• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

В.Сусойкин: Приоритет применения Big Data – совершенствование бизнес-процессов

Технологии хранения, обработки и анализа «больших данных» уже сегодня обеспечивают компаниям, которые их применяют, конкурентные преимущества. 

Читайте в полной версии Дискуссионного Клуба «ИКС» темы №1-2. Часть 8.

?«ИКС»: Кому и чем полезна Big Data?

Сергей Знаменский, технический консультант, HP Россия:

В такой формулировке ответ будет парадоксален: вероятнее всего, ничем. Я позволю себе уточнить формулировку вопроса: «Чем могут быть полезны бизнесу аналитические системы нового поколения, нацеленные на обработку «больших данных»? Отвечаю: Степень полезности и области применения аналитических систем нового поколения, нацеленных на обработку «больших данных», могут быть выше и шире, по сравнению традиционными аналитическими системами. Это связано с новыми возможностями, такими как аналитические вычисления на базе «больших данных» в реальном масштабе времени (или близком к реальному времени), аналитическая обработка неструктурированных данных. Они востребованы во многих областях бизнеса для оперативной поддержки принятия решений, оперативного обнаружения фрода (подозрительных транзакций и сделок).

Big Data напрямую влияет на скорость обработки данных и скорость принятия решений, что в свою очередь влияет на охват рынка и ведет к повышению операционной прибыли компании.

Александр Хлуденев, заместитель генерального директора по перспективным технологиям, КРОК:

Самое главное, наверное, - это возможность узнать практически все о своем клиенте и его поведении, анализируя внутренние накопленные данные и открытые источники информации, разрабатывать продукты и маркетинговые кампании в соответствии с этими новыми знаниями. В условиях жесткой конкуренции использование этих технологий для бизнеса – дополнительное преимущество за счет совершенствования предлагаемых продуктов или услуг, увеличения показателей продаж либо существенной оптимизации производственных и бизнес-процессов.

Использование технологий анализа Big Data может помочь бизнесу снизить риски, оптимизировать ресурсы, получить дополнительные выгоды, например, точные прогнозы и другую аналитику.

Сергей Кузнецов, директор по технологиям Дивизиона Данных компании IBS:

Современные подходы помогают бизнесу более оперативно реагировать на постоянные изменения за счет более точного и быстрого анализа данных, как накопленных, так и получаемых в режиме реального времени. Это позволяет компаниям повысить качество операционной деятельности.

Игроки B2C-сегмента, внедрившие Big Data смогут сформировать персонифицированное предложение для клиентов. Этот тренд, по нашему мнению изменит индустрию ритейла и всего B2C рынка в постиндустриальном обществе.

Big Data дает возможность эффективнее и быстрее решать задачи, которые традиционно считались длительными и дорогими, не только оптимизировать использование ресурсов, балансировать загрузку транспортных сетей; прогнозировать спрос на товары и услуги; подбирать наиболее эффективные лекарства; определять тренды и предпочтения в моде и искусстве, и, в конечном итоге, даст положительный экономический эффект.

Виктор Сусойкин, директор по консалтингу Центра финансовых решений,  РДТЕХ:

Первые области практического применения «больших данных» - это использование их в контексте совершенствования бизнес-процессов работы с клиентами (сегментация, продажи, аналитический CRM и т.п.).

В дальнейшем - применение BigData станет более широким, а для некоторых компаний/банков из-за накопления больших объемов данных, с обработкой которых старыми методами/инструментами уже будет не справиться, - просто необходимым.

Прежде всего, анализ «больших данных» позволяет смотреть на объемы информации совершенно под новым углом зрения. Если раньше разнородные сравнения и алгоритмы  приходилось выполнять при помощи разнотипного программного обеспечения и лишь постфактум результаты такой обработки  агрегировать в BI-продуктах, то теперь системы анализа «больших данных» дали возможность решать подобные задачи при помощи единого продукта, что существенно ускоряет и упрощает обработку больших масcивов информации.

