ტექნიკა ცოტათი არ ნელდება!

გადამუშავების ძალა

გორდონ ე. მური იყო Intel და Fairchild Semiconductor– ის თანადამფუძნებელი, რომელმაც 50 წლის წინ დაწერა ნაშრომი, რომელშიც ნათქვამია, რომ ყოველწლიურად კომპონენტების რაოდენობა გაორმაგდება ინტეგრირებულ წრეზე. 10 წლის შემდეგ, 1975 წელს, მან ყოველ 2 წელიწადში გადახედა პროგნოზს… და მისი წინასწარმეტყველება მეტწილად ზუსტი იყო. ახლა ის ცნობილია, როგორც მურის კანონი.

მაგალითის წარმოსადგენად Apple Watch (რომელსაც მე სიამოვნებით ვფლობ და მაღალ რეკომენდაციას ვუწევ) დამუშავების ძალა აქვს დაახლოებით 2 iPhone 4 სმარტფონს. ეს ბევრად აღემატება 1985 წლის Cray-2 სუპერკომპიუტერს uter თქვენს მაჯაზე. ეს საკმაოდ დიდი შედეგია მთლიანი მოწყობილობის ნაკვალევიდან და მე მიჭირს ფიქრიც კი, გორდონ მურის აზრით, ჩვენ იქ ვიქნებოდით იქ, სადაც დღეს ვიყავით.

კომპიუტერული ჩიპები განაგრძობდნენ მუშაობის ზრდას, ხოლო ზომაში კლებულობდნენ, რაც ინოვაციებს იძლეოდა, რაც ინჟინრებს არასოდეს ეგონათ. 40 წლის წინ, ადამიანების უმეტესობას არ სჯეროდა, რომ მალე თქვენი ხელისგულიდან უსაზღვრო ინფორმაციას მივიღებდით.

რას ნიშნავს ეს მარკეტინგისთვის? IMO, ეს ნიშნავს, რომ ჩვენ ძალიან ადრეულ ეტაპზე ვართ, თუ რა შეიძლება განხორციელდეს ტრანსკანალიზებული მარკეტინგის ოპტიმიზაციითა და მარკეტინგის პროგნოზირებით. Თანამედროვე ანალიტიკა პლატფორმები საკმაოდ ელემენტარულია - ტონა მონაცემების აღება და მარტივი ანგარიშგების უზრუნველყოფა. დიდი მონაცემთა სისტემები ხელს უწყობენ ინოვაციებს მარკეტინგის ინდუსტრიაში, რათა განავითარონ ანგარიშგების სისტემები პროგნოზირებად ძრავებში - რაც გააუმჯობესებს როგორც მომხმარებლის გამოცდილებას, ასევე მარკეტინგის შედეგებს.

დამუშავების ენერგია კრიტიკულია, რადგან ამ უსაზღვრო პლატფორმებზე განვითარების ინსტრუმენტები უფრო და უფრო ადვილი ხდება. ერთი მაგალითი, ან კურსია, დიდი მონაცემთა ბაზის ძრავები. მონაცემების თვითეპტიმიზაციისა და მოთხოვნის ძრავების შექმნით, კომპანიებს შეუძლიათ განავითარონ განვითარების რესურსები ახალი მახასიათებლების შესაქმნელად - არა მონაცემთა ბაზების რეგულირება და შეცვლა, რათა უფრო ეფექტურად იმუშაონ. ეს საინტერესო დროა!

გადამამუშავებელი ძალა

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.