levitra kopen lovegra kopen cialis kopen levitra generiek cialis 20 mg kamagra belgie viagra prijs levitra prijs

Gartner คาดการณ์ 10 แนวโน้มเทคโนโลยีสำหรับปี 2016
  • โปรแกรมระบบงานสหกรณ์ของบริษัท ได้พัฒนาให้มีความครบถ้วนสมบูรณ์ที่สามารถใช้กับธุรกรรมต่างๆได้อย่างครบวงจร หรือทุกส่วนงาน ทั้งระบบงานหลัก และระบบงานเสริม
  • บริษัท ฯ มีประสบการณ์ในการพัฒนาโปรแกรมสหกรณ์มายาวนานร่วมๆ 30 ปี ได้ติดตั้งใช้งานกับสหกรณ์ต่างๆทั่วประเทศกว่า 100 แห่ง ได้ทุ่มเทพัฒนาปรับปรุงโปรแกรมให้มีความสมบูรณ์มาโดยตลอด และจะพัฒนาอย่างต่อเนื่องต่อไป โดยใช้เทคโนโลยีสารสนเทศที่มีประสิทธิภาพสูง เหมาะสม สามารถเอื้อประโยชน์สูงสุดแก่องค์กรและมวลสมาชิกของสหกรณ์

นวัตกรรมใหม่ไอที สำหรับสหกรณ์ 

Web Application ระบบงานสหกรณ์ 

Gartner คาดการณ์ 10 แนวโน้มเทคโนโลยีสำหรับปี 2016

Gartner's top 10 technologies for 2016

---------------------------------------------------------------------------------------------

 ในปัจจุบันมีแนวโน้มว่าในปี2020จะมีการขยายตัวของอุปกรณ์ดิจิทัลอย่างรวดเร็วซึ่งอุปกรณ์ในกลุ่ม Smart ทั้งหลายจะช่วยให้เชื่อมโยงกันง่ายขึ้น ในอุปกรณ์ต่างๆ ทำให้เราสามารถควบคุมเครือข่ายอุปกรณ์ในชีวิตประจำวันได้อย่างง่ายดาย ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้เรียกว่า “Internet of Things” หรือ IoT คือสภาพแวดล้อมอันประกอบด้วยสรรพสิ่งที่สามารถสื่อสารและเชื่อมต่อกันได้ผ่านโพรโทคอลการสื่อสารทั้งแบบใช้สายและไร้สาย

 internet of thing

 1.ระบบควบคุมอุปกรณ์ในชีวิตประจำวัน (Device Mesh)

เป็นแนวโน้มที่ต่อยอดไปอีกจาก Internet of Things โดยประเด็นแรกคือการที่ผู้ใช้งานแต่ละคนจะมีการใช้งานอุปกรณ์ต่างๆ มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Mobile Device, Wearable(อุปกรณ์สวมใส่), เครื่องใช้ไฟฟ้าตามบ้าน, อุปกรณ์บนรถยนต์ และอุปกรณ์ทางด้านสิ่งแวดล้อม ซึ่งก็คือ Sensors ในระบบ Internet of Things นั่นเอง
นอกจากนี้ระบบ Back-end สำหรับ Internet of Things ที่ปัจจุบันยังมีการแยกขาดจากกันสำหรับแต่ละผู้ผลิตนั้น แต่ในอนาคตอาจสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อีกด้วย

 2. อุปรกรณ์เสมือนจริง

จากแนวโน้มแรกที่บอกว่าอุปกรณ์ต่างๆ จะมีการเติบโตขยายอย่างรวดเร็วย่อมทำให้เกิดแรงผลักดันเทรนด์ต่อมาซึ่งเป็นการอาศัยอุปกรณ์ที่เพิ่มจำนวนมากขึ้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะอยู่ในรูปแบบ Augmented Reality (AR)หรือ Virtual Reality (VR) โดยจุดหนึ่งที่น่าสนใจคือการสร้างประสบการณ์เหล่านี้นั้นจะไม่ยึดติดกับอุปกรณ์ใดอุปกรณ์หนึ่งอีกต่อไป แต่จะลดข้อจำกัดทางด้านอุปกรณ์ รวมถึงระยะเวลาและพื้นที่ต่างๆ ลงได้ทั้งหมด ในอนาคตอาจมีอุปกรณ์เสมือนจริงที่เหลือเพียงหน้าจอควบคุมเพียงอย่างเดียวโดยไม่จำเป็นต้องมีรูปร่างอุปกรณ์เหมือนอย่างในอดีต เช่น มือถือที่ฟังชิบลงในร่างกายและแสดงออกมาเพียงหน้าจอ

Gartner2016_2

3. วัตถุดิบของเครื่องพิมพ์3มิติ (3D Printer Material)

เครื่องพิมพ์ 3 มิติที่สามารถพิมพ์ให้ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาเป็นชิ้นงานที่เป็นวัสดุจริงๆ ไม่ใช่แค่ภาพพิมพ์เพียงอย่างเดียว โดยแนวโน้มที่คาดว่าจะเกิดขึ้นคือการพัฒนาให้รองรับกับวัสดุที่ป็นวัตถุดิบการพิมพ์ที่มีความหลากหลายมากยิ่งขึ้น แต่เดิมที่อาจจะรองรับได้แค่พลาสติกหรือผงแป้งที่มีความละเอียดมากๆ เพื่อใช้ในการขึ้นรูปหรือทำตัวอย่างเท่านั้น วัสดุเช่น นิกเกิ้ลอัลลอย คาร์บอนไฟเบอร์ แก้ว หมึกชนิดพิเศษ กระแสไฟฟ้า หรือวัสดุที่ใช้ในทางการแพทย์หรือทางชีววิทยา หรือแม้แต่กลุ่มอุตสาหกรรมอวกาศ รถยนต์ พลังงานและการทหาร ในอนาคตเราอาจสามารถผลิตอะไหล่รถยนต์ชิ้นเล็กๆ เลนกรอบไฟ กระจกมองข้าง โดยไม่จำเป็นต้องรออะไหล่จากศูนย์ใหญ่เพียงแค่เก็บไฟล์ 3D เอาไว้ก็สามารถผลิตอะไหล่ได้แล้ว หรือในวงการแพทย์อาจหมายถึงอวัวะเทียมที่ทดแทนอวัยวะเดิมที่เสียหายไปก็ได้

Gartner2016-3

4. โลกของข้อมูล(Information of Everything)

ปัจจุบันทุกสิ่งในชีวิตประจำวันถือว่าเป็นข้อมูลได้หมดไม่ว่าจะเป็น การเดิน วิ่ง ทำงาน กินข้าว หรือทุกอิริยาบถจะถือว่าเป็นข้อมูลที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ (Information) โดยข้อมูลเล็กๆ เหล่านี้จะถูกจัดเก็บโดยเซนเซอร์ที่มาจากอุปกรณ์ใน Internet of Things เพื่อนำไปเก็บใน Big Data ซึ่งจะนำมาวิเคราะห์หรือประมวลผล การมุ่งมั่นความสนใจที่ข้อมูลว่า ต้องการข้อมูลอะไร ในรูปแบบใดความถี่ของข้อมูลที่ต้องการ การได้มาของข้อมูลจะต้องทำอย่างไร อุปกรณ์ตัวไหนที่จำเป็นเซนเซอร์รูปแบบไหนที่ต้องใช้ การเชื่อมโยงข้อมูลปริมาณมหาศาลเหล่านั้นเข้ามาจะทำด้วยวิธีไหนและจัดเก็บ แยกแยะโดยให้ง่ายต่อการนำมาวิเคราะห์และหาประโยชน์ นั่นแหละคือความท้าทายที่กำลังจะเกิด

5. ระบบที่เรียนรู้และตอบโต้เองได้ (Advance Machine Learning)

ปัจจุบันด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและยังมีความซับซ้อนจึงมีความจำเป็นที่เราจะต้องแยกแยะข้อมูลและทำการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ ด้วยระบบคนที่ไม่ค่อยมีประสิทธิภาพนัก แต่ DNNS (Deep Nerual Networks) จะช่วยเข้ามาทำให้งานเหล่านี้สามารถเป็นไปได้อย่างอัตโนมัติ รวดเร็วและทันเวลาซึ่งจะช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเหล่านั้นเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพในเวลาที่ต้องการ หรือที่เรารู้จักคุ้นเคยว่า AI (Artificial Intelligent) เป็นระบบที่มีความสามารถในการเรียนรู้สิ่งต่างๆ อัตโนมัติด้วยตัวมันเอง

ปัจจุบัน Machine Learning ได้ถูกนำมาใช้ในหลายๆ ธุรกิจ เช่น Call Center กับระบบตอบโต้อัตโนมัติในแอพฯ มือถือเป็นต้น

Gartner2016-5

6. ผู้ช่วยและสิ่งของที่สามารถเรียนรู้ตอบโต้ได้(Autonomous Agents and Things)

ต่อเนื่องจากการพัฒนาของระบบ Machine Learning ก็จะทำให้เกิดหุ่นยนต์ที่มีความชาญฉลาด ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์, ยานยนตร์อัตโนมัติ, ผู้ช่วยส่วนตัว (Virtual Personal Assistant/VPA) และผู้ให้คำแนะนำที่สามารถทำงานได้เองและโต้ตอบกันได้ ซึ่งระบบผู้ช่วยส่วนตัวอย่าง Google Now, Microsoft Cortana หรือ Apple Siri นั้นก็จะมีความชาญฉลาดมากขึ้น และเป็นจุดเริ่มต้นของระบบเหล่านี้ และการโต้ตอบกันได้ในลักษณะนี้ก็จะกลายเป็น User Interface หลักของการทำ Ambient User Interface และทำให้การพูดมาแทนการกดปุ่มต่างๆ ทางหน้าจอได้ และเทคโนโลยีเหล่านี้จะเป็นเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาต่อเนื่องยาวนานไปอึกถึง 20 ปี

