Big Data: красивые слова и реальные решения
В современном мире, когда конкуренция на рынке становится активнее с каждым месяцем, возникает необходимость внедрения более мощных аналитических инструментов
В современном мире, когда конкуренция на рынке становится активнее с каждым месяцем, возникает необходимость внедрения более мощных аналитических инструментов. Именно поэтому разговоры о Big Data не прекращаются. Но самое важное – уже сегодня можно назвать реальные проекты, позволяющие российским организациям работать с колоссальными объемами данных.
Закон Мура, озвученный одним из основателей компании Intel в 1965 году, стал основой для множества рассуждений об экспоненциальном росте количества транзисторов на плате, стоимости производства и увеличении производительности. Не обошла тенденция кратного увеличения объемов и информацию. Если еще несколько лет назад традиционные аналитические системы могли справляться с имеющимся объемом данных, то сегодня для проведения полномасштабного анализа и принятия действительно взвешенных решений требуется применение технологий Hadoop, которые практически стали синонимом концепции Big Data.
Данные – структурированные и не очень
Парадокс бизнес-аналитики (BI) состоит не только в объемах данных. Основная проблема заключается также в кардинальном росте количества источников информации и изменении ее качества. Вместо подготовленных и структурированных данных из СУБД, аналитическим инструментам приходится работать с любой информацией – от данных с сенсоров и аудиозаписей до сообщений в социальных сетях и отзывов на страницах интернет-магазинов.
Универсального метода обработки любых типов данных просто не существует. Поэтому каждое решение класса BigData должно быть соответствующим образом настроено и оптимизировано. Для него должна агрегироваться информация из сотен и даже тысяч источников и укладываться в архитектуру хранения Hadoop.
Как отмечают специалисты в области хранения данных, основным свойством таким систем должна быть масштабируемость по требованию и наличие специальных инструментов мониторинга. Ведь количество данных, агрегируемых ежедневно, может внезапно перерасти возможности хранилища.
Поиск лучшего решения
Стоит помнить, что BigData – это не конкретное решение, и даже не концепция, а просто тренд. Поэтому многие относят свои работы к категории BigData, исходя из маркетинговых соображений. Однако на практике реальная система по работе с крупными массивами разнородных данных может считаться успешной тогда, когда она дает конкретные бизнес-результаты.
Свои подходы к BigData предлагают практически все ведущие вендоры –IBM, Oracle, Microsoft. При этом большая нагрузка ложится на ИТ-компанию, которая занимается созданием самой системы бизнес-анализа, для которой нужно сформировать интерфейсы, а также обеспечить непрерывную подготовку и поставку данных. Какое решение будет лучшим? Пожалуй, то, которое интегратор сможет оптимально встроить в ИТ-инфраструктуру.
Выгоды от BigData
Самые очевидные преимущества систем бизнес-аналитики нового поколения показывают нам Google и Яндекс, предлагая удивительно точную контекстную рекламу. К ним присоединяются сотовые операторы, которые столь же активно собирают информацию о местоположении своих клиентов, данные из социальных сетей и профилей на сайтах, чтобы сформировать конкретные коммерческие предложения, перед которыми клиент просто «не сможет устоять».
Впрочем, польза от расширения спектра анализируемых данных наблюдается и в муниципальной сфере. Так, компания R-Style взяла на себя проект внедрения единого решения по работе с образовательными учреждениями г. Москва – MDM Collaboration Server. Данная система собирает информацию обо всех школах, ВУЗах, учащихся и педагогах, формируя единое информационное пространство. На текущий момент MDM обеспечивает взаимодействие более десяти различных систем, и их количество будет увеличиваться. Благодаря этому становится возможной моментальная аналитика и построение прогнозов в сфере образования столицы. Специальные интерфейсы позволяют легко подключать к MDM Collaboration Server любое количество новых ИТ-инструментов. «Работа с BigData требует нового подхода и иного понимания вопросов аналитики, которым не учат в ВУЗах, ведь еще год назад на российском рынке не было подобных проектов, - комментирует Анатолий Семин, директор подразделения систем бизнес-анализа компании R-Style. – Чтобы решить задачи заказчиков, нам приходится обращаться к мировому опыту и активно использовать экспертизу ведущих поставщиков программных продуктов».
Перспективы
По мере того как экспертиза работы с BigData и архитектурой Hadoop в частности будет множиться, следует ожидать, что в учебных заведениях появятся соответствующие направления и кафедры, а каждая уважающая себя компания будет использовать новые аналитические инструменты для поиска сбалансированных бизнес-решений.
Малый бизнес, возможно, также прикоснется к BigData, но уже в качестве сервиса, который будет предложен операторами ЦОД и провайдерами услуг связи. Так что уже сегодня стоит задуматься, где следует ставить «лайки», а где нет – ведь все больше организаций отслеживают вашу персональную активность в социальных сетях, а скоро они начнут «читать» ваши посты и изучать ваших друзей. А поскольку монетизация данной аналитики становится все более понятной и привычной, уже в ближайшем будущем следует ожидать появления новых комплексных предложений в сфере BigData со стороны российских интеграторов.
Анна Скребнева. Компания R-Style
Опубликовано 28.10.2013