Большие данные умеют говорить — с теми, кто умеет

8
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»
Большие данные
умеют говорить —
с теми, кто умеет слушать.
Большие данные и мощные средства прогнозной аналитики
способны вывести работу вашей организации на новый
уровень — если вы умеете задавать правильные вопросы.
n n n n n n n n
КРАТКАЯ АННОТАЦИЯ
Перед руководителями ИТ-подразделений всегда стоит выбор: инициировать перемены, поддержать их
инициаторов или отойти в сторону. В случае с большими данными, лучший выбор — взять штурвал в свои руки.
В ближайшее десятилетие объем информации в корпоративных центрах обработки данных вырастет в 50 раз.
К такому выводу пришли авторы исследования IDC «Digital Universe Study» за 2011 год, проведенного при
поддержке корпорации EMC. Для предприимчивых руководителей ИТ-подразделений, лавинообразный рост
данных — это исключительная возможность найти новые источники доходов и гарантировать лояльность
заказчиков; существенно повысить продуктивность и сократить издержки.
Более половины компаний (54%) уже разрабатывают новые стратегии обработки больших данных, подтвердило
исследование «Peer2Peer: The Changing IT Landscape» (Пиринговая сеть: меняющийся ландшафт ИТ-отрасли),
проведенное CIO Magazine в мае 2012 года от имени EMC.
Если бизнес-аналитика прошлого отвечает на вопрос «Что произошло?», то прогнозная аналитика нового
поколения, опираясь на неограниченные потоки данных, делает выводы о том, что произойдет. Это значит,
что самые предприимчивые руководители ИТ-подразделений получат исключительное понимание важнейших
бизнес-тенденций и перспектив.
Настоящее руководство содержит обзор преимуществ прогнозной аналитики больших данных; полезные
советы по внедрению новой аналитической системы; и несколько примеров из практики компаний, которые
уже используют новые возможности организации бизнес-процессов.
2
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»
Большой взрыв больших
данных
Открытие больших данных стало
революцией в мире ИТ. Отрасль
совершила скачок. Если раньше для
принятия решений не хватало данных,
то теперь данных оказалось слишком
много, а инструментов и специалистов
по работе с ними — слишком мало.
Большие данные — реальность
сегодняшнего дня. Не теряйте времени,
пока ваши конкуренты собирают миллионы
точек данных, агрегируют структурированную
и неструктурированную информацию в
гигантские хранилища и нанимают команды
специалистов, которые будут искать во внутренних
закономерностях основу для инновационных прорывов.
Открытия такого порядка быстро превращаются в мощные
рычаги развития бизнеса.
Данные повсюду: в любой отрасли, в любой сфере экономики,
в любой организации. Эта тема актуальна для руководителей
в любом секторе. Профессиональный анализ зетабайт
структурированных и неструктурированных данных — из ОС,
мобильных телефонов, Twitter, Facebook и других источников, —
поможет вам уменьшить затраты и улучшить взаимодействие с
заказчиками. Ваша компания сможет ускорить и синхронизировать
поставки, упростить процесс принятия решений, найти ответы на
важные вопросы и первыми выбросить на рынок инновационные
продукты.
Вот что пишет о ценности больших данных организация McKinsey
Global Institute в отчете за май 2011 г. «Big Data: The Next Frontier
for Innovation, Competition and Productivity» (Большие данные:
новый рубеж инновации, конкуренции и продуктивности). За
счет использования больших данных, операционная прибыль
ритейлеров увеличилась более чем на 60%. А стоимость больших
данных для здравоохранения США оценивается в $300 млрд.
Откуда появились все эти невероятные цифры? Вот что говорят
специалисты McKinsey:
«Данные превратились в поток, охватывающий каждую
сферу глобальной экономики. Компании производят
гигантский объем транзакционных данных, собирая
триллионы байт информации о своих заказчиках,
поставщиках и операциях. Миллионы сетевых датчиков
внедряются в физический мир через
мобильные телефоны, умные
электросчетчики, автомобили,
промышленное оборудование.
Именно эти датчики воспринимают,
передают и создают данные в эпоху
Интернета вещей».
Организации переполнены данными
с различных датчиков, устройств и
конечных точек. Но большие данные
— это не только объем. Разнообразие
и свежесть — вот что подхлестнуло
новую волну аналитики. Именно эти два
параметра позволяют принимать точные
и эффективные решения. С помощью
анализа отдельных наборов данных мы
можем получить подробные аналитические
данные о заказчиках, продуктах, кампаниях,
операциях, рынках и конкурентах. Аналитика в реальном
времени уменьшает задержку между генерацией данных,
анализом и принятием решения — все это выводит бизнеспроцессы на новый уровень.
Преодоление рамок бизнес-аналитики
Главное отличие больших данных от бизнес-аналитики — их
безграничный потенциал. Бизнес-аналитика — это дисциплина
с долгой историей и наработанной системой инструментов,
которая используется на каждом предприятии. В их список
входят отчетность, табличные документы и довольно сложный
многоуровневый анализ. Однако многие типы анализа недоступны
для обычных инструментов бизнес-аналитики, и именно здесь на
помощь приходят большие данные.
Аналитика больших данных затрагивает мельчайшие детали
бизнес-операций и взаимодействия с заказчиками, которые
редко находят отражение в стандартных отчетах и хранилищах
данных. Львиная доля этой информации представляет собой
неструктурированные данные, которые нельзя заключить в
стандартные табличные строки и столбцы. Скорость генерации,
которая отличает большие данные, — большая проблема для
систем управления реляционными базами данных (СУРБД).
Аналитика больших данных, в свою очередь, опирается на самые
передовые концепции ИТ. Вот как об этом пишет газета The New
York Times в статье «Эпоха больших данных»:
3
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»
n n n n n n n n
Работа банков на основе больших
данных
В Zions Bancorporation в Солт-Лейк-Сити (шт. Юта) раннее
использование аналитики больших данных привело к другим важным
возможностям.
Сначала компания Zions загрузила в свою базу данных EMC Greenplum
данные из нескольких источников, включая сведения о коммерческих и
ипотечных ссудах, инвестициях, депозитах, кредитных картах, сведения
о заказчиках и внешние файлы с демографическими данными.
Приложение собственного производства, надстроенное над базой
данных, вычислило рентабельность всех ссуд, инвестиций и депозитов.
Вскоре начались накапливаться интуитивные представления,
приносящие доход.
«Так как разворачивался банковский кризис, мы воспользовались
системой оценки рентабельности, чтобы проанализировать
исторические данные и создать новый набор допущений для наших
кредитных бюро», — объяснил Клинт Джонсон, директор Zions по
хранению данных и аналитике.
С тех пор компания добавила еще одно приложение, которое проверяет
сочетание продуктов заказчика и предсказывает новые возможности
сбыта. Теперь компания Zions способна понять, почему заказчики
занимаются тем, чем занимаются, и что они могут делать дальше.
«Если данная система рекомендаций помогает нам увеличить объем
покупок в расчете на одного заказчика лишь на 10 долларов в месяц,
это дает значительный доход», — сказал г-н Джонсон.
«…Компьютерные инструменты для сбора информации
из неструктурированных данных Интернета быстро
приобретают популярность. Передовые позиции занимают
быстро развивающиеся технологии искусственного
интеллекта:: обработка естественного языка,
распознавание структур и компьютерное самообучение». 1
Новая аналитика требует новых специалистов.
Традиционная бизнес-аналитика основывается на ограниченных
наборах данных, очищенных данных и простых моделях.
Аналитика больших данных работает с множеством различных
и несвязанных наборов данных. Она разрастается благодаря
необработанным данным и использует ультрасложные модели
прогнозирования. Еще одно отличие: традиционная бизнес1 The Age of Big Data, The New York Times, 11 февраля 2012 г.
аналитика поддерживает причинный анализ (что произошло?
