Поскольку технологии перестраивают и разрушают отрасли по всему миру, основатели, не обладающие техническими знаниями, должны ориентироваться в море технических терминов, чтобы понять основные понятия, связанные с разработкой программного обеспечения и технологической индустрией. Цель данного руководства - разъяснить эти термины и дать твердое понимание наиболее важных понятий в технологической среде. Оно поможет разобраться в техническом жаргоне и обеспечить принятие обоснованных решений относительно технологической стратегии вашего бизнеса.
Понимание разработки программных приложений
Разработка программных приложений - это процесс создания, проектирования, тестирования, развертывания и поддержки приложений, используемых для решения конкретных задач. Приложения могут быть созданы для различных платформ, таких как настольные компьютеры, веб и мобильные устройства. Разработка программного обеспечения обычно включает в себя управление проектом, анализ требований, проектирование, программирование, тестирование и развертывание. Существует несколько методологий управления процессами разработки программного обеспечения, таких как Waterfall, Agile и DevOps.
Языки программирования имеют решающее значение для разработки программного обеспечения. Они обеспечивают разработчикам основу для создания приложений. Популярные языки программирования включают Java, Python, JavaScript, C++ и C#. Различные языки часто подходят для разных задач и технологий.
Фреймворки - это коллекции библиотек кода и инструментов, которые упрощают процесс разработки, предоставляя многократно используемые компоненты для конкретных языков программирования. Они уменьшают количество избыточного кода и ускоряют процесс разработки. Некоторые популярные фреймворки - Angular, React, Django и Ruby on Rails.
Базы данных хранят, управляют и организуют все данные в приложении. Они часто делятся на реляционные базы данных (RDBMS), которые хранят данные в структурированном формате с помощью таблиц, и базы данных NoSQL, которые используют различные структуры организации данных, такие как пары ключ-значение, документы или графы. Примерами популярных баз данных являются MySQL, PostgreSQL, MongoDB и Redis.
No-Code и Low-Code платформы
No-code и Low-code платформы - это новые альтернативы традиционной разработке программного обеспечения, предоставляющие визуальные интерфейсы и шаблоны, которые позволяют нетехническим пользователям быстро создавать приложения. Они характеризуются интерфейсом drag-and-drop, встроенной генерацией кода и доступными библиотеками, что позволяет быстро создавать прототипы, уменьшать зависимость от разработчиков, снижать затраты и минимизировать технический долг.
No-code Платформы специально разработаны для тех, кто не имеет предварительных знаний в области программирования. Они позволяют нетехническим пользователям создавать полнофункциональные приложения с помощью визуальной среды разработки. Платформа автоматически обрабатывает основной код. Некоторые примеры платформ no-code включают AppMaster, Bubble, и Adalo.
Отличным примером no-code платформы является AppMaster.io, мощный no-code инструмент, позволяющий пользователям создавать внутренние, веб- и мобильные приложения без каких-либо требований к кодированию. AppMaster предлагает отличную масштабируемость и широкий спектр возможностей с использованием визуальных BP-дизайнеров и drag-and-drop модулей пользовательского интерфейса. В результате платформа упрощает процесс разработки приложений, делая его более доступным и экономически эффективным для всех пользователей.
Low-code Платформы больше подходят для пользователей с некоторым опытом программирования, балансируя между простотой no-code и гибкостью настройки кода при необходимости. Эти платформы предоставляют визуальный интерфейс, но также позволяют интегрировать пользовательский код для адаптации приложения к конкретным бизнес-требованиям. Примерами платформ low-code являются OutSystems, Mendix и Microsoft Power Apps.
Выбор между платформами no-code и low-code зависит от сложности вашего проекта, вашей технической подготовки, бюджетных ограничений и желаемого уровня кастомизации. Оба варианта помогают оптимизировать процесс разработки, снизить затраты и быстрее вывести продукты на рынок.
SaaS, PaaS и IaaS
Понимание различий между программным обеспечением как услугой (SaaS), платформой как услугой (PaaS) и инфраструктурой как услугой (IaaS) крайне важно для нетехнических учредителей, поскольку эти концепции составляют основу многих современных программных решений.
