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

Когда данные становятся основой бизнеса

Потенциал новых технологий анализа больших данных очевиден. Однако переход к ним – непростая задача. Необходимо, сохранив инвестиции в унаследованные технические решения, извлечь максимум пользы при минимуме затрат.

Очевидная тенденция сегодня – стремительный рост объемов данных, хранящихся и обрабатываемых в облаках. Однако мало кто готов вынести в облако все и сразу. Как заявила, выступая в Москве на Саммите по устойчивости бизнеса, технический директор компании Syncsort Тендю Йогуртчу, де-факто стандартной становится гибридная модель, когда наиболее важные данные компании оставляют у себя, а для работы с менее важными задействуют преимущества публичных облаков. По ее мнению, знаковым для адептов облачной модели стал прошлый год, когда крупнейшие финансовые и страховые компании США начали рассматривать возможность работы в публичных облаках. При этом сдерживающим фактором является то, что три основных «кита» в области облачных сервисов – Microsoft, Google и Amazon – не способствуют упрощению переноса данных и приложений между своими платформами.

Для гибридных схем важно, чтобы ПО обработки данных могло без изменений функционировать на самых разных платформах – от сервера с Windows до распределенных систем Hadoop и облачных сред. Ровно такого принципа придерживается Syncsort, предлагающая разнообразные продукты для оптимизации, интеграции, защиты и продвижения данных.  К слову, проведенный Саммит по устойчивости бизнеса стал для обновленной Syncsort своеобразной премьерой на российском рынке. Дело в том, что в 2017 г. в состав компании вошли два других игрока ИТ-рынка – Trillium Software и Vision Solutions, которые гораздо больше известны российским специалистам, чем сама Syncsort.

Помимо перехода в облака, еще одна важная тенденция, которую выделили г-жа  Йогуртчу, – стремительное развитие интернета вещей, генерирующего все больше объемов потоковых данных. Сложность представляет обработка данных, поступающих из все большего числа источников, а также сочетание данных реального времени с историческими данными. Однако растущий спрос заставляет разработчиков решать эти задачи. Например, страховые компании проявляют высокую заинтересованность в том, чтобы используемые ими ИТ-системы позволяли учитывать оперативные данные о нарушениях ПДД для изменения стоимости страховки.

По данным Syncsort, среди пионеров использования современных систем анализа и обработки больших данных, в том числе с элементами искусственного интеллекта, – службы финансовой информации, банки, предприятия розничной торговли, телекоммуникационные компании. С помощью современных технологий они решают задачи борьбы с оттоком клиентов, анализа рисков и случаев мошенничества, прогнозирования спроса, перспектив покупки, предотвращения дефицита.

В целом сегодня от правильной и своевременной обработки данных напрямую зависят прибыльность и устойчивость бизнеса, а также эффективность деятельности государственных структур. Все больше компаний и организаций стремятся оптимизировать существующую инфраструктуру больших данных, переходя от устаревших систем к аналитическим средам нового поколения.

Трудностей на этом пути немало. Это и необходимость обеспечить круглосуточный доступ к данным (24/7), их безопасность, соответствие правовым нормам и стандартам. К слову, как показало исследование, проведенное Syncsort, именно обеспечение безопасности является наиболее приоритетным направлением развития ИТ  на ближайшие два года. Также в тройке приоритетов ­– обеспечение высокой доступности/аварийного восстановления и уже упомянутый выше переход к облачной модели.

Еще одна трудность связана с необходимостью подготовки данных. Как подчеркивает технический директор Syncsort, очень важно предварительно очистить данные. «Если на вход системы машинного обучения подаются некорректные данные, то на выходе ошибки будут только мультиплексированы», – замечает она. Обеспечение точности, логичности и своевременности данных – ключевая задача современных систем управления данными.

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу