Trendy w branży geoprzestrzennej 2024 – poznaj najważniejsze, dowiedz się, których absolutnie nie możesz przegapić

Szczególnie ostatnie lata niemal przyzwyczaiły nas do rewolucji dziejących się na naszych oczach. Nie sposób nie zauważyć dynamicznych zmian, jakie przynosi rozwój technologii informacyjnych i ich wpływu na niemal każdą dziedzinę życia.

W tym artykule przyjrzymy się najważniejszym trendom na rok 2024, których nie można ignorować, jeśli chce się nadążać za zmieniającą się rzeczywistością (również biznesową), a które będą kształtować krajobraz technologiczny w najbliższych latach.

1. Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI)

Na pewno nie jest zaskoczeniem, że to zestawienie otwiera właśnie sztuczna inteligencja. AI i Machine Learning (ML) to technologie, które rewolucjonizują niemal każdy obszar życia, w tym również krajobraz technologiczny.

Wykorzystanie AI w parze z technologiami geoprzestrzennymi zmienia sposób gromadzenia, analizowania i wizualizacji danych przestrzennych.

Zastosowanie AI do rozpoznawania obrazu jest wykorzystywane do identyfikowania wzorców w obszernych zbiorach danych i analizie obrazów (np. zdjęć lotniczych). Z kolei rozpoznawanie mowy jest wykorzystywane w interakcjach z urządzeniami za pomocą głosu (np. w aplikacjach służących do zbierania danych w terenie). Technologia ta zmienia więc sposób w jaki komunikujemy się z programami – redukując konieczność wydawania pisemnych komend na rzecz komend głosowych.

Swój charakter i przeznaczenie zmieni też dokumentacja techniczna. Do tej pory była tworzona przede wszystkim z myślą o użytkownikach obsługujących program, teraz będzie tworzona dla sztucznej inteligencji.

2. Nowe zastosowania wirtualnej oraz rozszerzonej rzeczywistość (VR i AR)

Obok sztucznej inteligencji, coraz więcej zastosowań, również biznesowych, znajduje wirtualna (VR) i rozszerzona (AR) rzeczywistość. Pozwala doświadczyć tego, co wcześniej można było tylko wyczytać z danych, wykresów, zestawień i umożliwia – dosłownie – wejście w przestrzeń danego zagadnienia.

Pomaga spojrzeć na problem z innej perspektywy i dostrzec zależności, trudne do zaobserwowania z pomocą dotychczas stosowanych metod analiz informacji czy wizualizacji.

VR i AR znajduje zastosowanie w biznesie i przemyśle, pomaga m.in.:

3. Jeszcze większe znaczenie danych wysokiej jakości

Trudno mówić o transformacji cyfrowej czy wykorzystaniu sztucznej inteligencji bez poświęcenia uwagi danym. Są najważniejszym zasobem cyfrowych organizacji i podstawą działania AI. Coraz szersze wykorzystanie sztucznej inteligencji do złożonych analiz i projektów sprawia, że dbałość o wysoką jakość danych jest tym ważniejsza.

Wykorzystując sztuczną inteligencję do poszukiwania odpowiedzi na złożone problemy, chcemy mieć pewność, że zaproponowane rozwiązania są wiarygodne i rzetelne, a będzie to możliwe tylko, jeśli dostarczymy algorytmom AI wysokiej jakości informacje. Dlatego też firmy i instytucje będą poszukiwały rozwiązań, które będą w stanie ją zagwarantować.

Więcej o jakości danych przeczytasz w artykule: Jak zadbać o jakość danych i dlaczego walidacja to podstawa?

4. Coraz większy nacisk na Cyberbezpieczeństwo

Powszechna cyfryzacja sprawia, że zapewnienie bezpieczeństwa danych staje się coraz bardziej palącym problemem dla firm i instytucji publicznych. Według raportu Acronis Mid-Year Cyberthreats Report 2023, obserwujemy znaczny wzrost liczby cyberataków.

Według innego raportu – KPMG – głównymi barierami utrudniającymi firmom zapewnienie odpowiedniego poziomu zabezpieczeń cyfrowych są ograniczony budżet i brak wykwalifikowanych pracowników. Ponieważ nie są to kwestie, którym można szybko zaradzić, firmy i instytucje będą poszukiwały usług i wsparcia dostawców zewnętrznych w tym zakresie.

5. Internet rzeczy (IoT) i analiza danych w czasie rzeczywistym

Internet rzeczy (IoT), w których obiekty i urządzenia fizyczne wyposażone w czujniki są połączone pomiędzy ze sobą za pomocą sieci Internetowej, umożliwia zbieranie i wymianę danych pomiędzy nimi w czasie i wykonywanie zaawansowanych analiz w czasie rzeczywistym na ich podstawie.

Wykorzystanie AI w IoT jeszcze przyspiesza ten proces i jeszcze zwiększa stopień zaawansowania analiz. Integracja IoT ze sztuczną inteligencją sprawia, że analizy te mogą być jeszcze bardziej pogłębione i tworzone w sposób jeszcze bardziej wydajny.

Internet rzeczy zyskuje coraz większe znaczenie w obszarach takich jak:

Szczególnie szybko rozwijającą się gałęzią IoT jest sektor przemysłowy. Przedsiębiorstwa wykorzystują go do integracji maszyn i urządzeń przemysłowych wyposażonych w sensory i zbierania danych za ich pośrednictwem. IoT jest tu wykorzystywany m.in. do monitorowania i zarządzania operacjami.

Coraz częściej wykorzystywany jest też do zarządzania sieciami w mieście, oświetleniem ulicznym, gospodarką wodną, etc. ucieleśniając tym samym jeden z elementów koncepcji inteligentnych miast (smart cities).

Z kolei połączenie Internetu rzeczy z rozwiązaniami GIS i wykorzystaniem danych przestrzennych może pomóc w pozycjonowaniu obiektów i analityce w czasie rzeczywistym na dużych zbiorach danych. Coraz powszechniejsze wykorzystanie tego rodzaju analizy oznacza, że coraz bardziej poszukiwane będą rozwiązania, które będą w stanie sprawnie integrować i natychmiast analizować dane pochodzące z sensorów urządzeń.

6. Digital Twins – cyfrowe bliźniaki

Cyfrowe bliźniaki – interaktywne, cyfrowe kopie fizycznych obiektów w terenie, np. sieci telekomunikacyjnych czy energetycznych, odzwierciedlają ich parametry i procesy zachodzące z ich udziałem. Pozwalają monitorować urządzenia, tworzyć analizy i symulacje. Są wykorzystywane m.in. w utrzymaniu infrastruktury (zapobieganie awariom i usuwanie tych powstałych), procesach logistycznych czy symulacjach projektowych.

Dowiedz się więcej o tworzeniu cyfrowych bliźniaków sieci!

7. Automatyzacja – w celu podniesienia wydajności działania

Automatyzacja powtarzalnych czynności (i wykorzystanie w tym celu AI) wpływa na przyspieszenie wielu procesów biznesowych stając się kluczowym elementem w tworzeniu oprogramowania i rozwijaniu nowych produktów. Pozwala tez podnieść wydajności realizacji usług tak, aby spełniały oczekiwania coraz bardziej wymagającego rynku.

Jednak wprowadzenie automatyzacji i analityki w chmurze może napotkać na problemy natury infrastrukturalnej, jak silosy danych o strukturze utrudniającej automatyzację, zbyt skomplikowane konfiguracje analityczne w chmurze, czy niewystarczająco zintegrowane stosy technologii danych.

Firmy będą więc coraz częściej poszukiwały takich rozwiązań, które pomogą w pełni wykorzystać potencjał gromadzonych przez nie danych, a jednocześnie zapewnią ich bezpieczeństwo i pozwolą zachować zgodność z obowiązującymi przepisami dotyczącymi przechowywania, przetwarzania i bezpieczeństwa informacji.

Więcej o automatyzacji przeczytasz w artykule: Automatyczne przetwarzanie danych – kluczowe korzyści i obszary zastosowania

8. Bardziej zrównoważone technologie

Obok rewolucji cyfrowej, drugim zagadnieniem charakterystycznym dla współczesnych czasów jest konieczność dbania o środowisko i ograniczanie negatywnego wpływu działalności człowieka, w tym także technologii, na Ziemię. Dlatego tak ważne jest nie tylko tworzenie rozwiązań wydajnych i przynoszących zyski ekonomiczne, ale takich, które będą miały możliwie najmniejszy wpływ na środowisko, były energooszczędne i wykorzystywały zasoby naturalne w możliwie najbardziej wydajny sposób.