Программное обеспечение как услуга (SaaS)
SaaS - это модель лицензирования и предоставления программного обеспечения, при которой приложения предоставляются через Интернет, а не устанавливаются на отдельные компьютеры. Поставщики SaaS управляют инфраструктурой, обслуживанием и обновлениями программного обеспечения, позволяя клиентам получать доступ и использовать программное обеспечение через веб-браузер. Это избавляет пользователей от необходимости беспокоиться об установке и управлении аппаратным и программным обеспечением. Примерами платформ SaaS являются Salesforce для управления взаимоотношениями с клиентами, Google Workspace как пакет для повышения производительности бизнеса и Slack для совместной работы.
Платформа как услуга (PaaS)
PaaS - это облачная среда, которая позволяет разработчикам создавать, развертывать и управлять программными приложениями. Она предоставляет инструменты и услуги для упрощения процесса разработки и устранения трудоемких задач по обеспечению и управлению серверами, базами данных и сетями. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на написании кода и проектировании функций, не заботясь об управлении инфраструктурой. PaaS особенно популярен среди стартапов и малых и средних предприятий (SMB) с ограниченными ресурсами для собственных ИТ-команд. Примером PaaS является AppMaster, платформаno-code , позволяющая клиентам создавать внутренние, веб- и мобильные приложения без необходимости знания программирования.
Инфраструктура как услуга (IaaS)
IaaS предоставляет виртуальные вычислительные ресурсы, такие как хранилища, серверы и сетевые компоненты, через Интернет. Эта модель позволяет предприятиям увеличивать или уменьшать объем ресурсов в зависимости от спроса, не вкладывая средства в физическое оборудование. IaaS обеспечивает повышенную гибкость и экономическую эффективность, особенно для стартапов и малых и средних предприятий, которым требуется способность быстро адаптироваться к изменениям в бизнес-среде. Примерами поставщиков IaaS являются Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform.
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) - это три взаимосвязанные концепции, которые меняют технологическую отрасль и способы разработки и создания приложений.
Искусственный интеллект (ИИ)
ИИ относится к разработке компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и понимание естественного языка. ИИ можно разделить на две категории:
- Узкий ИИ: специализированные системы, которые отлично справляются с конкретными задачами, например, игрой в шахматы или диагностикой заболеваний, но не обладают способностью к обобщению в различных областях.
- Общий ИИ: гипотетические системы, способные выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, в широком диапазоне областей.
Машинное обучение (ML)
ML - это подмножество ИИ, включающее использование статистических методов и алгоритмов для обучения машин тому, как учиться на данных. Модели ML могут распознавать закономерности, делать прогнозы и автоматически улучшать свою производительность за счет увеличения объема данных и обучения. По сути, ML позволяет компьютерам выполнять задачи, не будучи явно запрограммированными на их выполнение. Существует несколько типов машинного обучения, таких как контролируемое обучение (когда модель обучается на маркированных данных), неконтролируемое обучение (обнаружение закономерностей в немаркированных данных) и обучение с подкреплением (обучение оптимальным действиям на основе проб и ошибок).
Глубокое обучение (DL)
Глубокое обучение - это область ML, которая фокусируется на искусственных нейронных сетях, особенно глубоких нейронных сетях. Эти сети вдохновлены человеческим мозгом и могут обрабатывать большие объемы данных для принятия очень сложных решений, что делает глубокое обучение особенно подходящим для таких задач, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и автономные системы вождения. Глубокое обучение требует огромного количества обучающих данных и вычислительных мощностей, но его развитие привело к появлению многочисленных инновационных приложений и революции в возможностях ИИ.
API и микросервисы
Нетехнические основатели должны знать о понятиях интерфейсов прикладного программирования (API) и микросервисов, поскольку оба эти понятия играют решающую роль в современной разработке программного обеспечения и интеграции различных технологических платформ.
Интерфейсы прикладного программирования (API)
API - это наборы правил и протоколов, которые позволяют различным программным приложениям общаться и обмениваться данными. API служат мостом между системами, программными компонентами и сервисами, позволяя разработчикам получать доступ и взаимодействовать с внешними данными и функциональными возможностями без необходимости создавать их заново. API способствуют повторному использованию кода, обеспечивают независимость от платформы и упрощают процесс интеграции различных программных систем и сервисов.
