Аналитика Больших данных позволяет улучшить бизнеспроцессы и операционную деятельность, повысить эффективность управления рисками и добиться дополнительной экономии средств. В документе описаны восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данных
Восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Приручить Большие данные, аналитику и искусственный интеллект и добиться от них пользы для бизнеса не так-то просто. Узнайте, какие «подводные камни» ожидают тех, кто решил внедрять аналитику Больших данных, и – главное – как их преодолеть.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Вы уже сделали первые шаги на пути освоения Больших данных и освоили Hadoop? Нет предела совершенству – всегда есть к чему стремиться. Попробуйте оценить эффективность ваших аналитических систем, сравнить их с решениями ваших конкурентов и разработать «дорожную карту» по их развитию.
Big Data - что это и с чем его "едят") Откуда взялся термин Big Data, какое содержание он в себе несет, и, есть ли будущее у тренда Big Data. Изучаем...
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
Эффективность использования внешних источников для пополнения знаний о вашей аудитории и таргетированного маркетинга/управления рисками/поведением клиентов
Центр решений ФОРС. Презентации продуктов и технологий. Демонстрационный зал аппаратных средств. Проведение тренингов и тестирований. Проработка и оптимизация решений на стеке Oracle. Oracle Big Data Appliance
Технологии Больших Данных для банков и страховых компаний. Какие задачи решают? Как монетизировать Большие Данные? Бизнес-кейсы и конкретные примеры. Концепция 3D профиля клиента. Точная сегментация и персонифицированный маркетинг. Управление данными на Oracle Big Data Appliance
Восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Приручить Большие данные, аналитику и искусственный интеллект и добиться от них пользы для бизнеса не так-то просто. Узнайте, какие «подводные камни» ожидают тех, кто решил внедрять аналитику Больших данных, и – главное – как их преодолеть.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Вы уже сделали первые шаги на пути освоения Больших данных и освоили Hadoop? Нет предела совершенству – всегда есть к чему стремиться. Попробуйте оценить эффективность ваших аналитических систем, сравнить их с решениями ваших конкурентов и разработать «дорожную карту» по их развитию.
Big Data - что это и с чем его "едят") Откуда взялся термин Big Data, какое содержание он в себе несет, и, есть ли будущее у тренда Big Data. Изучаем...
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
Эффективность использования внешних источников для пополнения знаний о вашей аудитории и таргетированного маркетинга/управления рисками/поведением клиентов
Центр решений ФОРС. Презентации продуктов и технологий. Демонстрационный зал аппаратных средств. Проведение тренингов и тестирований. Проработка и оптимизация решений на стеке Oracle. Oracle Big Data Appliance
Технологии Больших Данных для банков и страховых компаний. Какие задачи решают? Как монетизировать Большие Данные? Бизнес-кейсы и конкретные примеры. Концепция 3D профиля клиента. Точная сегментация и персонифицированный маркетинг. Управление данными на Oracle Big Data Appliance
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
Как не упустить момент и не дать погибнуть Банку в эпоху цифровой трансформации. Как управлять данными клиентов и научиться извлекать из них знания для выстраивания эффективных целевых коммуникаций
Презентация Дениса Афанасьева для конференции HybridConf'16. Заходите на 1DMC.io и станьте клиентом Биржи данных, первой в России облачной независимой платформы для монетизации ваших данных об аудитории!
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Splunk - универсальная платформа для работы с любыми даннымиCleverDATA
Презентация Константина Ткачева, архитектора решений CleverDATA по платформе Splunk (функционал, источники данных, возможности масштабируемости, примеры панелей управления, возможности интеграции, аналитика данных и предиктивные возможности).
My presentation at OSPconf. Big Data Forum 2015 in Moscow on Informatica products and solutions in Big Data space: datawarehouse offload, managed data lake, big data Customer MDM, streaming analytics platform.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardIpo Board
Данный аналитический обзор посвящен рынку Больших Данных.
В обзоре освящена текущая ситуация на международном и российском рынках.