почему произошло?), а аналитика больших данных склоняется
к корреляции (из нескольких несвязанных источников данных
складывается аналитическая картина, объяснить происхождение
которой невозможно). Традиционная бизнес-аналитика
реактивна; аналитика больших данных работает на упереждение.
При этом аналитика больших данных не может обходиться
без бизнес-аналитики в бизнесе. Стратегия больших данных
обязательно использует существующие инвестиции в бизнесаналитику, трансформируя бизнес-аналитику и хранилище
данных в предсказуемую среду, которая работает в режиме
реального времени.
Использование больших данных
Рассмотрим, каким образом компании превращают байты в
золото.
Организация McKinsey Global Institute2 выяснила, что из более
чем 1 400 опрошенных бизнес-руководителей высшего звена
больше половины назвали большие данные и аналитику в
числе 10 главных корпоративных приоритетов. Одна пятая
респондентов сообщила, что их компании полностью развернули
большие данные и аналитику для получения данных об одном
подразделении или функции. Однако только 13% респондентов
используют данные для получения информации в рамках всей
компании.
Многие руководители утверждают, что в использовании больших
данных и аналитики они определенно превосходят конкурентов,
даже если этого нельзя сказать о других конкурентных
ИТ-технологиях. ИТ-директора дают более пессимистическую
оценку, чем исполнительные директора: лишь 30%
ИТ-директоров предполагают, что их компании генерируют из
больших данных более ценные сведения, чем конкуренты. Среди
исполнительных директоров этот показатель составил 46%.
ИТ-директора часто ссылаются на финансовых директоров,
откровенно ориентированных на экономию. Просить у них
средства на финансирование персонала и технологий,
необходимых для больших данных и аналитики, — дело
практически безнадежное. Поэтому ИТ-директора часто
оказываются в тупике еще до того, как начали действовать.
Очень часто основная ошибка в том, что ИТ-директора обращаются
за утверждением не к тем специалистам. Заинтересованные
стороны могут оказаться в другом подразделении — не
2 «Minding Your Digital Business», McKinsey Global Institute, 2012 г.
4
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»
неструктурированных данных и ставят перед нами задачу быстро
и находчиво реагировать», — поясняет г-н Рош.
Используя аналитику больших данных, Рош и его команда
быстро систематизируют отзывы заказчиков и используют
эту информацию внутри корпорации EMC для улучшения
взаимодействия с клиентами.
Просмотрите интервью
с ИТ-директором
Университета Пердью
Джерри Маккартни (Gerry
McCartney), в котором он
рассказывает о потенциале
больших данных в
преобразовании бизнеса.
Чтобы обеспечить максимальную отдачу от инвестиций в
большие данные, ИТ-директора, технические директора и прочие
ИТ-руководители должны изменить свои взгляды и научиться
использовать большие данных в интересах бизнеса.
Все в сборе, что дальше?
исключено, что они тоже ищут поддержки не у тех людей.
Например, в нефтегазовых компаниях и финансовых
учреждениях, команды аналитики больших данных часто не
входят в основное ИТ-подразделение.
Опрос ИТ-директоров показал, что ограничения традиционных
ИТ-групп могут негативно влиять на развертывание больших
данных. Например, 46% респондентов утверждают: самая
большая проблема — нехватка специальных знаний у бизнесруководителей и ведущих технических специалистов. Как
говорилось ранее, ИТ-подразделения не всегда решаются
внедрить экспериментальные технологии, и поэтому они
уклоняются от участия в новых проектах обработки больших
данных.
ИТ-специалисты имеют склонность принимать решения,
используя абсолютные величины, тогда как группы аналитики
больших данных чувствуют себя комфортно, принимая
«достаточно продуманные» решения на основании «достаточно
надежных» данных. Они действуют, основываясь на вероятности
и правдоподобии, и не боятся ошибок.
Организации с достаточно прозорливым и гибким
ИТ-руководством, которое не боится использовать аналитику
больших данных, получают существенную выгоду, например
в сфере отношений с заказчиками. Кевин Рош (Kevin Roche),
первый вице-президент EMC по стратегии и операциям
обслуживания использует аналитику больших данных для
агрегирования отзывов заказчиков и улучшения обслуживания
клиентов в компании.
«Отзывы заказчиков поступают из множества мест. Они
содержат заявки на обслуживание, запросы, сведения для
обмена знаниями и т.п. Отзывы состоят из структурированных и
Как только вы заручились поддержкой ИТ-директоров и
ИТ-подразделения, следующий шаг — выбор подходящего
проекта.
Джим Бампос (Jim Bampos), вице-президент EMC по качеству
обслуживания заказчиков, считает, что это очень принципиальный
момент, который определяет судьбу развития аналитики больших
данных в вашей компании. Если проект слишком большой, можно
потерпеть неудачу; в то же время, слишком маленькие объемы не
дадут доказать ценность проекта.
Ваша задача — найти критически важный набор процессов,
которые могут оказать существенное влияние на бизнес, и
заручиться поддержкой руководителя с правом принятия решений,
который готов реформировать эти бизнес-процессы. Для успеха
важны оба компонента. Пользователи в бизнес-подразделениях
обычно знают, ответы на какие вопросы они ищут и какие решения
они принимают. Но они не представляют, какое влияние на эти
вопросы и решения могут оказать большие данные, получаемые с
применением новых технологий и новых источников.
Чак Холлис (Chuck Hollis), вице-президент и технический
директор EMC по глобальному маркетингу, рекомендует сказать
потенциальным спонсорам следующее:
«Аналитика больших данных — очень мощный инструмент. Мы,
ИТ-подразделение, хотим извлечь из новых технологий максимум,
и будем рады работать над этим вместе с вами. Мы не уверены
в размерах долгосрочных издержек и не можем гарантировать
однозначного результата, но мы считаем, что это отличная
возможность вывести бизнес на новый уровень, и нам не хочется
упускать этот шанс. Нам нужна ваша помощь. Мы можем на вас
рассчитывать?»
Если вы получили негативный ответ, что вполне вероятно, это
означает, что ваше предложение прозвучало слишком навязчиво.
5
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ »
n n n n n n n n
Насколько хорошо ваша
организация
анализирует и использует большие
данные и аналитику больших данных?
Пройдите опрос, чтобы сравнить
свои результаты с результатами
конкурентов в отношении приоритетов
реализации больших данных, инвестиций,
необходимых для поддержки инициатив
больших данных, и роли, которую играет
ИТ в предоставлении аналитики
больших данных пользователям.
Нажмите здесь, чтобы начать.
Возможно, руководитель еще не готов. Не исключено, что вы
выбрали не тех людей или не те процессы. В худшем случае, он
уже использует внешние ресурсы.
Джим Бампос со своей командой впервые успешно внедрили
аналитику больших данных в подразделении Total Customer
Experience (TCE) корпорации EMC. Его независимая команда,
неподотчетная какой-либо функциональной сфере бизнеса,
выбрала в качестве объекта исследования — надежность
оборудования. Данные о надежности оборудования поступали
из множества разных источников и имели разные размеры, что
затрудняло получение верных значений для этих элементов.
Через каждый из этих контактов осуществляется сбор данных от
внутренних подразделений, систем заказчиков и самих заказчиков.
Ключ к успеху был прост: команда Бампоса нашла важный для
компании бизнес-процесс, который задействовал множество
отдельных потоков данных. Кроме того, команда Бампоса нашла
своего адресата — отдел поддержки клиентов, заинтересованный
в переменах и готовый на них оперативно реагировать. Ситуация
сложилась идеальная: Джим Бампос получил прекрасную
возможность улучшить качество облуживания заказчиков,
увеличить прибыль и сократить затраты.
Эта новая платформа существенно
облегчает работу по использованию
и анализу различных потоков
данных, структурированных
и неструктурированных, и
экспериментированию с ними
Расширение платформы
Даже если выбранный вами проект кажется идеальным по всем
параметрам, помните: базовая аналитика и платформы хранения
данных могут не справится с нагрузками, возникающими за счет
увеличения потоков и сложного анализа в режиме реального
времени.