Микросервисы
Микросервисы - это архитектурный стиль, при котором программная система делится на несколько небольших, слабо связанных и независимо развертываемых компонентов. Каждый микросервис отвечает за определенную функцию или область в приложении, работает независимо и взаимодействует с другими через четко определенные интерфейсы. Такой подход имеет ряд преимуществ по сравнению с монолитными архитектурами, в том числе:
- Повышенная гибкость, поскольку каждый микросервис может быть разработан, развернут и масштабирован независимо.
- Более простое обслуживание и устранение неполадок, поскольку проблемы часто изолированы от конкретных компонентов.
- Повышенная отказоустойчивость, поскольку отказ одного микросервиса не обязательно приведет к отказу всей системы.
- Более быстрые циклы разработки и развертывания, поскольку небольшие команды могут сосредоточиться на конкретных микросервисах. Хотя микросервисы могут обеспечить значительные преимущества, они также могут привнести сложность с точки зрения координации, управления и мониторинга.
Тем не менее, понимание концепций API и микросервисов необходимо для нетехнических основателей, желающих успешно ориентироваться в постоянно меняющейся индустрии разработки программного обеспечения.
Agile и DevOps
В современном мире стремительной цифровой трансформации компаниям необходимо быстро адаптироваться и предоставлять решения, эффективно отвечающие требованиям клиентов. Для достижения этой цели они обращаются к таким методологиям разработки, как Agile и DevOps, которые делают акцент на постоянном совершенствовании, гибкости и сотрудничестве между командами разработчиков и операторов.
Методология Agile
Agile - это подход к управлению проектами и разработке продуктов, который ценит гибкость, сотрудничество и удовлетворение потребностей клиентов. Она возникла как альтернатива традиционным водопадным методологиям, которые требовали тщательного планирования и строгого соблюдения заранее определенных этапов проекта. Основная цель Agile - постепенная и итеративная разработка, с упором на частое предоставление рабочих функций и корректировку плана проекта на основе отзывов клиентов и меняющихся требований.
Некоторые ключевые принципы методологии Agile включают:
- Акцент на сотрудничестве с заказчиком вместо переговоров по контракту
- Ценность рабочих решений над всеобъемлющей документацией
- Реагирование на изменения, а не слепое следование фиксированному плану
- Выполнение частых итераций и оценка прогресса на основе рабочих функций.
Существует множество Agile-систем и методологий, таких как Scrum, Kanban, Экстремальное программирование (XP) и другие. Они могут иметь различия в реализации, но все они следуют одним и тем же руководящим принципам, изложенным в манифесте Agile.
DevOps
DevOps - это набор практик и культурный сдвиг в разработке программного обеспечения, который устраняет разрыв между разработкой (Dev) и ИТ-операциями (Ops). Основной целью DevOps является создание среды, в которой команды могут быстро и надежно выпускать новые функции, исправления и обновления за счет улучшения коммуникации, сотрудничества и интеграции между командами разработчиков и операторов.
Некоторые ключевые преимущества DevOps включают:
- Ускорение циклов разработки и сокращение времени выхода на рынок
- Улучшенное сотрудничество и коммуникация между командами
- Более высокая степень автоматизации рутинных задач, таких как тестирование и развертывание
- Лучшая адаптация к изменяющимся требованиям и потребностям клиентов
- Повышение надежности, безопасности и производительности программных приложений.
DevOps включает в себя различные инструменты, практики и философию, такие как непрерывная интеграция, непрерывная доставка, инфраструктура как код, а также мониторинг и протоколирование. Эти компоненты помогают оптимизировать жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC), способствуя стабильному и быстрому выпуску приложений.
И Agile, и DevOps играют важнейшую роль в современной разработке программного обеспечения. В то время как Agile фокусируется на ориентированной на клиента, гибкой и итеративной разработке, DevOps делает акцент на беспрепятственном сотрудничестве между командами разработчиков и операторов для сокращения циклов разработки и повышения эффективности. Вместе Agile и DevOps позволяют предприятиям быстро предоставлять высококачественные решения, отвечающие потребностям клиентов.
Облачные вычисления и пограничные вычисления
Поскольку спрос на вычислительные ресурсы продолжает расти, компании все чаще ищут масштабируемые, экономически эффективные и надежные решения. Две ключевые технологии, появившиеся для решения этой задачи, - облачные вычисления и краевые вычисления, каждая из которых отвечает различным аспектам современной вычислительной сферы.
Облачные вычисления
Облачные вычисления - это предоставление вычислительных ресурсов, таких как хранилище, вычислительная мощность, базы данных, сети и многое другое, через Интернет. Эти ресурсы предоставляются по требованию, что позволяет пользователям масштабировать их использование в зависимости от потребностей без необходимости содержать физическое оборудование или центры обработки данных. Облачные вычисления дают ряд преимуществ, включая экономию средств, масштабируемость, надежность и легкий доступ к передовым технологиям и инструментам.
Пограничные вычисления
Пограничные вычисления - это вычислительная модель, которая обрабатывает и хранит данные ближе к источнику данных, а не полагается исключительно на централизованные центры обработки данных. Таким образом, пограничные вычисления позволяют снизить задержки, уменьшить использование полосы пропускания, а также повысить конфиденциальность и безопасность данных. Это особенно важно для приложений реального времени, устройств Интернета вещей (IoT) и других систем, чувствительных к задержкам, где низкая задержка и обработка данных в реальном времени жизненно важны для оптимальной производительности.
Некоторые ключевые преимущества граничных вычислений включают:
- Сокращение задержек и улучшение времени отклика для приложений реального времени
- Снижение перегрузки сети и использования полосы пропускания за счет локальной обработки данных
- Повышение безопасности и конфиденциальности данных за счет локального хранения и обработки данных
- Повышенная надежность и избыточность благодаря распределенным вычислительным ресурсам.
Хотя облачные и граничные вычисления могут показаться конкурирующими технологиями, на самом деле они могут дополнять друг друга во многих случаях использования. Компании могут использовать преимущества обоих подходов, применяя облачные вычисления для задач, требующих большой вычислительной мощности и возможностей хранения данных, а граничные вычисления - для обработки данных в реальном времени и приложений, чувствительных к задержкам.
Большие данные и наука о данных
Поскольку объем и сложность данных, генерируемых предприятиями, людьми и устройствами, растут беспрецедентными темпами, извлечение ценной информации из этих данных стало решающим фактором успеха организаций. Большие данные и наука о данных - это две смежные области, которые направлены на решение этой проблемы путем преобразования огромных массивов данных в действенные интеллектуальные данные.
Большие данные
Большие данные - это большие, разнообразные и сложные массивы данных, которые сложно обрабатывать, хранить, анализировать и визуализировать с помощью традиционных инструментов и методологий управления данными. Эти наборы данных могут варьироваться от структурированных данных, таких как транзакционные базы данных и электронные таблицы, до неструктурированных данных, таких как текст, изображения и видео. Большие данные обычно характеризуются тремя "V": Объем (размер данных), Скорость (скорость, с которой генерируются данные) и Разнообразие (различные типы данных).
Некоторые ключевые преимущества анализа больших данных включают:
- Улучшенное принятие решений благодаря основанным на данных выводам и прогнозам
- Повышение эффективности и снижение затрат за счет оптимизации процессов
- Повышение качества обслуживания клиентов за счет персонализации и целевого маркетинга
- Ускорение открытий и инноваций в различных отраслях промышленности.
Наука о данных
Наука о данных - это междисциплинарная область, которая объединяет статистику, информатику, знания в области предметной области и различные другие дисциплины для извлечения информации и знаний из больших данных. Специалисты в области науки о данных используют сочетание аналитических, статистических и программных методов для выявления скрытых закономерностей, тенденций и взаимосвязей в сложных массивах данных, помогая организациям принимать более обоснованные решения, прогнозировать будущие результаты и раскрывать ранее неизвестные возможности.
Некоторые ключевые методы, используемые в науке о данных, включают:
- алгоритмы машинного обучения для прогнозирующего моделирования и распознавания образов
- обработка естественного языка (NLP) для анализа текста и определения настроений
- анализ графиков для анализа взаимосвязей и сетей
- Анализ временных рядов для прогнозирования тенденций и выявления аномалий
- Методы визуализации данных для представления сложных данных в понятном формате.