Также описаны тенденции рынка и его прогноз.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхYuri Yashkin
В данном отчете учтен опыт организаций, идущих по пути освоения аналитики Больших данных. В нем описаны стадии зрелости и представлены результаты нашей оценки.
o Задумались о внедрении серьезной аналитической платформы? Отличная идея: производительная аналитика поможет ускорить принятие бизнес-решений и извлечь из данных новую ценную информацию. Узнайте, какими качествами должна обладать современная аналитическая платформа
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиYuri Yashkin
Для операторов связи Большие данные — это возможность создать систему аналитики для более эффективной эксплуатации своих сетей, оценить выгоду от предоставления тех или иных услуг и обеспечить индивидуальный подход к клиентам. И директора по маркетингу, и вице-президенты по эксплуатации сетей, и руководители бизнес-подразделений в равной степени стремятся принимать решения, основываясь на результатах обработки значительных объемов информации. Такие компании ожидают, что их маркетологи смогут предложить им комплексные аналитические выводы, подготовленные с учетом данных, имеющихся в их ИТ- и сетевой инфраструктурах. В данном документе рассматриваются все преимущества преобразования данных операторов связи в знания. Этот процесс охватывает источники информации, инструменты сбора данных, аналитические СУБД с быстрым доступом и, наконец, сценарии использования бизнес-аналитики с представлением и визуализацией результатов и прогнозов
Андрей Новиков RKM-2016 - Socialnaya analitika & Big Datavalveindustryhub
Работа с сообществом: от операций - к стратегии
• Шаг 1. Сообщество – инструмент продаж
– Представительство в основных соцсетях и предметных форумах
– Мониторинг релевантных сообщений в соцсетях и реагирование
– Организация взаимодействия между клиентами (c2c-поддержка)
• Шаг 2. Сообщество помогает наращивать KPI
– Привязка активностей в соцсетях к основным КПЭ работы с клиентами: time-to-
market, CSAT, response times...
– Качественное понимание картины: типовые проблемы продукта/сервиса, идеи по совершенствованию, что говорят и как думают клиенты
• Шаг 3. Сообщество – стратегический партнер бизнеса
– Что будет нужно нашей ЦА через одно или два поколения наших продуктов
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
Как не упустить момент и не дать погибнуть Банку в эпоху цифровой трансформации. Как управлять данными клиентов и научиться извлекать из них знания для выстраивания эффективных целевых коммуникаций
Презентация Дениса Афанасьева для конференции HybridConf'16. Заходите на 1DMC.io и станьте клиентом Биржи данных, первой в России облачной независимой платформы для монетизации ваших данных об аудитории!
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Splunk - универсальная платформа для работы с любыми даннымиCleverDATA
Презентация Константина Ткачева, архитектора решений CleverDATA по платформе Splunk (функционал, источники данных, возможности масштабируемости, примеры панелей управления, возможности интеграции, аналитика данных и предиктивные возможности).
My presentation at OSPconf. Big Data Forum 2015 in Moscow on Informatica products and solutions in Big Data space: datawarehouse offload, managed data lake, big data Customer MDM, streaming analytics platform.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardIpo Board
Данный аналитический обзор посвящен рынку Больших Данных.
В обзоре освящена текущая ситуация на международном и российском рынках.
Также описаны тенденции рынка и его прогноз.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхYuri Yashkin
В данном отчете учтен опыт организаций, идущих по пути освоения аналитики Больших данных. В нем описаны стадии зрелости и представлены результаты нашей оценки.
o Задумались о внедрении серьезной аналитической платформы? Отличная идея: производительная аналитика поможет ускорить принятие бизнес-решений и извлечь из данных новую ценную информацию. Узнайте, какими качествами должна обладать современная аналитическая платформа
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиYuri Yashkin
Для операторов связи Большие данные — это возможность создать систему аналитики для более эффективной эксплуатации своих сетей, оценить выгоду от предоставления тех или иных услуг и обеспечить индивидуальный подход к клиентам. И директора по маркетингу, и вице-президенты по эксплуатации сетей, и руководители бизнес-подразделений в равной степени стремятся принимать решения, основываясь на результатах обработки значительных объемов информации. Такие компании ожидают, что их маркетологи смогут предложить им комплексные аналитические выводы, подготовленные с учетом данных, имеющихся в их ИТ- и сетевой инфраструктурах. В данном документе рассматриваются все преимущества преобразования данных операторов связи в знания. Этот процесс охватывает источники информации, инструменты сбора данных, аналитические СУБД с быстрым доступом и, наконец, сценарии использования бизнес-аналитики с представлением и визуализацией результатов и прогнозов
Андрей Новиков RKM-2016 - Socialnaya analitika & Big Datavalveindustryhub
Работа с сообществом: от операций - к стратегии
• Шаг 1. Сообщество – инструмент продаж
– Представительство в основных соцсетях и предметных форумах
– Мониторинг релевантных сообщений в соцсетях и реагирование
– Организация взаимодействия между клиентами (c2c-поддержка)
• Шаг 2. Сообщество помогает наращивать KPI
– Привязка активностей в соцсетях к основным КПЭ работы с клиентами: time-to-
market, CSAT, response times...
