Big Data: объять необъятное
Отношение к проблематике Big Data на российском рынке пока неоднозначное. Скептики убеждены: оттого что они не спешат использовать новые технологии для работы с «большими данными», их бизнес в ближайшем будущем не остановится. Оптимисты же верят, что, получив возможность эффективно анализировать огромные объемы информации, компании намного лучше смогут понимать клиентов, заранее предвидеть множество проблем и, как следствие, их бизнес будет развиваться намного быстрее.
Согласно глобальному исследованию IDC 41% опрошенных компаний уже испытывает трудности в связи с чрезвычайно быстрым ростом объема информации. При этом, по прогнозам IDC, в дальнейшем этот рост будет только ускоряться: аналитики предсказывают, что к 2020 году объем цифровых данных, используемых в мире, увеличится в 44 раза и достигнет 35 зеттабайт. Исследователи IDC выяснили, что в России среди крупных организаций различных сфер деятельности, чьи расходы на ИТ превышают $5 млн, преобладает настороженное отношение к тренду, получившему маркетинговое название Big Data. При этом 30% опрошенных озабочены недостаточно очевидной окупаемостью инвестиций в решения для эффективной работы с «большими данными».
Однако участники IT-рынка убеждены, что в современном динамичном бизнесе будущее наступает очень быстро, поэтому компаниям любой отрасли и любого направления деятельности крайне важно не опоздать и не упустить возможности использовать любые доступные конкурентные преимущества. «Анализ большого объема данных позволяет развить новые сервисы и находить ранее неизвестные закономерности. Не занимаясь этим, компании не смогут гибко реагировать на меняющиеся внешние условия и рано или поздно окажутся в аутсайдерах», – убежден Дмитрий Хорошев, менеджер компании Cisco по развитию бизнеса в области ЦОД.
Пренебрежение к проблематике «больших данных» создает и другие риски для бизнеса. Так, по словам Юрия Скачкова, генерального директора компании Hitachi Data Systems в России и СНГ, для хранения данных, попадающих под определение Big Data, должны использоваться новые подходы и специализированные решения. Предприятия, игнорирующие эти рекомендации и хранящие неструктурированные данные обычным образом, рискуют столкнуться с проблемами неэффективного использования дорогого дискового хранилища и, как следствие, с большими эксплуатационными затратами, а также дорогим сервисным обслуживанием оборудования. Отдельно следует отметить возможные проблемы с эффективным поиском и систематизацией имеющейся информации, а также с управлением ее жизненным циклом. «Вследствие этих проблем компании не смогут получать информацию, необходимую для принятия критически важных бизнес-решений в те моменты, когда она им жизненно необходима», – констатирует Максим Исаев, менеджер по развитию бизнеса ДСР отдела программно-аппаратных комплексов компании IBS.
Кому большие?
Первоначально технологии Big Data появились в науке. В частности, сам термин ввел в оборот в 2008 году редактор журнала Nature Клиффорд Линч (Clifford Lynch) в материалах спецвыпуска, целиком посвященного влиянию больших объемов данных на будущее науки и техники.
Современная научно-исследовательская деятельность уже попросту не может обходиться без технологий Big Data. Например, широкоугольный обзорный телескоп-рефлектор, который создается учеными США, предназначен для получения за один раз изображения с большой площади неба. Для этого его трехгигапиксельная цифровая матрица будет передавать сотни терабайт данных в сутки. Чтобы структурировать и анализировать эту информацию, ученым необходимы новые алгоритмы обработки данных.
Впрочем, проблемы Big Data актуальны не только в науке, но и в бизнесе, испытывающем потребность анализировать большой поток данных. По оценке Максима Исаева (IBS), это прежде всего относится к большим клиенто-ориентированным компаниям, для которых важная любая информация о клиенте. В первую очередь, это касается отрасли телекоммуникаций. Сергей Лихарев, руководитель направления по продажам решений для бизнес-аналитики IBM в России и СНГ, добавляет к этому списку инвестиционные и крупные розничные банки, биржи, большие диспетчерские и ситуационные центры и транспортные компании. Не стоит забывать и о государственных учреждениях, поскольку дальнейшее развитие электронного правительства в России приведет к массовой оцифровке гигантских массивов информации, и без применения технологий Big Data обеспечить достойную скорость оказания госуслуг населению будет попросту невозможно.
менеджер по развитию бизнеса ДСР отдела программно-аппаратных комплексов компании IBS:
«Программно-аппаратные комплексы класса Big Data универсальны, однако терминология и методология работы с “большими данными” требует адаптации и разработки отраслевых приложений для конечных пользователей».