В заключение следует отметить, что большие данные и наука о данных являются важнейшими компонентами стратегий работы с данными в современных организациях. Используя возможности больших данных и применяя передовые методы науки о данных, компании могут получить ценные сведения, улучшить процесс принятия решений и стимулировать инновации. Это не только помогает максимизировать ценность их активов данных, но и обеспечивает конкурентное преимущество в мире, все больше управляемом данными.
Интернет вещей и умные города
Интернет вещей (IoT) - это сеть физических объектов или "вещей", которые оснащены датчиками, программным обеспечением и другими технологиями для связи и обмена данными с другими устройствами и системами через Интернет. Устройства IoT могут варьироваться от повседневных бытовых предметов, таких как умные термостаты и приборы, до промышленного оборудования и транспортных средств. Основная цель IoT - создать более взаимосвязанный мир и повысить общую эффективность процессов, систем и услуг.
Умные города используют технологию IoT для сбора данных и интеграции их в городскую инфраструктуру, делая города более эффективными, устойчивыми и управляемыми данными. Это достигается путем внедрения датчиков и коммуникационных технологий в различные аспекты городской среды, включая транспорт, коммунальные услуги, общественные службы и даже повседневную жизнь горожан. Эти устройства собирают и передают данные в центральные системы, которые анализируют информацию, принимают решения, основанные на данных, и отправляют команды обратно на устройства, делая общие системы и процессы города более эффективными и отвечающими потребностям его жителей.
Примеры применения IoT в "умных" городах включают:
- Интеллектуальные транспортные системы, которые оптимизируют транспортный поток и минимизируют заторы.
- Интеллектуальные энергетические сети, которые эффективно распределяют и управляют электроэнергией на основе спроса в режиме реального времени.
- Решения по управлению отходами, оптимизирующие маршруты, графики и стоимость сбора отходов.
- Интеллектуальные системы зданий, которые отслеживают и регулируют условия окружающей среды для оптимизации энергопотребления и комфорта жильцов.
- Системы общественной безопасности, использующие передовые технологии наблюдения и обнаружения для повышения безопасности в масштабах города.
Однако технология IoT не лишена трудностей. Безопасность, конфиденциальность и управление данными являются основными проблемами, которые необходимо решать по мере экспоненциального роста числа подключенных устройств. Кроме того, стоимость и сложность развертывания, интеграции и управления IoT-системами может привести к увеличению нагрузки на бюджеты и ресурсы города. Несмотря на эти проблемы, технология IoT будет продолжать играть важную роль в развитии умных городов и изменении городской жизни, какой мы ее знаем.
Дополненная реальность, виртуальная реальность и смешанная реальность
Дополненная реальность (AR), виртуальная реальность (VR) и смешанная реальность (MR) - это три близкие, но разные технологии, которые меняют наше восприятие и взаимодействие с цифровой информацией и физическим миром. Они способны произвести революцию в таких отраслях, как игровой бизнес, образование, здравоохранение и розничная торговля, обеспечивая захватывающий и увлекательный опыт.
Дополненная реальность (AR) накладывает цифровой контент, такой как изображения, текст или 3D-модели, на представление пользователя о реальном мире. Для этого могут использоваться смартфоны, планшеты или специальные гарнитуры AR, такие как Microsoft HoloLens. AR-приложения могут предоставлять дополнительную информацию, например, навигационные инструкции на карте или подробную информацию о товаре в розничном магазине, а также обеспечивать более интерактивный опыт, например, в играх или визуализации дизайна.
Виртуальная реальность (VR) погружает пользователей в полностью цифровую среду, прерывая их связь с физическим миром. Гарнитуры VR, такие как Oculus Rift или HTC Vive, используют датчики и позиционное отслеживание для определения движения пользователя, создавая ощущение присутствия и позволяя естественное взаимодействие в виртуальном пространстве. VR можно использовать для симуляций обучения, виртуальных туров, развлечений и социальных взаимодействий.
Смешанная реальность (Mixed Reality, MR) сочетает в себе лучшее из AR и VR для создания смешанного опыта, где цифровой контент и реальный мир взаимодействуют друг с другом. Устройства MR, такие как Magic Leap One, позволяют пользователям видеть голографический контент и манипулировать им в физическом окружении, открывая возможности для более естественного взаимодействия и погружения. MR может применяться в различных сценариях, таких как удаленное сотрудничество, медицинское обучение и дизайн продукции.
