Rambler's Top100
Статьи ИКС № 01-02 2014
Иван КОВАЛЕНКО  27 января 2014

Big Data для поиска источников прибыли

Компания «Администратор торговой системы оптового рынка электроэнергии» (АТС) – оператор электронной торговой площадки национального уровня на рынке электроэнергии в России.

Несмотря на то что мы являемся коммерческим оператором, наша деятельность регулируется действующим законодательством, профильным министерством, а также регламентами, которые утверждает Наблюдательный совет НП «Совет рынка» (партнерство владеет 100% акций АТС). Все это влечет за собой повышенную ответственность за наши действия. От ИТ-службы требуются инструменты, которые позволяли бы сотрудникам компании не только выполнять важнейшие бизнес-процессы в срок, но и повышать производительность труда, т. е., по сути, именно потребности подразделений компании являются движущим фактором внедрения Big Data.

Из «трех V», определяющих «большие данные» (Velocity – скорость, Volume – объем, Variety – разнообразие), в нашей деятельности по проведению торгов и обеспечению взаиморасчетов между производителями и оптовыми покупателями электроэнергии наиболее ярко представлены Volume и Variety. Объемы данных, возникающих в наших бизнес-процессах, сравнительно велики, а сами данные очень разные. И в этом смысле мы рассчитываем, что внедрение новых технологий и программно-аппаратных решений для работы с Big Data (ранее мы использовали технологии Oracle, сейчас рассматриваем HP Vertica для аналитических систем) даст нам возможность не только хранить все данные, но и знать, что когда они понадобятся, мы их сможем быстро обработать. Это позволит свести к минимуму трудозатраты разработчиков, быстрее реализовывать запросы аналитиков, а может быть, даже предоставить последним такой инструмент, чтобы они могли самостоятельно, без помощи программистов обращаться к массивам данных.

Прелесть технологий Big Data для нас в том, что они освобождают бизнес-аналитиков от необходимости заниматься запросами, серверами, системами и соответствующими оптимизациями и дают им возможность выполнять свои прямые обязанности – исследовать массивы данных, выявлять скрытые процессы рынка.

Так что, на мой взгляд, главным в Big Data являются не физические параметры – большая скорость, большой объем и большое многообразие, – а стоящие за ними новые способы получения прибыли. Они, в свою очередь, возникают в результате трансляции логических «измышлений» аналитиков на модели, процессы, параметры бизнеса компании. А поскольку все это должно происходить быстро, очень важен адекватный выбор аналитических инструментов для работы с «большими данными».

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!