Rambler's Top100
Статьи ИКС № 01-02 2014
Мария КУЗНЕЦОВА  Лариса МАЛКОВА   27 января 2014

Разрабатываем стратегию для Big Data

Наиболее распространенный вариант старта работ с технологиями Big Data – внедрение пилотного проекта для отработки нескольких сценариев, насущных для бизнеса, с параллельной разработкой стратегии компании по использованию «больших данных».

Лариса МАЛКОВА,  руководитель практики «Информационные стратегии», Accenture На этом этапе важно найти ответы сразу на несколько вопросов.

  • Необходимо определиться с ожиданиями бизнеса от применения новой технологии. Ввиду смены концепции работы с информацией вместо традиционного «Какие данные будут доступны?» надо задать себе вопрос: «Какую пользу мы можем извлечь из всех этих данных?»
  • Совместно с бизнесом надо сформировать список сценариев, его интересующих, учитывая возможности, которые Big Data может привнести, определить приоритеты реализации этих сценариев. Отдача от Big Data зависит от разнообразия и глубины анализируемых данных. Чем более разнообразны источники, тем более интересные результаты анализа можно получить.
  • На начальном этапе развития инициатив по Big Data следует понимать, какие источники могут быть подключены, возможно ли совместить внутреннюю и внешнюю информацию и что для этого нужно.
  • Если сценарий высокоприоритетный, то надо понимать, чего именно ожидает бизнес от него; иначе говоря, для приоритетных сценариев должны быть определены бизнес-требования.
  • Надо решить, что потребуется добавить к существующей архитектуре, чтобы реализовать высокоприоритетные сценарии: описать высокоуровневую архитектуру, необходимую для реализации требований, понять, какие Мария КУЗНЕЦОВА, эксперт по Big Data, Accentureпонадобятся изменения в существующей архитектуре.
  • Для приоритетных сценариев потребуется рассчитать бизнес-кейс, определить  value от реализации кейса. Также надо рассчитать TCO инфраструктуры и приложений для бизнес-кейса.
  • Планируя инфраструктуру (с учетом ограничений по безопасности), можно сравнить различные варианты размещения кластера: собственное оборудование, публичное облако, частное облако либо смешанный вариант.
  • Затем высокоуровневые работы нужно отразить в «дорожной карте» (roadmap) – кто, что, когда, как долго и в какой последовательности будет делать.
  • Потребуется определить влияние инициатив Big Data на корпоративную архитектуру данных.
  • Отдельного внимания заслуживают вопросы управления безопасностью – особенно, если предполагается совместное использование внутрикорпоративной и внешней (например, социальной) информации.
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Поделиться: