Данные — это актив, меняющий возможности бизнеса. С этим пониманием IT-отрасль вошла в 2017 год, обещающий стать прорывным в плане прикладного применения больших данных (Big Data). Интернет-компании, банки, операторы связи уже знают о своих пользователях многое. Но как использовать эти знания?
Когда-то о Big Data говорили, как о множестве данных больших объемов. Еще пять лет назад исследовательская компания IDC прогнозировала, что к 2020 году объем данных в мире достигнет 40 зеттабайт (Зб) — то есть, в среднем 5,2 тысячи Гб на каждого жителя планеты. Если компании, имеющие дело с данными, сумеют собрать, проанализировать и направить в правильное русло полученные знания, это может кардинально изменить подходы к бизнесу. Анализ данных позволит сделать услуги во множестве сфер более персональными. То есть, клиенты смогут получать нужные сервисы в нужное время, а, следовательно, становиться более лояльными.
Ожидается, что в текущем году компании, проводившие первые попытки работы с Big Data, наконец перейдут к воплощению реальных решений. Ведь смысл не в том, чтобы собирать и хранить некие данные — их нужно эффективно использовать.
Откуда берутся данные
Сегодня под Big Data понимается серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов. Источников данных множество: это и интернет с социальными сетями, и информация с мобильных устройств (например, гео данные), и показания с измерительных устройств (счетчиков, датчиков и т.п.), и фото/видео информация из общественных мест, где используются системы наблюдения.
Чтобы работать с большими данными, нужно уметь их собирать — считывать. Их нужно где-то хранить — управлять потоками неструктурированных данных, состоящих из текстов, изображений, видео, объединять данные из разных источников, обеспечивать возможность доступа из приложений. Наконец, их нужно обрабатывать, анализировать, определять закономерности, фильтровать информацию и делать выводы.
Если собирать и хранить данные научились многие, то обрабатывать их — то есть, превращать из мертвого груза в полезный актив — пока могут лишь некоторые компании, обладающие необходимыми ресурсами.
Области применения
Задачи по работе с Big Data сегодня решают крупные IT-вендоры. Как правило, они поставляют целые стеки решений, позволяющих заказчику не только собирать и хранить, но и обрабатывать данные.
Например, крупнейший мировой интернет-аукцион eBay ежедневно анализирует миллиард транзакций, поисковые запросы покупателей, поведение покупателей и продавцов и даже профили из соцсетей. В результате такого анализа подбираются оптимальные пары покупатель-продавец, которые выдаются в рекомендациях в первую очередь. Общий объем собираемых eBay данных — 50 петабайт. Решение для eBay реализовано на платформе SAP HANA, которая обеспечивает интеграцию с инфраструктурой аукциона. В нем также используется решение по прогнозной аналитике - SAP Predictive Analytics для анализа всех процессов и рекомендаций по их улучшению.
Интересный пример применения Big Data реализован в CSX Corporation в США. Транспортная сеть компании насчитывает 21 тысячу миль железнодорожных путей, обслуживающих несколько крупнейших городов США. Специальные алгоритмы обрабатывают более 48 тысяч транспортных комбинаций, а также 1,7 тысячи макроэкономических показателей для оценки долгосрочного влияния рыночных условий. Кроме того, CSX анализирует краткосрочные факторы: данные об обслуживании клиентов, цены, и соответствие временным интервалам — для того, чтобы понять причины любого роста или спада производительности.
Ритейл, телеком, банки, компании аэрокосмической отрасли и даже футбольные клубы используют Big Data для улучшения своей работы. Подробнее об этом эксперты рынка расскажут на SAP Forum 13 апреля в «Крокус Экспо» в Москве. В форуме примут участие 4 тысячи представителей компаний из ключевых отраслей экономики. Участники смогут лично познакомиться с 60 реализованными сценариями цифровой трансформации бизнес-моделей и 50 интерактивными бизнес-технологиями в действии.