7.Adaptive Security Architecture

การเติบโตของโลกที่ระบบ IT มีความซับซ้อนสูงขึ้นเรื่อยๆ และมีการสร้างรายได้จากการ Hack ได้อย่างเป็นรูปเป็นร่างนั้น ทำให้ภัยคุกคามที่มีต่อองค์กรนั้นเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว ระบบรักษาความปลอดภัยโดยการกำหนดกฎในแบบเดิมๆ นั้นใช้ไม่ได้อีกแล้ว และการที่องค์กรมีการสร้างบริการบน Cloud หรือ Open API เพื่อเชื่อมต่อกับพาร์ทเนอร์หรือลูกค้านั้นก็จะมีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีมากขึ้น ซึ่งผู้นำทางด้านระบบ IT ขององค์กรก็ต้องคอยตรวจสอบและตอบโต้ภัยต่างๆ

ในขณะที่ก็ยังคงละทิ้งการป้องกันภัยแบบเดิมๆ ไปไม่ได้ ระบบ Application ที่ป้องกันตัวเองได้ และระบบวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานจะกลายเป็นเทคโนโลยีที่มาเติมเต็มสถาปัตยกรรมแบบ Adaptive Security Architecture โดยสิ่งนี้เป็นการวางโครงสร้างระบบความปลอดภัยโดยใช้เทคโนโลยีผสมผสานเข้ากับระบบรักษาความปลอดภัยเดิมแต่เพิ่มส่วนของแอพฯ ที่สามารถตรวจจับภัยได้อย่างรวดเร็วและปรับเปลี่ยนเพื่อให้หยุดความเสียหายโดยทันเวลา เช่นหากระบบตรวจพบว่ามีการบุกรุกและไม่สามารถป้องกันได้ก็จะตัดการเชื่อมต่อชั่วคราว

8.Advanced System Architecture

เพื่อตอบรับการมาของ Device Mesh และ Advanced Machine Learning รวมถึงอุปกรณ์ที่สามารถเรียนรู้และโต้ตอบได้ Advanced System Architecture จะเป็นสถาปัตยกรรมที่มาตอบโจทย์ความต้องการได้ ในแนวโน้มนี้จะเป็นการพัฒนาสถาปัตยกรรมการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อรองรับกับปริมาณข้อมูลความซับซ้อนของแอพฯ สมัยใหม่ ตัวอย่างเช่น Smart Watch ที่เริ่มมีฟังก์ชั่นการทำงานมากขึ้น วัดการเคลื่อนไหว อัตราเต้นของหัวใจ เชื่อมต่อถ่ายโอนข้อมูลหรือการวัดสุขภาพแบบ Real-time เพื่อส่งแจ้งเตือนไปยังศูนย์บริการทางการแพทย์ก็ได้ อีกตัวอย่างที่เริ่มมีการนำมาใช้งานมากขึ้นคือระบบอัจฉริยะภายในรถยนต์ที่มีการติดเซนเซอร์ไว้ตามจุดต่างๆ เพื่อประมวลผลและเก็บบันทึกเพื่อใช้ช่วยเหลือผู้ขับขี่ในสถานการณ์ฉุกเฉิน

 9. Mesh App And Service Architecture

การออกแบบแอพฯ ในแบบเดิมเริ่มเกิดความล้าสมัยไม่ประสบความสำเร็จในการนำมาใช้งานแล้ว โดยบริการแบบใหม่ที่จะถูกนำมาใช้งานและเป็นแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นคือ Software-defined application service (ซอฟต์แวร์และการบริการไปยังผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็ว) ตัวอย่างที่สังเกตุง่ายก็คือ ระบบ Cloud เนื่องจากมีความรวดเร็ว คล่องตัวและยืดหยุ่นในการทำงาน

Gartner2016-10

     10. Internet of Things Platforms

เทคโนโลยีและมาตรฐานต่างๆ สำหรับระบบ Internet of Things จะถูกพัฒนาขึ้นมาให้เป็นรูปเป็นร่างยิ่งขึ้น ทั้งการบริหารจัดการ, การรักษาความปลอดภัย และความสามารถต่างๆ ที่จำเป็นในการพัฒนาระบบ Internet of Things มาใช้งาน และจะเป็นส่วนประกอบที่สำคัญในการทำ Device Mesh และ Ambient User Experience นั่นเอง

 

*ที่มา บทความของ Gartner

 

isocare_contact