– Качественное понимание картины: типовые проблемы продукта/сервиса, идеи по совершенствованию, что говорят и как думают клиенты
• Шаг 3. Сообщество – стратегический партнер бизнеса
– Что будет нужно нашей ЦА через одно или два поколения наших продуктов
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”. iECARUS
Практические рекомендации для управления качеством клиентского портфеля “по- умному” .Биг Дата в маркетинге,продажах, клиентинге, CRM, 360 градусов клиентa.
Видео по данным слайдам можете найти по ссылке внизу
https://www.youtube.com/watch?v=7rDQrQK1Mvc&list=PLHTVj-msOEIB6uCBd6PcGTBmhvGGZrARI&index=13
Содержание:
1. Исторические формы производственно-технологического процесса
2. BIG DATA и цифровые технологии в жизни
3. Этапы работы над проектом “BIG DATA в моем бизнесе“
4. Примеры иконографики и журналистики больших данных
5. Трудности в работе с большими данными
6. Инструментарий для работы с большими данными (краткий обзор)
7.Кто владеет информацией – владеет миром
8.Заключение и ссылки на полезные источники
Технологическая платформа DataLift.DCA обеспечивает быструю и безопасную интеграцию в экосистему programmatic и позволяет компаниям, обладающим большими массивами аудиторных данных получать дополнительный доход за счет их монетизации.
Шесть важнейших качеств платформы для анализа Больших данных Yuri Yashkin
Цифровая эра требует высоких скоростей. Успевает ли за временем ваше хранилище данных? Ниже перечислены шесть основных качеств, которыми должна обладать такая платформа.
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...Prognoz
В презентации дан обзор тенденций рынка бизнес-аналитики, а также потребностей пользователей в BI-инструментах. Вы узнаете об основных направлениях развития платформ бизнес-аналитики для разработки высокотехнологичных решений «под ключ», а также получите представление о самых востребованных методах продвинутой аналитики. Материалы презентации основаны на исследованиях и мнениях ведущих BI-экспертов.
Использование аналитической платформы HPE Vertica для управления большими объ...Yuri Yashkin
Использование аналитической платформы HPE Vertica для управления большими объемами данных, фиксируемых интеллектуальными приборами учета в отраслях энергетики и ЖКХ
Модернизация хранилища данных для использования передовой аналитикиYuri Yashkin
Обновление хранилища, предназначенного для обработки и анализа больших объемов данных, не должно нарушать функционирования вашей информационной среды. Благодаря низкой стоимости, высокой скорости и масштабируемости массивно-параллельной архитектуры колоночная база данных, в частности HPE Vertica, способна стать важнейшим элементом гибридной архитектуры Больших данных.
1. Восемь подводных камней
на пути к внедрению аналитики
Больших данных
Решения HPE Software для Больших данных
Информационный документ
для организаций
2. Информационный документ для организаций 2
Мир стремится использовать Большие данные
Организации по всему миру тонут в океане информации, объем которой
удваивается каждый год. Преимущества Больших данных существенны.
Типичная компания из списка Fortune 1000, улучшившая доступ к данным
на 10 %, может получить более 65 млн долл. дополнительной чистой прибыли2
.
Для многих решение о создании программы внедрения и использования
систем аналитики Больших данных — это неизбежность.
Однако совладать с Большими данными, аналитикой, автоматизацией
и искусственным интеллектом не так-то просто. Скорее всего, на пути
к Большим данным вы столкнетесьс серьезными препятствиями. Хотя
интерес к аналитике Больших данных растет быстрыми темпами, только
в 13 % проектов в этой области реализуется решение, которое можно
внедрить в масштабе всей организации3
.