Поскольку технологии AR, VR и MR продолжают развиваться и становятся все более доступными, они способны изменить способ нашего взаимодействия с технологиями и окружающим миром. Кроме того, платформы no-code, такие как AppMaster, потенциально могут облегчить и ускорить разработку приложений AR, VR и MR, делая эти захватывающие возможности более доступными как для разработчиков, так и для конечных пользователей.
Блокчейн и криптовалюта
Блокчейн - это децентрализованная, прозрачная и защищенная от взлома цифровая книга, используемая для записи транзакций. Он состоит из растущего списка блоков данных, каждый из которых содержит набор транзакций. Эти блоки связаны между собой с помощью криптографии, что гарантирует, что каждое новое добавление или изменение в бухгалтерской книге требует консенсуса между участниками сети. Это делает блокчейн очень безопасным и устойчивым к мошенничеству и кибератакам.
Некоторые типичные случаи использования технологии блокчейн включают:
- Управление цепочками поставок для повышения прозрачности, отслеживаемости и эффективности.
- Умные контракты, которые автоматически обеспечивают соблюдение, проверку и облегчение транзакций на основе заранее заданных условий.
- Системы голосования, обеспечивающие безопасные, прозрачные и устойчивые к взлому процессы голосования.
- Системы управления идентификацией для безопасной аутентификации и авторизации в рамках цифровых платформ.
Криптовалюта - это цифровая или виртуальная валюта, использующая криптографию для обеспечения безопасности транзакций и контроля над созданием новых единиц. Наиболее известной криптовалютой является биткоин, который первым использовал технологию блокчейн. Криптовалюты используют децентрализованный контроль в отличие от централизованных цифровых валют и центральных банковских систем, что делает их альтернативой традиционным финансовым системам. Они опираются на одноранговые сети, в которых пользователи могут отправлять и получать средства напрямую, без посредников, таких как банк или финансовое учреждение.
Несмотря на потенциальные преимущества технологии блокчейн и криптовалют, их внедрению до сих пор препятствует ряд факторов, таких как неопределенность нормативно-правовой базы, проблемы масштабируемости и производительности, проблемы безопасности, а также недостаточная осведомленность и доверие пользователей. Однако по мере того, как технология становится все более зрелой и все большее число отраслей и организаций признают ее потенциал, ожидается, что блокчейн и криптовалюты будут оказывать более значительное влияние на то, как мы ведем бизнес и финансовые операции.
В контексте платформ no-code и low-code интеграция блокчейна может еще больше повысить безопасность и надежность приложений, разработанных с использованием таких платформ. AppMaster Например, в потенциальном будущем могут появиться функции, которые позволят пользователям интегрировать технологию блокчейн в свои приложения, открывая мир новых возможностей для создания безопасных, прозрачных и децентрализованных приложений.
Заключение
Для человека, не являющегося основателем компании, понимание различных технологических терминов и их последствий может показаться сложной задачей. Однако знакомство с этими понятиями имеет решающее значение для принятия обоснованных решений для вашего бизнеса и эффективного общения с технической командой.
Изучив и осмыслив идеи, изложенные в этом руководстве, вы будете лучше ориентироваться в сложной технологической отрасли. Помните, что no-code и low-code платформы, такие как AppMaster, - это мощные инструменты, которые могут помочь предпринимателям, не обладающим техническими знаниями, преодолеть разрыв между идеей и ее реализацией, ускорить разработку и сократить расходы.
Внедрение новых технологий и тенденций, таких как ИИ, большие данные, IoT и облачные вычисления, может стимулировать инновации и сделать ваш бизнес более конкурентоспособным и устойчивым в цифровую эпоху. По мере освоения этих областей важно быть в курсе новостей отрасли и текущих событий, чтобы оставаться гибким в быстро развивающейся сфере.
Расшифровка технологических терминов и связанных с ними понятий - это ценный навык, который может помочь основателям, не обладающим техническими знаниями, лучше ориентироваться в отрасли, сотрудничать со своими командами и принимать обоснованные решения в отношении своего бизнеса. Продолжая совершенствовать свое понимание технологической сферы, вы повысите свою способность адаптироваться к изменениям и обеспечите долгосрочный успех своего предприятия.
