که در آن سعی می کنند تا ماشین های هوشمندی تولید کنند که توانایی انجام وظایفی که نیاز به هوش انسانی دارد را داشته باشند. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و در واقع ماشین هایی هستند که به گونه ای برنامه نویسی شده اند که همانند انسان فکر کنند توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشند.
دسته بندی هوش مصنوعی
- ماشین های انفعالی : نمونه این دسته deep blue است که یک برنامه شطرنج بود که در دهه 1990 توانست گری کاسپاروف، قهرمان شطرنج جهان را شکست دهد. deep blue می توانست مهره های روی هر خانه شطرنج را شناسایی کند و حرکت های پیش رو را پیش بینی کند. مشکل برنامه آن بود که نمی توانست تجربه های قبلی خود را به یاد بسپارد و از آن برای حرکت های آینده اش استفاده کند. این برنامه هربار تمام حرکت های استراتژیک ممکن خود و رقیب را بررسی و آنالیز می کرد و بهترین آن ها را انتخاب می کرد. این نوع از هوش مصنوعی و برنامه های این چنینی برای هدف های محدودی قابل استفاده هستند و نمی توانند به راحتی در موقعیت های دیگری کاربرد داشته باشند.
- حافظه محدود : این سیستم هوش مصنوعی برعکس قبلی می تواند از تجارب گذشته برای تصمیمات آینده اش استفاده کند. برخی از کارکرد های تصمیم گیری در ماشین های خود ران از این نوع طراحی هستند. این نوع ماشین ها از مشاهداتشان برای تصمیماتی که در آینده ای نه چندان دور می خواهند بگیرند استفاده می کنند. مثلا اینکه لاینی که در آن در حال رانندگی هستند را عوض کنند. البته این نوع مشاهدات و تجربیات به صورت همیشگی ذخیره نمی شوند.
- تئوری ذهن : این نوع از هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد اما اساس این عبارت روانشناختی به تمامی اعتقادات و دانش ها، آرزوها و آمال و نیت هر فرد بر می گردد و تاثیری که هر کدام از آن ها بر تصمیم گیری یک فرد دارد. این هوش مصنوعی قادر به درک و آنالیز این نوع از تصمیم گیری ها می باشد.
- خود آگاهی : در این دسته سیستم هوش مصنوعی آگاهی از خود و هوشیاری وجود دارد. ماشین های دارای خود آگاهی می توانند بفهمند که در چه سطح و حالتی هستند و می توانند از اطلاعاتی که بدست می آورند احساسات دیگران را نتیجه گیری کنند. البته این نوع از هوش مصنوعی نیز همانند مورد سوم هنوز وجود ندارد.
جمعبندی
از بیش از یک فناوری موجود در حوزه هوش مصنوعی برای حل مسائل (در دامنه‌های مختلف) استفاده میشود. یاد دادن انجام خودکار فعالیت‌ها (خاص یا عمومی) به کامپیوتر، بدون اینکه دستور العمل‌های صریحی برای انجام آنها داده شود، کار بسیار سختی است. چنین کاری نیازمند استفاده از تکنولوزی‌های مختلف و طراحی هوشمندانه راه حل، با استفاده از فناوری‌های در دسترس است. حوزه فناوری های هوش مصنوعی و چشم‌انداز آن، با توجه به گستردگی دامنه، بسیار آشفته و در هم ریخته است.
منبع : سکیوریتی سیتی
لطفا با نظرات خود ما را دلگرام کنید
دیدگاهتان را بنویسید