Firmy informatyczne coraz częściej angażują się w procesy projektowania z uwzględnieniem efektywnego zużycia energii, recyklingu komponentów oraz redukcji emisji gazów cieplarnianych. Wdrażanie technologii z myślą o ekologii obejmuje także promowanie bardziej energooszczędnych rozwiązań, takich jak chmury obliczeniowe czy technologie związane z odzyskiem energii.

9. Szerokie wykorzystanie inteligencji przestrzennej

Na znaczeniu będzie zyskiwać analiza danych w kontekście geograficznym – tzw. analityka lokalizacji. Już teraz pomaga usprawnić działania operacyjne, a także ułatwia podejmowanie decyzji strategicznych w takich sektorach jak FMCG, CPG, bankowość, usługi finansowe czy ubezpieczenia, pomagając w wyborze lokalizacji pod nowe punkty handlowe czy ułatwiając tworzenie rzetelnych szacunków ryzyka ubezpieczeniowego

Dowiedz się więcej o wykorzystaniu danych geoprzestrzennych w branży ubezpieczeniowej: Efektywne wykorzystanie danych geoprzestrzennych – zastosowanie analityki lokalizacji w branży ubezpieczeniowej

10. Rozwój chmury obliczeniowej

Aby przodować na rynku, firmy stawiają sobie za cel dostarczanie coraz bardziej elastycznych i spersonalizowanych usług, dlatego też same potrzebują podobnej elastyczności od rozwiązań, które wspierają ich działalności – w tym systemów i rozwiązań IT.

Utrzymanie i dbanie o aktualność infrastruktury i oprogramowania może być zbyt dużym obciążeniem dla firm i hamować ich rozwój, dlatego dostawcy oprogramowania oferują swoje rozwiązania w chmurze. Przykładem takiego podejścia może być Google Cloud Platform od Google czy FME Flow Hosted oferowane przez Safe Software. W tym modelu utrzymanie infrastruktury, aktualizacje oprogramowania, przechowywanie i zapewnienie bezpieczeństwa danych – to wszystko odpowiedzialność dostawcy usługi.

11. Nowe sposoby przechowywania i przetwarzania danych

Wytwarzanie ogromnych ilości danych wymusza zmiany w sposobie, w jakim są przechowywane i przetwarzane. Wiele organizacji, szczególnie z branży geoprzestrzennej przenosi swoje zasoby do chmury (stąd wzrost popularności natywnych chmurowych formatów danych), która zwiększa możliwości interoperacyjności danych, zmniejsza opóźnienia w przetwarzaniu i ułatwia zarządzanie nimi. Trendem jest też przetwarzanie danych jak najbliżej miejsca ich przechowywania (tzw. edge computing), co eliminuje potrzebę ich przenoszenia i opóźnienia wynikające z ograniczeń w transferze danych.

Innym aspektem ważnym w kontekście przechowywania danych jest ich odporność na cyberataki. Rozwiązania do przechowywania i przetwarzania danych nabierają strategicznego znaczenia. Muszą zapewnić bezpieczeństwo danych, chroniąc je przed wyciekiem i kradzieżą, a jednocześnie umożliwiać ich efektywne udostępnianie odpowiednim aplikacjom.

Dynamicznie rozwijające się rozwiązania kształtują nowy, fascynujący krajobraz branży technologicznej, w tym geoprzestrzenne. Coraz większą rolę zaczynają odgrywać sztuczna inteligencja, Internet rzeczy, usługi chmury obliczeniowej, cyberbezpieczeństwo, a także technologie wirtualnej rzeczywistości (VR) i rozszerzonej rzeczywistości (AR). To jednak nie tylko nowe szanse, ale także liczne wyzwania. Rozwój technologiczny idzie w parze z koniecznością poszukiwania bardziej zrównoważonych rozwiązań o mniejszym wpływie na środowisko naturalne. Zmusza też firmy do zrewidowania swoich strategii biznesowych – bez tego nie będą miały szans nadążyć za tempem zmian i utrzymać się na rynku.

Rewolucja w archiwizacji dokumentów. Sztuczna inteligencja pomaga oszczędzać czas i usprawnia pracę w Stoenie Operator
Efektywne wykorzystanie danych geoprzestrzennych – zastosowanie analityki lokalizacji w branży ubezpieczeniowej
Wykorzystaj potencjał danych: 8 zastosowań data miningu, które pomogą usprawnić Twój biznes