Your SlideShare is downloading. ×
0
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Bdc future of business analytics final
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Bdc future of business analytics final

351

Published on

Aleksejaus Kovaliovo, BDC programavimo paslaugų centro direktoriaus, prezentacija, kurią jis skaitė metinėje IT vadovų konferencijoje „IT Summit“ 2013 metų gegužės 30-ą dieną. Šis pranešimas …

Aleksejaus Kovaliovo, BDC programavimo paslaugų centro direktoriaus, prezentacija, kurią jis skaitė metinėje IT vadovų konferencijoje „IT Summit“ 2013 metų gegužės 30-ą dieną. Šis pranešimas konferencijos dalyvių buvo geriausiai įvertintas iš visų tą dieną skaitytų pranešimų. Pranešimas skirtas aptarti šiuo metu vis aktualesnei didžiųjų duomenų (angl. big data) temai.
Per kelis pastaruosius metus apdorojamų ir saugomų duomenų apimtys eksponentiškai išaugo ir šis augimas tęsiasi toliau kosminiu greičiu. Natūraliai vyksta eilinė kompiuterinių sistemų technologijų bei architektūros evoliucija. Paradigmos pokyčio mąstą galima palyginti su perėjimu nuo universaliųjų kompiuterių (angl. mainframes) prie personalinių, toliau prie kliento-serverių ir žiniatinklio sistemų.
Prezentacijoje pateikiamas įvadas į didžiųjų duomenų (angl. big data) bei duomenų mokslo (angl. data science) tematiką, apžvelgti iki šiol retai versle nagrinėjami duomenų šaltiniai, pateikti naujoviškos verslo analitikos sistemų architektūros modeliai.

