Аналитика с большой буквы
SAS представила линейку аналитических инструментов нового поколения – SAS High Performance Analytics, которые дают возможность обрабатывать и анализировать большие объемы данных (BigData), причем, как утверждают руководители компании, с гораздо большей точностью и в десятки раз быстрее, чем разработки иных компаний. В SAS это называют «большой аналитикой».
Валерий Панкратов, генеральный директор «SAS Россия/СНГ», упрощенно охарактеризовал понятие Big Data как термин для обозначения ситуации, когда организация сталкивается с необходимостью загружать, хранить и анализировать разнородные (как структурированные, так и неструктурированные) данные, а вычислительных мощностей уже не хватает. Он привел три известные характеристики этого понятия: стремительно растущий объем, многообразие и быстродействие (время выдачи информации по запросу и способность оперативного реагирования).
Представленные же инструменты должны обеспечить «доступность обоснованных результатов аналитических исследований». С точки зрения г-на Панкратова, такой подход меняет саму парадигму ведения бизнеса, позволяя руководителям применять недоступные ранее методы. Перечислив все шаги, необходимые при аналитическом исследовании: сырые данные, их очистка, оптимизация, стандартные отчеты и отчеты по запросу, детализация (это все реактивная аналитика, которая доступна ряду компаний), докладчик продемонстрировал более высокий уровень (проактивная аналитика) – предикативные исследования, анализ текстов, прогнозирование и оптимизацию, подчеркнув, что это прерогатива SAS.
Стоит отметить, что анализ текстов позволяет выявить в Интернет или в переговорах с клиентами сall-центра словосочетания, говорящие, скажем, о скрытом недовольстве клиентов, об обороте наркотиков или даже готовящемся теракте.
Как пояснил Андрей Свирщевский, руководитель направлений аналитики и гарантирования доходов «SAS Россия/СНГ», новая линейка технологий состоит из трех составляющих: Grid Computing, in‑database и in‑memory.
Первая используется для управления распределенными вычислениями как на одном сервере, так и на большом их количестве (аналог «облаков»). Во втором случае вычисления переносятся внутрь хранилища – с аналитического сервера SAS на сервер внешней базы данных, причем продукт SAS Scoring Accelerator переводит аналитические модели на язык партнерских СУБД и переносит их в эти СУБД. Технология же in‑memory позволяет производить распределенные вычисления в оперативной памяти блейд-серверов: на ее основе созданы средства визуализации данных (Visual Analytics) и построения аналитических моделей (High Performance Analytics).
Visual Analytics представил (и провел демонстрацию его работы) Алексей Мещеряков, руководитель направления платформенных решений компании «SAS Россия/СНГ», обратив внимание на высокопроизводительные средства анализа и удобный графический интерфейс, позволяющий буквально за минуты готовить наглядные отчеты (графики, гистограммы и т. д.), размещать их в Сети и пересылать на мобильные устройства. Журналистам продемонстрировали также High Performance Analytics, который дает возможность строить модели – нейронные сети – и проводить анализ закономерностей не за часы или даже дни, а за минуты или секунды.
Отметив, что в отечественных банках наблюдается переход от продуктовой модели к клиентоориентированной, вице-президент, заместитель директора финансового департамента ВТБ24 Сергей Анохин подчеркнул, что в конкурентной среде крайне важно знать, чем недовольны клиенты, какие из клиентов могут уйти и чем их привлечь.
Источник: IT News №11 (июнь 2012 года)