Цель настоящего документа — помочь вам оставаться на верном пути.
Наши рекомендации по продуктам и услугам позволят избежать восьми
распространенных ошибок, связанных с программами аналитики Больших
данных. Эти передовые методы были разработаны экспертами HPE на основе
реального взаимодействия с заказчиками. Надеемся, что они приведут вас
к цели. Мы также обсудим, как другие организации используют платформы
аналитики Больших данных для решения широкого спектра бизнес-задач.
Восемь подводных камней
Если вы находитесь на начальных этапах планирования или внедряете
аналитику Больших данных ускоренными темпами, следующие восемь советов
помогут вам избежать ошибок.
«Большие данные — золото
XXI века. Если продолжить эту
метафору, аналитика Больших
данных является современным
эквивалентом промывания
золота»1
.
1
«Что означают цифры и факты, стоящие
за Большими данными? (What are the num-
bers, facts and figures behind Big Data?)»,
Бен Росси (Ben Rossi), Information Age, 4
марта 2016 г.
2
«Большие данные: 20 ошеломляющих
фактов, о которых должен знать каждый
(Big Data: 20 Mind-Boggling Facts Everyone
Must Read)», Бернард Марр (Bernard Marr),
Forbes, 20 сентября 2015 г.
3 «
Руководство по достижению зрелости
аналитики Больших данных (A Guide to
Achieving Big Data Analytics Maturity)», Ферн
Халпер (Fern Halper) и Дэйв Стоддер (Dave
Stodder), TDWI, июль 2016 г.
4
«6 прогнозов касательно аналитики
Больших данных и когнитивных
вычислений в 2016 году (6 Predictions For
Big Data Analytics And Cognitive Computing
In 2016)», Гил Пресс (Gil Press), Forbes, 15
декабря 2015 г.
Аналитика Больших данных позволяет улучшить бизнес-
процессы и операционную деятельность, повысить
эффективность управления рисками и добиться
дополнительной экономии средств.
Вы завершили исследование, провели анализ выгод и затрат
и теперь переходите к проверке концепции проекта. Выполнив
подробную техническую оценку, вы сузили круг возможных
поставщиков. На этом этапе важно продолжить сотрудничество и обмен
информацией с руководителями бизнес-подразделений, даже если вы
в значительной степени сосредоточены на технических аспектах вашей
программы внедрения и использования аналитики, ведь сценарии бизнес-
использования могут меняться в соответствии с новыми требованиями
бизнеса.
Эксперты The Data Warehouse Institute (TDWI) разработали метод
оценки организаций на основе модели зрелости в области Больших
данных. Эта оценка включает в себя 50 вопросов в пяти технических и
бизнес-категориях: организация, инфраструктура, управление данными,
аналитика и корпоративное управление. Указанные категории образуют
комплексную картину, которая охватывает сотрудников и организацию,
рассматривая их как важные элементы программы внедрения и
использования аналитики Больших данных.
Использование подхода, ориентированного на ИТ
«По прогнозам IDC,
к 2020 году организации,
способные анализировать
все необходимые данные
и извлекать из них ценную
информацию, повысят
эффективность своей
деятельности на
$ 430 млрд
по сравнению с компаниями,
меньше ориентированными на
использование аналитики»,—
Гил Пресс (Gil Press), Forbes4
Рекомендация. Рабочие встречи по вопросам проведения преобразований,
проводимые совместно ИТ-службой и бизнес-подразделениями, позволят
осознать преимущества бизнес-идей на основе аналитики и выгоды, которые
можно было бы извлечь из лавинообразных потоков данных. Эффективная
встреча дает возможность не только определить правильные процессы и
инструменты, но и подготовить пилотный проект, который позволит проверить
выбранную концепцию внедрения и использования аналитики. Эксперты
помогут вашей организации реализовать изменения, выявить сотрудников,
остающихся в стороне от процессов преобразований, и добиться единого
понимания ценности данных и возможностей достижения поставленных целей
с помощью внедряемых систем и методов аналитики.