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
351
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. VERSLO ANALITIKOS ATEITISAleksej Kovaliov, BDC programavimo centro direktorius2013 05 30
  • 2. © Back to the Future movieVERSLO ANALITIKOS ATEITIS
  • 3. Kodėl?32015 metai4.4M IT darbo vietų, susijusių su BIG DATAiš jų 1.9M x 3 = 6M JAVPeter Sondergaard, Sr VP at Gartner and global head of Researchhttp://www.gartner.com/newsroom/id/2207915Jau dabar
  • 4. 4http://ec.europa.eu/digital-agendaBIG DATA ir OPEN DATA - strateginė ES investavimo kryptishttp://data-forum.eu/Svarbiausias metinis ES duomenų ekonomikos renginys
  • 5. 5http://www3.lrs.lt/pls/inter/w5_show?p_r=8861&p_k=1O dar kodėl?
  • 6. 6© Thierry Gregorius, http://www.flickr.com/photos/t_gregorius/5839399412/
  • 7. © Minority Report movieATEITIS
  • 8. DABARTISMPPNoSQLHadoopMapReduceBIG DATAFAST DATAOPEN DATA
  • 9. Keičiasi duomenų bazių karta9
  • 10. 90% per 2 metus10Labai daug duomenų90% duomenų sugeneruota per pastaruosius 2 metusTechninės platformos pingaDebesų platformos tampa įprastu dalykuhttp://www.sciencedaily.com/releases/2013/05/130522085217.htm
  • 11. Duomenys ateina iš visur11Internetas kiekvienoje kišenėjeSocialinių tinklų rinkos ir revoliucijosE-valstybėsProtinga energetika 20/20/20Protingi daiktai...
  • 12. Defragmentuoti dividualai12Tradiciniai segmentai nustoja galiotiPersonalinės informacijos gausybėE-Sociumai1 žmogus : N personų
  • 13. Karaokė13ApimčiųsantykisApimtiesaugimogreičiosantykisNE-interneto ir NE-gigantai einam tuo pačiu keliu
  • 14. Išmetam duomenis = Išmetam pinigus14Prarandame duomenis, nes „netelpa“Nebandome moksliškai tyrinėtiNežinome savo tikrų klientų, aplinkos, istorijosIgnoruojame „baltą triukšmą“
  • 15. 15BIG DATA OPEN DATAHADOOP NOSQLFAST DATA MPP
  • 16. BIG DATA16Duomenų kiekiai, kuriuos tikrai sunku apdoroti įprastomispriemonėmis (Wikipedia)V. V. V.Volume – 100-ai Tbytes, Pbytes ...Velocity –„Duomenų srovė“, FAST DATAVariety – Struktūriniai / ne / pusiauNuodėmė#8: ne kaupti, o juolab, trinti duomenis
  • 17. OPEN DATA17Duomenų viešinimas pakartotinam panaudojimuiŽali duomenys, skirti ne žmogui, o mašinaiNemokamos licencijosLINKED OPEN DATA: Semantinis atvirų duomenų tinklasStrateginė ES kryptishttp://open-data.europa.eu/http://data.gov.uk/Lietuvoje užuomazgoshttp://opendata.gov.lt/http://data.ukmin.lt/
  • 18. OPEN & BIG, BIG & OPEN?18Ne tas patsBIG  TechnologijosOPEN  Teisiniai klausimai, standartizacija, procesaiTačiauBIG DATA technologijos  gali būti taikomos OPEN DATAOPEN DATA  gali išaugti iki BIG
  • 19. OPEN & BIG PAVYZDŽIAI1http://www.buildingsdata.eu/19
  • 20. OPEN & BIG PAVYZDŽIAI220
  • 21. HADOOP21Paskirstyta failų sistema su replikavimu ir Java dorokliaisPalaiko milžiniškas duomenų apimtis ir failų dydžiusDaugybė atviro kodo ir komercinių versijų
  • 22. MAP-REDUCE22„Pasidaryk pats“ Java dorokliai failamsKai kurie Hadoop numato SQL
  • 23. MPP - Massive Parallel Processing23
  • 24. VERSLO ANALITIKOS ATEITISDABARTIS
  • 25. Įprasta verslo analitika25
  • 26. Nauja verslo analitika26
  • 27. Verslo analitika Duomenų mokslas27
  • 28. Duomenų verslo brandos lygiai28© Bill Shmarzohttps://infocus.emc.com/william_schmarzo/the-4-ms-of-big-data/Tradicinės verslo analitikoslūžio taškas
  • 29. Pranašystės291. Esamų BI sistemų papildymas duomenų rezervuarais2. Gamybiniai duomenų mokslininkų padaliniai3. Verslo analitikos platformos, kaip paslauga (aaS)4. Prognozinės analitikos plėtra operatyvinėse sistemose5. Atvirų duomenų pajungimas į verslo analitiką6. „Balto triukšmo“ standartizacija
  • 30. 1. Duomenų rezervuarai30
  • 31. 2. The Sexiest Job of the 21st Century©31http://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/
  • 32. Duomenų mokslo gamybos ciklas32
  • 33. Praeitis33Idėjos ircharizma
  • 34. Ateitis34Faktai irmokslas
  • 35. 3. Platformos As-A-Service35
  • 36. 4. Prognozinė analitika gali būti visur36Modeliai, įkomponuoti į „kasdienes“ IS:• Prekyba: Individuali prekių pasiūla• Prekyba: Kainų optimizacija• Telco: Abonento išėjimo rizikos eskalavimas• Telco, Gamyba: Avarijos pavojaus aptikimas• Gamyba: Atsargų pirkimo optimizavimas• Gamyba: Išteklių švaistymo aptikimas• Kiber-saugumas: Botnetų identifikavimas tinkle• Finansai: Sukčiavimo prevencija• Medicina: Epidemijos pavojaus eskalavimas• . . .
  • 37. 5. Atvirų duomenų pajungimas37http://linkeddatabook.com/editions/1.0/2015: ^N2013: *N2010:
  • 38. Duomenų rezervuarai IN-OUT38http://linkeddatabook.com/editions/1.0/
  • 39. 6. Standartizacija39Terminai ir klasifikavimas„Sidabrinės kulkos“ nebusArchitektūros parinkimo faktoriai:• Priimam ar publikuojam• Saugom ar skaičiuojam• Transakcionalumas• Vėlavimas• Srauto pastovumas• Vizualizavimas• Saugumas• Privatumas• ...
  • 40. 400. Nauja DB technologijų ir architektūros karta1. Esamų BI sistemų papildymas duomenų rezervuarais2. Gamybiniai duomenų mokslininkų padaliniai3. Verslo analitikos platformos, kaip paslauga (aaS)4. Prognozinės analitikos plėtra operatyvinėse sistemose5. Atvirų duomenų pajungimas į verslo analitiką6. „Balto triukšmo“ standartizacija
  • 41. © Back to the Future moviePo 7 metų visa tai bus JUST DATA

×