Обложка: Big Data как универсальный инструмент для бизнеса

Big Data как универсальный инструмент для бизнеса

С девяностых годов крупные корпорации стали осознавать, что им принадлежит новый ценный ресурс – информация. Кроме того, пришло понимание, что с течением времени любых данных становится больше, а, как следствие, возникает необходимость их систематизации. Требуется место для хранения и обработки информации, а также мощные ресурсы для анализа. В этом ключе значение данных для бизнеса особенно очевидно в контексте информационных технологий. Сергей Левашов, руководитель центра бизнес-аналитики ГК «РАМАКС», рассказал об актуальной работе с большими данными.

Сергей Левашов

Сергей Левашов

директор Центра бизнес-анализа ГК «РАМАКС»

Виды больших данных

Накапливаемые бизнесом данные можно разделить на структурированные и неструктурированные. К первой категории относят упорядочиваемые данные одной предметной области. Например, сведения об операциях в сети, показания датчиков, персональные данные, детализация звонков по телефону. Данные как правило представлены в формате таблиц и баз данных.

Ко второй категории принадлежит информация, которая не может быть представлена в структурном виде. Например, аудиозаписи разговоров, видео с камер наблюдения, фотографии, тексты и др.

Задачи анализа данных и применение в бизнесе

Big Data аккумулируют для дальнейшей аналитики, выявления закономерностей, тестирования гипотез. Сфера применения результатов аналитики не ограничивается практически ничем. Например, специалисты RAMAX Group прибегали к работе с Big Data на проектах по предиктивному ремонту и обслуживанию. Для этих проектов определялись закономерности в работе оборудования, прогнозировалось состояние деталей, износ, обеспечивалась эффективная эксплуатация со своевременной заменой.

Популярны на сегодня Big Data для аналитики активности пользователей в Интернете. Причем, «под прицелом» не только транзакции с финансовыми организациями онлайн, но и любые действия в социальных сетях, любой поиск. Это позволяет компаниям генерировать клиентоориентированные предложения, увеличивать спрос, оптимизировать маркетинговые бюджеты. Большие данные позволяют расширять возможности и в сфере безопасности данных. Например, банки сегодня внедряют системы идентификации по голосу и лицу, ритейл – позволяет таким образом оплачивать покупки. В транспортной отрасли для компании «Аэрофлот» мы реализовали проект по оптимизации использования грузопочтовой квоты на пассажирских рейсах.

Big Data в наши дни

Крупный бизнес уже взял на вооружение Big Data и работает с инструментом в той или иной мере. Для хранения и обработки больших данных требуются инфраструктура, которая позволит оперативно реагировать на поступление одних данных и постоянно накапливать другие. Для решения первой задачи прибегают к применению кластерных решений, например, Hadoop. Для комплексного подхода применяются решения типа Teradata, Oracle Exadata или SAP.

Корпорация Microsoft предлагает широкий выбор продуктов для анализа Big Data, лучшим среди которых является Azure. Благодаря ему можно анализировать информацию в распределенном облачном хранилище и обрабатывать ее в online-формате.

Самым эффективным методом хранения информации считается создание так называемых «озер данных» или Data Lake. Впоследствии происходит выстраивание отдельного аналитического контура для обработки данных и создания управленческих решений. В этом качестве выступают различные BI-системы (кубы, графические дашборды и прочие).

Для производственных корпораций актуальны платформы, анализирующие жизненный цикл оборудования и бизнес-процессы для реализации предиктивных технологий ремонтов, в закупках и составлении прогнозов событий, которые связаны с процессом производства.

Кризис, вызванный пандемией, способствовал переводу хранилищ данных в облака. Этот сценарий гораздо более эффективен как с точки зрения возможностей анализа данных, так и с точки зрения экономии расходов предприятий на их хранение и обработку.

Что ждет Big Data?

Вероятнее всего, какого-то взрывного роста в области Big Data в обозримом будущем ожидать не стоит. Для этого необходимо кратное увеличение использования всевозможных устройств, развитие online-сервисов, абсолютный отказ от использования наличных.

При имеющихся вводных на сегодняшний день возможно планомерное развитие в нескольких направлениях: в медицине и предиктивной аналитике любых отраслей. В первом случае возможно расширение применения индивидуальных датчиков для отслеживания состояния здоровья, данные с которых будут помогать в диагностике состояния здоровья человека и предотвращать обострения хронических заболеваний, как сейчас это реализовано Apple в функциональности наручных часов. Во втором – для регулирования социальной сферы. В США, например, уже несколько лет функционируют пилоты платформ, предсказывающие преступления.

Еще недавно большой бизнес с трудом понимал, для каких целей можно применять Big Data, какие задачи решать на основе их анализа. Сегодня же все отрасли экономики активно пользуются возможностями, которые открывают результаты аналитики. В конечном счете цель одна – рост эффективности бизнеса. И то, что мы видим сегодня – совершенно точно не предел.