3. Информационный документ для организаций 3
Аналитика Больших данных требует скоординированных
усилий ИТ-службы, руководства компании, профильных
подразделений и других служб, в том числе маркетинга. Вам
понадобятся не только квалифицированные специалисты по данным,
но и сотрудники ИТ-службы и бизнес-подразделений, способные
сосредоточиться на аналитике Больших данных. Необходимо уделить
внимание оценке как технических, так и бизнес-навыков.«Во многих компаниях
организационная структура
все еще недостаточно
продумана, а руководители
не всегда понимают, что с
помощью аналитики можно
в корне изменить бизнес-
процессы и модели поведения
сотрудников. Как показало
наше исследование, только
31 % компаний провели
существенные преобразования
в своих профильных
подразделениях, добиваясь
того, чтобы деятельность
организации основывалась
на данных»5
.
Рекомендация. Новое поколение специалистов по данным использует для
работы с предиктивной аналитикой такие инструменты, как Java, Python и R.
Ваш партнер по внедрению поможет выполнить анализ несоответствия
компетенций, чтобы понять, есть ли в вашей проектной команде специалисты
с нужными навыками. Следует рассмотреть возможность проведения
специализированного обучения в области Больших данных для сотрудников
с техническими, управленческими и бизнес-компетенциями.
Рекомендация. Опытные консультанты по Большим данным помогут провести
аудит ваших систем и определить, что необходимо для успеха вашего проекта.
Крайне важно, чтобы ваша комплексная ИТ-стратегия поддерживала эффективное,
безопасное управление данными и их глубокий анализ. В ходе специализированных
консультативных встреч вы получите подробные схемы и планы действий по
проведению преобразований, основанные на ваших конкретных требованиях.
Также можно воспользоваться услугами по изучению данных вашей организации
и выбору решений, наилучшим образом отвечающих вашим требованиям к
производительности систем аналитики и удобству работы с ними.
Обратитесь за советом к квалифицированным экспертам,
способным в полной мере оценить ваши текущие возможности
с позиций как технологий, так и бизнеса. Получите помощь
от консультантов по стратегии, которые привнесут передовые методы
в ваши процессы планирования и детальной проработки проектов
аналитики Больших данных. Определите, может ли кто-либо из ваших
внешних подрядчиков предложить хорошо зарекомендовавшее себя
решение в области Больших данных. В условиях сжатых сроков такие
услуги помогут осуществить планирование и внедрение аналитической
платформы быстро и эффективно.
Движение вперед при отсутствии нужных навыков и опыта
Планирование в условиях информационного вакуума
5
«Успех аналитики зависит от людей и
организационных изменений (Analytics
Success Depends on People, Organizational
Change)», Крис Маццеи (Chris Mazzei) и
Гаурав Гупта (Gaurav Gupta), DataInformed,
16 июля 2016 г.
Не позволяйте себе забыть о безопасности данных. Наличие
бреши в системе аналитики Больших данных чревато крупными
неприятностями, особенно если речь идет о конфиденциальной
информации клиентов. Репутация некоторых компаний серьезно пострадала,
после того как о брешах стало известно общественности. Уже на ранних
этапах планирования определите, как данные будут защищаться на
протяжении всего их жизненного цикла: при хранении, передаче и анализе.
Игнорирование вопросов безопасности
Рекомендация. Выберите правильные инструменты, чтобы преодолеть
ограничения в области информационной безопасности, присущие платформам
аналитики Больших данных. Создайте центр передового опыта, чтобы в полной
мере продемонстрировать бизнесу возможности ИТ перед их развертыванием.
Кроме того, будьте внимательны к разрозненным элементам инфраструктуры,
поскольку подходы к обеспечению безопасности в разных отделах могут быть
нескоординированными. Уровень безопасности данных определяется самым
слабым звеном в инфраструктуре.
4. Информационный документ для организаций 4
«Платформа HPE Vertica помогает в реальном времени
блокировать подозрительные действия и предоставлять
ценную информацию о клиентах», —
Питер Хэнлон (Peter Hanlon), технический директор, Trader Media Group.
Мы живем в постоянно усложняющемся технологическом мире.