Основа для аналитики больших данных — хорошая платформа,
позволяющая легко обнаруживать разнообразные источники
данных, а также манипулировать и экспериментировать с ними.
Современные хранилища данных зачастую не соответствуют
такому калибру.
Простого хранения и обслуживания данных не достаточно,
говорится в отчете совета Leadership Council корпорации EMC
"Большие данные: большие возможности создания ценности
для бизнеса". Только новые способы синтеза, анализа и
обобщения данных помогут компании воспользоваться всеми
преимуществами аналитики нового поколения.
Некоторые техники работы с большими данными используют
данные, моделирование которых не производили архитекторы
данных. Это позволяет сравнивать разные типы данных и
обнаруживать совпадающие фрагменты в несопоставимых
источниках. Совет рекомендует предприятиям развернуть
такие инструменты, как технологию с открытым исходным
кодом Hadoop, которая распределяет рабочие нагрузки анализа
данных в рамках нескольких компьютеров. При этом процесс
анализа подразделяется на несколько рабочих нагрузок, которые
выполняются параллельно, за счет чего быстрее получаются
результаты.
Но организации часто обнаруживают, что им нужна новая
платформа на базе Hadoop или подобных технологий, которая
будет не только обеспечивать пространство для текущих потоков,
но и поглощать новые, которые, несомненно, появятся вслед за
успехом первоначального проекта.
6
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ »
конкретного решения и возможности его реального применения».
Специалисты по данным отличаются особой
заинтересованностью, которая позволяет им смотреть на
данные свежим, незамутненным взглядом. Они также обладают
сочетанием математических, деловых и аналитических качеств.
Некоторые компании, которые сталкиваются с трудностями в
поиске специалистов с полным набором этих профессиональных
качеств, создают научные группы по работе с данными, где
каждый из сотрудников является профессионалом в одной
из указанных областей. Другие компании обучают штатных
специалистов по бизнес-аналитике и хранению данных,
обладающих всеми необходимыми для исследователей и
ученых качествами, работе с инструментами, такими как Hadoop
и MapReduce. Так кадровый потенциал позволяет компаниям
модернизировать бизнес-процессы без дополнительных затрат.
Директор по маркетингу
EMC Джереми Бартон
и президент Greenplum
Билл Кук рассказывают,
как ИТ-директоры могут
улучшить свои стратегические
возможности, эффективно
используя большие данные.
Эта новая платформа, которую часто представляют как модель
«бизнес-аналитика как услуга» или, еще лучше, «аналитика как
услуга», значительно упрощает потребление, анализ и проведение
экспериментов с разнообразными структурированными и
неструктурированными потоками данных. Аналитика переходит из
компетенции ИТ-подразделения в руки специалистов по работе по
данным.
Новая платформа поможет вам извлечь максимум из больших
данных. Именно тогда ваши данные «заговорят».
Аналитика больших данных — дело
специалистов по данным
Работая в рамках традиционной бизнес-аналитики, можно обучить
обычных информационных работников созданию отчетов и работе
с запросами баз данных. Однако для работы с большими данными
требуются специалисты с другими навыками.
Дэвид Дитрих (David Dietrich), технический консультант
подразделения EMC Global Education Services, выделяет
следующие ключевые компетенции, которыми должен обладать
специалист по данным:
«В дополнение к таким профессиональным качествам, как
аналитические способности и техническая компетентность,
специалист по данным должен обладать развитыми навыками
коммуникации в различных областях и навыками совместной
работы, а также естественным интересом к проведению
исследований и экспериментов с данными. Такие специалисты,
как правило, имеют скептический склад ума: они склонны
задавать массу вопросов по поводу работоспособности
Аналитика как услуга
В долговременной перспективе, аналитика больших данных
начинает работать на руководителей подразделения. Расширение
сферы влияния аналитики больших данных гарантирует
превращение инвестиций в реальную прибыль. Заказчики требуют
от сервисов важных встроенных функциональных возможностей,
таких как обнаружение, визуализация и совместная работа,
поэтому такие возможности необходимо обеспечить.
