報道機関を見ると、「デジタルエコノミー」というフレーズは、今後数年間で最も人気のあるものの1つになると予想されます。
しかし、言葉から行動に移り、実際にデジタルリープを実現するには、使用するアプローチとツールを修正する必要があります。 以前の出版物の続きであるこの出版物の枠組みでは、ビジネスRでのエコシステムの使用がデジタル経済への移行のタスクに完全に適合するという論文を簡潔に説明する予定です。
なぜ新しいアプローチとツールが必要なのですか？
- 複数のデータの増加
- データソースの複数の増加
- 交換フォーマットの複数の増加
- 非構造化データを操作する
- 歴史的分析から科学的予測への焦点シフト
- 視覚化と知覚の容易さを重視
- 「リアルタイム」モードで動作するための意思決定の時間の複数の削減
高レベル設計（HLD）Rベースの分析システム
さまざまなタスクの進化的開発において、さまざまな手法と最新のオープンソースツールが改訂されました。 その結果、かなり汎用的な汎用スタックが形成されました。その一般的なアーキテクチャは次のとおりです。
主要なソリューションコンポーネント
サブジェクト領域、データのタイプおよびスケールによっては、すべてのスタック要素が使用されるわけではありません。 しかし、タスクが何であれ、分析コア、およびユーザーの視点から見たシステムの顔は、それぞれR＆Shinyのままです。
ビジネス予測分析出口
原則として、ほとんどの人は、この言葉に正確に何を入れているのかを詳述せずに「レポート」を見ることを期待しています。 Ecosystem Rを使用すると、より多くの典型的な期待を得ることができます。
- HTMLの形式で定期的なレポートを生成する（埋め込まれたhtmlWidgetsの形式のインタラクティブな要素を使用）;
- PDF形式のスタッフレポートの生成。
- M2Mインタラクション用のさまざまな形式のさまざまなアップロードの生成。
- インタラクティブ分析アプリケーション（ダッシュボード）;
- 運用分析の要素（結果の計算に基づく他のITシステムへの自動変更）。
上記のすべての種類のレポートとAWPの環境は、Shiny Server \ Connect Serverです。 有料版または無料版では、分析を超える要件に依存し、ワークロード、セキュリティ、および集中管理の要件によって決定されます。
特定のHLDの5つのビジネス議論
- 先進的で実績のあるオープンソースツールにより、迅速な試運転時間と最小限の所有コスト。
- インポート、処理、視覚化のための最も幅広い機能。
- さまざまなデータスケール（数百万-数百兆行\ギガバイト-ペタバイトのデータ）のデータ用の統合された高性能テクノロジ。
- 一部を含むオープンパブリックパッケージ（> 1万個）の使用：
- 機械学習法を含むアルゴリズム処理。
- HTML5 + CSS + JSテクノロジーに基づいたインタラクティブな分析ダッシュボードの視覚化と作成。
- 主要なオープンソースコンポーネントのサブスクリプションモデルで利用可能な「エンタープライズ準拠」商用バージョンの可用性。
PS
デジタルトランスフォーメーションは、ツール（オープンソース）の可能性に制限されることはありませんが、人々が認識を変え、新しいことを学び、戦略的に考え、または単に変化を恐れるのを嫌がります。
そのような典型的な願いの例は、「視覚的な」コンストラクターの存在です。そのため、プログラミングなしでマウスを使用するだけで、無限の複雑さの結果を得ることができます。 しかし、BIビジュアライゼーションの代表者によって培われたこの美しい要件は、人類が期待するデジタル変化の内容にはあまり合いません。
この要件のパラドックスは完全に透明です。 あらゆる場所で機械をアシスタントとして使用することは、限られた手話またはElochka the ogreの辞書を使用して機械と通信することは非常に困難です。 情報の理論からでさえ、事前に徹底的に調整されたアクションのコードでない限り、2回または3回のクリックで送信できることはほとんどありません。
デジタルの世界では、プログラミング言語は国際コミュニケーションの言語と同じくらい重要な知識になりつつあります。 興味深いことに、以前は古典的なプロダクションとして認識されていた一部の西洋企業では、プログラミングはマネージャーにとっても重要なスキルになりつつあります。 このような変革の好例は、 GE Digitalの一部門であるGEです。 ムービー-GEデジタルの発見：デジタル産業会社
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