Современные инфраструктуры данных получают информацию
отовсюду: из бизнес-систем, таких как CRM и ERP, от датчиков,
собирающих данные, которые генерируют машины, из Twitter и других
социальных сетей, блогов и новостных лент, от газовых, электросетей
и сетей сотовой связи — всего не перечислить. Даже просто хранение
и управление этими объемами данных, собираемых из разных источников,
представляет собой серьезную проблему, не говоря уже о глубокой аналитике.
Вы уже вложили целое состояние в инфраструктуру бизнес-
аналитики и хранилищ данных. Убедитесь в том, что выбранное
вами решение может интегрироваться с имеющейся
инфраструктурой и соответствует всем вашим требованиям независимо
от того, где хранятся данные. Понимание возможностей платформы для
работы с Большими данными может предрешить результат ваших усилий.
Рынок продуктов для работы с Большими данными — большой,
шумный и полный назойливой рекламы. Приняв неверные
решения в ходе подготовки проекта, вы можете поставить
под удар свою программу внедрения аналитики. В ситуации повального
увлечения Большими данными за шумихой, поднятой периферийными
игроками, можно потерять из виду действительно ценные возможности.
Эта сфера является динамичной и одновременно запутанной,
даже для специалистов.
Игнорирование вопросов безопасности
Излишняя доверчивость
Рекомендация. Многие организации решают проблему сложности, учреждая
специальные должности, такие как главный архитектор данных. Эти руководители
выбирают такие инструменты (коммерческие или с открытым кодом), которые
смогут обеспечить эффективность всей цепочки работы с данными. Для
успешного внедрения платформы аналитики Больших данных необходимы
лучшие в своем классе решения, реализующие функции обработки потоков
данных и средства их извлечения, преобразования и загрузки (ETL), создающие
шины для обмена сообщениями о событиях, формирующие озера данных
и использующие масштабируемые хранилища данных. Также важно выбрать
удобное в использовании решение для бизнес-аналитики (BI). Чтобы ваша
цепочка работы с данными была масштабируемой, надежной и не слишком
дорогой, причем не только сегодня, но и в перспективе, необходимо понимать
эволюцию этих технологий и их взаимосвязи.
Рекомендация. Ваши технологии аналитики Больших данных должны помочь
вам находить новые способы получения прибыли. Если ваша главная цель —
монетизация данных или удержание клиентов, рассматривайте свою платформу
как связующий компонент более широкой экосистемы Больших данных. Чтобы
обеспечить максимальную отдачу от инвестиций, аналитическая платформа
должна эффективно работать с существующей инфраструктурой — в частности,
с инструментами преобразования данных и процессами ETL, а также с SQL-
средствами визуализации.
5. Информационный документ для организаций 5
После ввода аналитического решения в продуктивную
эксплуатацию убедитесь в том, что ваши методы управления
данными действительно являются лучшими. Стратегии
в области Больших данных будут развиваться по мере роста требований
вашего бизнеса. Компания, достигшая зрелости в сфере аналитики,
будет искать ответы на вопросы: «Чьи это были данные? Чьи эти
данные сейчас? Где они окажутся дальше? Как долго они будут
использоваться?»
Работа без учета передового опыта
Рекомендация в отношении продуктов. Не принимайте на веру утверждения
о том, что все ваши проблемы можно решить с помощью одного инструмента или
платформы для работы с Большими данными. Оцените платформу аналитики
и связанные с ней процессы с точки зрения гибкости, непрерывного исследования
данных и интеграции. Обратите внимание на возможности развертывания
и использования: желательно, чтобы платформа могла работать как в локальной
среде, так и на базе Hadoop и в облаке. Наличие различных вариантов
использования становится важным для получения желаемых результатов
и максимальной окупаемости инвестиций.
Рекомендация. Достигнув зрелости, ваша организация будет непрерывно
использовать аналитику, решая новые бизнес-задачи. Глубоко продуманная
программа корпоративного управления данными станет ключевым аспектом
деятельности вашей организации. Руководство программой аналитики Больших
данных в масштабах всей компании ляжет на проектный офис, курирующий
инициативы в сфере Больших данных, и ваш управляющий комитет — они
помогут вашей организации выполнить проекты в срок, в соответствии
с бюджетом и целями бизнеса.