Работа по модели «аналитика как услуга» может показаться
дорогостоящим предприятием, но аналитика больших данных
— предложение, за которое руководители организаций готовы
платить, если вы гарантируете результат. Создание программы
взаимозачета доходов между подразделениями гарантирует,
что вы сможете нанять больше специалистов по данным и
продолжать развивать инфраструктуру для поддержки новых
потоков данных.
Немыслима аналитика и без грамотного руководства, поскольку
в комбинировании потоков данных существуют свои подводные
камни. Поставщик может вполне успешно справляться с
предоставлением ведомости материалов проектной группе, но
не с продажами и тем более не с конкурентами. В связи с этим
необходимо внедрять политики безопасности (использование
брандмауэров и разбиение хранилищ на разделы), а также
стандарты предоставления доступа к интеллектуальной
собственности, которые позволят предотвратить правовые и
деловые проблемы.
Хорошо налаженная, облегченная система управления не
замедляет процессы. Напротив, она ускоряет процессы
внедрения, формируя убежденность в необходимости
7
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ »
n n n n n n n n
Silver Spring —
большие данные в действии
Сектор коммунальных услуг — один из самых больших сторонников
аналитики больших данных. Энергетические компании развертывают
современные счетчики, которые производят данных больше, чем
когда бы то ни было. Использование таких данных посредством
аналитики помогает коммунальным компаниям получить значительное
конкурентное преимущество.
Silver Spring Networks, ведущий поставщик платформ
интеллектуальных сетей для энергосистем общего пользования по
всему миру, собирает и анализирует большие данные, получаемые от
своих сетевых устройств — счетчики, устройства энергоснабжения,
электромобили и распределенная генерация. Все эти элементы
взаимодействуют с высокопроизводительной аналитической
платформой EMC Greenplum, преобразуя большие потоки данных в
реальном времени в практически значимые аналитические данные.
Частое изучение данных интеллектуальных счетчиков позволяет
коммунальным компаниям собрать информации об использовании
электричества в 3000 раз больше, чем на основе менее частых
традиционных показаний. Умножаемая миллионами заказчиков из
города с пригородами, интеллектуальная сеть способна получить
набор данных, достаточно большой для мониторинга потребной
мощности в реальном времени, и предсказать вероятные перебои до
их возникновения.
Благодаря снижению стоимости и увеличению сложности таких
платформ как Greenplum, аналитика больших данных становится
доступной и оправданной для большего количества отраслей, включая
сектор энергетики.
инноваций, которые с готовностью будут приняты теми, кто в них
нуждается. Управление — это гарантия надежности.
У некоторых ИТ-специалистов возникают сомнения: неужели из
громоздких трудноуправляемых образований структурированных
и неструктурированных данных можно чудесным образом
извлекать реальную прибыль? На самом деле, они не видят
«прослойки» — качественных изменений в кадрах, процессах,
платформах, технологиях и корпоративной культуре, благодаря
которым байты данных можно превратить в явное конкурентное
преимущество.
Вовлекайте руководителей
подразделений, функциональные области
и другие активы, которые могут повлиять
на результат, и совместно работайте над
созданием культуры, благоприятной для
аналитики больших данных
Не упустите шанс стать победителем
При наличии подходящего проекта, подходящей платформы и
подходящих людей вы непременно получите ощутимую прибыль
от аналитики данных. Обязательно расскажите об этом другим.
Воспользуйтесь шансом заинтересовать тех, кто поначалу с
недоверием относился к вашему проекту.
Аналитика больших данных создает эффект снежного кома — к
этому лучше подготовиться заранее. Если вы видите, что ваши
первоначальные усилия уже дали положительный результат, как
в случае с командой Бампоса, начинайте анализировать свои
действия на втором этапе развития. Определите масштабы и
объемы кадровых ресурсов, которые понадобятся для поддержки
будущей деятельности. Будете ждать поступления заказов на
прогнозный анализ — потеряете ценное время и потенциальное
конкурентное преимущество.