Отраслевые приложения
По словам Дмитрия Хорошева (Cisco), технологии Big Data позволяют оптимизировать использование ресурсов. Причем сфера применения методик работы с «большими данными» может быть весьма неожиданной. В качестве примера можно привести сервисы по информированию водителей о пробках на дорогах: за счет своевременного информирования о возникших заторах и предложения оптимального маршрута объезда, они позволяют оптимизировать автомобильный поток и перераспределить его в пространстве и времени. Иногда люди даже готовы отложить поездку на некоторое время или воспользоваться другим видом транспорта, если знают, что гарантированно попадут в пробку. А использование технологий структурирования и анализа «больших данных» способствует повышению эффективности таких сервисов.
Впрочем, решения класса Big Data актуальны и в других областях. Андрей Пивоваров, руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга компании Oracle в СНГ, отмечает, что в здравоохранении удаленный мониторинг информации о состоянии пациента позволяет своевременно проводить профилактические мероприятия и снижать процент госпитализации. В производственной сфере изучение данных с различных датчиков дает возможность автоматизировать диагностику, а в розничной среде анализ настроения пользователей в социальных сетях позволяет повысить качество и объем продаж.
Эти же задачи характерны и для финансового сектора. «Каждый банк, который начнет использовать социальные сети для сбора информации о клиентах и более точного их сегментирования, столкнется с проблемой Big Data», – подчеркивает Андрей Пивоваров. По его словам, социальные сети предлагают новые возможности, но, чтобы эффективно их использовать, нужна соответствующая технологическая платформа.
Впрочем, такие технологии позволяют решать не только задачи работы с социальными сетями и интернет-ресурсами. В частности, один из самых часто встречающихся примеров использования Big Data в банковской среде – противодействие мошенничествам. «В таких системах, чем больше данных для анализа, тем более эффективна защита», – отмечает Андрей Пивоваров (Oracle).
Дальше – больше
По словам Юрия Скачкова (Hitachi Data Systems), Big Data сравнительно новый тренд, появившийся на волне развития вычислительной электроники и технологий для работы с цифровыми данными. Например, многие компании теперь хранят скан-копии документов. «Буквально пять лет назад таких задач не было, более того, на многих предприятиях бумажная и электронная бухгалтерия велись параллельно», – отмечает Юрий Скачков. По его словам, в связи с всеобщей информатизацией изменились не только объемы потребляемой информации, но и тип данных, которые хранят у себя предприятия.
генеральный директор компании HitachiDataSystems в России и СНГ:
«Предприятия, игнорирующие подходы Big Data и хранящие неструктурированные данные обычным образом, рискуют столкнуться с проблемами неэффективного использования дорогого дискового хранилища и как следствие – с большими эксплуатационными затратами».
Вячеслав Ковалев, начальник отдела ЦОД компании «Открытые Технологии», убежден, что любая информация имеет ценность только в том случае, если она востребована, предоставлена вовремя и при этом имеет непротиворечивый характер. Ее получение, обработка и представление и есть те основные задачи, которые необходимо решать в рамках повышения эффективности работы с «большими данными». «Начав анализировать данные и использовать результат при оперативном управлении, принятии решений, организации начинают ощущать потребность в привлечении все большего объема данных из различных источников – по сути это и есть начало Big Data. Отказаться от решения этих задач – значит лишить себя части критически важной для управления информации», – подчеркивает Артем Гришковский, заместитель генерального директора Sybase CIS.
начальник отдела ЦОД компании «Открытые Технологии»:
«Любая информация имеет ценность только в том случае, если она востребована, предоставлена вовремя и при этом имеет непротиворечивый характер».
«Большие данные» со временем становятся только больше, поэтому компаниям важно предвидеть возможные проблемы и предупреждать их, не дожидаясь коллапса. «Взрывной рост объемов обрабатываемой информации может привести к тому, что существующая IT-инфраструктура и ИС в определенный момент просто не смогут справляться с теми задачами по обработке информации, которые возникают ежедневно. Это риск, которым также необходимо управлять», – предостерегает Денис Первушин, директор департамента бизнес-приложений Oracle компании «АйТи».
директор департамента бизнес-приложений Oracle компании «АйТи»:
«Взрывной рост объемов обрабатываемой информации может привести к тому, что существующая IT-инфраструктура и ИС в определенный момент просто не смогут справляться с теми задачами по обработке информации, которые возникают ежедневно».
Источник: Алексей Комов
Опубликовано 07.11.2012