«Безусловно, платформа
HPE оказалась лучшим
комплексным решением среди
всех рассмотренных нами, —
отмечает Стив Фелпс (Steve
Phelps), исполнительный
вице-президент и директор
по маркетингу NASCAR. — А
уровень консультационных
услуг HPE значительно выше,
чем у кого-либо другого».
6
«Успех аналитики зависит от людей и
организационных изменений (Analytics
Success Depends on People, Organizational
Change)», Крис Маццеи (Chris Mazzei) и
Гаурав Гупта (Gaurav Gupta), DataInformed,
16 июля 2016 г.
Перенимайте опыт успешных пользователей
аналитики Больших данных
О новых областях применения аналитики Больших данных мы узнаем каждый
день. Так, североамериканский телеком-оператор использует ее, чтобы улучшить
обслуживание клиентов и избавить их от проблем с настройкой недавно
приобретенных продуктов. Банк применяет аналитику для выявления
закономерностей в покупательских привычках клиентов на всех этапах их
жизненного цикла. Фармацевтическая компания с помощью аналитики стремится
повысить предсказуемость продаж своей продукции крупным заказчикам.
Сценарии использования аналитики в бизнесе становятся все более
разнообразными, и предприятия уже взялись за оптимизацию управления
программами аналитики Больших данных. Страховая компания из числа
50 ведущих игроков этого рынка вместо расширения имеющихся команд
менеджеров вложила деньги в создание специальной группы по управлению
изменениями, концентрирующей внимание на обучении персонала, внутренних
коммуникациях и организационных преобразованиях с целью выработки
эффективных программ в сфере аналитики6
. В результате 77 % вовлеченных
сотрудников отметили положительные сдвиги, помогающие их компании быть
успешной в своей отрасли.
NASCAR
Национальная ассоциация гонок серийных автомобилей (NASCAR) искала
способ отслеживать и анализировать освещение своей деятельности
в различных СМИ. Компанию HPE она выбрала в качестве поставщика
комплексного аналитического решения, включающего услуги, программное
обеспечение и оборудование для создания современного центра вовлечения
поклонников и представителей СМИ (Fan and Media Engagement Center, FMEC).
По сути, FMEC представляет собой интеллектуальную платформу для сбора
и анализа Больших данных на основе решения HPE Interactive Media Command
Center (IMCC). В режиме реального времени она позволяет NASCAR выявлять,
анализировать онлайн-обсуждения и реагировать на них. Такая возможность
уникальна для индустрии развлечений. Например, во время гонок NASCAR
осуществляет мониторинг и анализ около 14 000 онлайн-разговоров в минуту.
Опираясь на долгий успешный опыт работы в отраслях коммуникаций,
6. Информационный документ для организаций 6
Как HPE может помочь именно вам?
Как следует из наших рекомендаций, подводных камней при работе с аналитикой
Больших данных можно избежать, используя целостный подход по превращению
организации в гибкую, управляемую данными структуру. Для этого необходимы
правильная инфраструктура и проверенный партнер с нужными навыками,
знаниями и опытом — такой, как компания Hewlett Packard Enterprise. Мы
поможем осуществить преобразования и получить выгоду от аналитики Больших
данных без ущерба для уже сделанных инвестиций и существующих процессов.
Ниже приведено краткое описание решений HPE, обеспечивающих комплексный
подход к аналитике Больших данных.
СМИ и развлечений, HPE предложила NASCAR консультационные услуги,
обеспечившие точное соответствие проекта функциональным требованиям
заказчика и его своевременное выполнение.
Вы не одиноки в своем путешествии
Вот некоторые другие удивительные результаты, полученные заказчиками HPE
с помощью аналитики Больших данных.
• Компания Intuit обрабатывает миллиарды транзакций, чтобы обеспечить
быстрый персонифицированный возврат налогов миллионам пользователей
системы расчета налогов TurboTax.
• Организация Conservation International помогает ученым оценить влияние
климатических, техногенных и агротехнических факторов, выполняя
сравнительный анализ различных объектов и образцов по 86 миллионам
записей в режиме, близком к реальному времени7
.
• Корпорация Cerner на 6000 % повысила производительность системы для
анализа эффективности клинических врачей по электронным медицинским
записям (EMR), существенно улучшив качество медицинского обслуживания.