Александр Василенко, глава представительства, VM Ware в России и СНГ:

В настоящее время все больше предприятий переходят на Apache Hadoop, поскольку хотят иметь более полное представление о текущей ситуации в бизнесе и принимать взвешенные решения в условиях, когда объемы обрабатываемых данных постоянно растут. Запустив Apache Hadoop на платформе виртуализации, предприятия получат возможность осуществлять гибкое масштабирование системы и эффективнее использовать аппаратное обеспечение. Кроме того, компании смогут добиться более высокого уровня безопасности благодаря изоляции виртуальных машин и повысить надежность. Использование Apache Hadoop в виртуальной среде позволит избежать затрат, связанных с созданием отдельных физических кластеров и управлением ими, а также получить преимущества от объединения вычислительных ресурсов и ресурсов для хранения на общей виртуальной платформе.

Будущее бизнеса компаний будет зависеть от того, насколько полной информацией о рынке, клиентах и конкурентах они будут обладать.  Технологии, предназначенные для работы с «большими данными», со временем будут настолько развиты, что компании, которые, например, работают с большим количеством клиентов, будут знать о них все, и благодаря эффективным аналитическим процессам, смогут не только своевременно формировать и предлагать новые продукты и сервисы, но и в определенной степени предсказывать запросы клиентов.  Со временем компании, особенно те, которые работают с большими объемами данных, будут стараться максимально уйти от традиционных схем и механизмов хранения данных, и начнут внедрять в свою ИТ-инфраструктуру более продвинутые и технологически более совершенные решения,  в частности,  для работы с Big Data.

Сергей Дианов, руководитель отдела продаж систем бизнес-аналитики, Softline:

Если резюмировать, то основное предназначение Big Data – оперативный анализ больших объемов распределенных данных, как структурированных, так и не структурированных. Каждая компания может преследовать свои цели от внедрения подобных технологий.

В целом, основная польза Big Data для бизнеса – это разработка более эффективных маркетинговых программ, максимальная информированность при принятии ключевых бизнес-решений, прогнозирование рынка, повышение конкурентоспособности и разработка стратегии развития.

Отдельные компании уже используют технологии по работе с Big Data. Основное преимущество, которое они получают, – значительное сокращение времени обработки информации за счет использования возможностей распределенной кластерной системы по параллельной обработке данных, а также отсутствие необходимости передачи больших объемов данных по сети.

Сергей Лихарев, руководитель продаж IBM Big Data Solutions :

Big Data, в первую очередь, полезна бизнесу возможностью при разумных затратах отвечать на вопросы о том, как сделать этот бизнес эффективнее. Для компаний, успех которых зависит от понимания и предсказания потребностей клиентов, - это возможность собрать и проанализировать всю доступную об этих клиентах информацию, вне зависимости от того, какой объем она занимает и в каких форматах представлена. Для тех, кто сфокусирован на оптимизации операций, Big Data позволяет собрать и быстро проанализировать поистине гигантские объемы технологической информации, поступающей в реальном времени, выявить области возможной оптимизации, понять причины, предсказать поведение системы, смоделировать его при тех или других изменениях параметров внешней среды или ресурсов организации. Добавьте сюда также возможность сопоставлять технологическую и бизнес-информацию, - и мы получим не просто понимание поведения системы, но и влияния, которое оно оказывает на бизнес-показатели. Ярким примером являются телекоммуникационные компании, где объемы затрат на технологическую инфраструктуру и ее поддержку огромны, как огромны и объемы данных, которые эта инфраструктура генерирует. А теперь представьте себе возможность сопоставить всю эту доступную технологическую информацию с бизнес- данными об отдельных клиентах и их поведении. Принятие инфраструктурных решений на основе такого рода анализа способно значительно повысить эффективность инвестиций и напрямую повлиять на бизнес-показатели оператора.

Подготовила Александра Крылова