Относитесь с вниманием к тем, кому вы обязаны успехом.
Например, если вы заметили спады и недочеты в продажах,
представьте сотрудникам этот факт как возможность для
дальнейшего развития, а не как повод для кары небесной. Вы
никогда не получите от них поддержки по другим проектам, если у
них возникнет ощущение, что работа с вами представляет угрозу.
Также не стоит позволять каким-либо группам оказывать на вас
влияние. Суть науки о данных — в объективности и нахождении
общего языка с данными. Данные должны «разговаривать» с
вами, а не наоборот.
Одна из ваших первостепенных задач — формирование группы
заинтересованных лиц, которая поведет вас к цели. Когда дело
доходит до больших данных, ИТ-специалисты не могут работать
в одиночку. Подключайте к работе руководителей подразделений
и функциональных зон, а также других специалистов, способных
повлиять на результат. Направьте совместные усилия на создание
условий, благоприятных для работы с большими данными.
8
БЕЛАЯ КНИГА
«БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ »
Держите ситуацию под контролем
Аналитика больших данных предоставляет огромные
возможности для перехода от реактивного управления ИТ
к упреждающему. Обнаружение новых источников дохода;
улучшение качества обслуживания и более точное определение
потребительских настроений; сокращение издержек — вот три
ступени к корпоративному успеху, и большие данные могут вам в
этом помочь.
Успешное использование потенциала больших данных требует
серьезных инвестиций в проверенные технологии, в повышение
квалификации специалистов и в разработку стратегии для
руководства. В последующие пять-десять лет ИТ-руководители
столкнутся с необходимостью освоения широкого спектра
новых и развивающихся технологий. В том числе им предстоит
синхронизировать трудовые ресурсы и процессы для работы
с большими данными. Необходимо разработать продуманную
стратегию интеграции больших данных в информационную
архитектуру, которая в результате станет масштабируемой и
будет играть ключевую роль в ведении бизнеса.
На форуме EMC World 2012 председатель и исполнительный
директор EMC Джозеф Туччи (Joseph Tucci) заявил: «Бренд,
сотрудники, бизнес-процессы, приложения и информация —
все это долгосрочные ресурсы компании. Строго говоря, они не
имеют финансового выражения с точки зрения бухгалтерии и не
указываются в балансовом отчете, но именно эти постоянные
ресурсы отличают один бизнес от другого».
Большие данные — это ваш шанс занять место у штурвала и
повести компанию к победе в конкурентной борьбе. Активно
используйте аналитику больших данных, чтобы изменить и
улучшить свою корпоративную среду.
Объединение активов
Подразделение TCE в корпорации EMC — отличный пример
того, как организации должны применять свои навыки работы
с традиционными хранилищами данных, включая извлечение,
преобразование и нагрузку, управление основными данными и
создание профилей данных в рамках аналитики больших данных.
Этот подход повышает доверие к исходным данным, которые
будут использоваться для принятия критически важных бизнесрешений.
Отдел TCE создал проект по надежности оборудования на
основе платформы EMC Greenplum Unified Analytics Platform
(UAP), связанной с подсистемой анализа SAS. Группа залила в
хранилище данных UAP все корпоративные метрики, включая
отзывы заказчиков, информацию от аппаратных датчиков, отчеты
по сервису и др.
Перед выполнением этого шага все данные были тщательно
проверены. В противном случае сказалось бы влияние ошибочных
результатов. Фактически, группа TCE выбрала проект по
надежности оборудования из-за точности данных.
Группа также использует Greenplum UAP для обработки отчетов
TCE с учетом каждого заказчика как основы предложений о
продаже и проверок менеджеров по работе с клиентами. Этот
процесс, который теперь занимает лишь около восьми минут,
раньше занимал пять дней.
Чтобы получить подробную информацию,
посетите веб-сайт
russia.emc.com/cio