• Компания Supercell, разработчик игр, применяет аналитику для изучения
в реальном времени поведения пользователей своих игр, тестирования
продуктов и повышения уровня удовлетворенности 100 миллионов игроков
ежедневно.
• Национальный комитет демократической партии США использует управляемый
данными маркетинг и предиктивное моделирование, чтобы лучше понимать
и прогнозировать поведение избирателей.
• Компания Guess ускорила подготовку важных отчетов в 90–400 раз, что
позволило всем — дизайнерам, специалистам по закупкам и планированию
производства, менеджерам торговых точек — лучше обслуживать клиентов.
• Фирма Criteo стимулирует продажи через Интернет с помощью встроенной
в базы данных предиктивной аналитики, которая позволяет охватить 1,1млрд
интернет-пользователей, предлагая им рекламу, точно соответствующую
их интересам.
• Специалисты по маркетингу оператора мобильной связи MTS India инициируют
рекламные кампании, основываясь на проводимом в реальном времени
анализе данных об удовлетворенности абонентов.
• Компания Tapjoy применяет аналитику, чтобы лучше понять влияние
рекламы на поведение пользователей и повысить эффективность рекламных
объявлений.
• Банк Finansbank использует аналитику для быстрого определения базовых
характеристик и профилирования поведения пользователей. Выявленные
аномалии помогают повысить безопасность и улучшить защиту от
мошеннических операций.
«Программное обеспечение HPE Vertica расширяет
горизонты бизнеса», —
Кришан Кумар (Krishan Kumar), вице-президент по ИТ, Mzi Healthcare.
7. Информационный документ для организаций 7
7
youtube.com/watch?v=ox-QtXq4mac
8
techvalidate.com/tvid/B9F-BA0-073
Таблица 1. Платформа аналитики HPE Vertica
Предоставляет заказчикам следующие возможности: Предлагает различные модели использования, в том числе:
• Полная поддержка стандартных и расширенных
аналитических функций SQL
• С локальным развертыванием (HPE Vertica Enterprise
[версии Premium и Express])
• Кластерный подход к хранению данных,
обеспечивающий необходимую скорость выполнения
поисковых и аналитических запросов
• С развертыванием в облаке (HPE Vertica on Amazon,
применяется с нашей версией Amazon Machine Image
[AMI])
• Эффективное сжатие данных, позволяющее снижать
планку требований к оборудованию и хранилищу по
сравнению с аналогичными решениями
• По требованию (HPE Vertica OnDemand)
• Гибкость и масштабируемость, дающие возможность
повышать производительность по мере увеличения
аналитической нагрузки
• С хранением данных в Hadoop (HPE Vertica SQL on
Hadoop) — позволяет с легкостью анализировать
данные, размещенные на узлах Hadoop
• Одновременное выполнение загрузки данных
и запросов к ним
• Встроенные функции предиктивной аналитики, а также
возможность использования библиотек с применением
Python и R
• Снижение затрат и усилий на администрирование
платформы и ее оптимизацию
Только HPE Vertica предлагает столь широкий спектр режимов использования
всех ключевых возможностей аналитической платформы, обеспечивая при этом
лучшие в своем классе показатели производительности и масштабируемости.
Решение HPE Vertica безупречно работает в сложной экосистеме Больших
данных, предлагая различные варианты их визуализации, интеграции
и обработки, а также коннекторы для работы с данными всех форматов
и из любых источников.
Аналитическая платформа HPE Vertica
HPE Vertica обеспечивает высокую скорость, масштабируемость и простоту
выполнения аналитических запросов с помощью распределенной колоночной
архитектуры, использующей сжатие данных. HPE Vertica — это непревзойденная
скорость (выполнение запросов в 50–1000 раз быстрее, чем в традиционных
СУБД), масштабируемость до петабайтов (можно хранить на каждом из серверов
в 10–30 раз больше данных, чем в традиционных СУБД), открытость и простота
(можно использовать любые средства бизнес-анализа и ETL, а также Hadoop) —
и всё это с гораздо более низкими затратами, чем при использовании
традиционных решений для хранилищ данных8
.
«С помощью Vertica, используя произвольные запросы, мы
извлекаем ценную информацию из Больших данных с такой
скоростью, о которой пользователи других систем могут
только мечтать», —
Бен Уайт (Ben White), архитектор, TK Consulting.