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

Эволюция или революция?

«Большие данные» переходят из исключительно маркетинговой плоскости в реальную жизнь бизнеса. Будучи этапом эволюционного развития компании, они могут потребовать революционных изменений в подходах к сбору, обработке, хранению и анализу.

Каждый из нас является источником данных. Аналитики посчитали, что на одного человека из так называемого золотого миллиарда в день приходится 1–100 SMS и твитов, 3–30 поисковых запросов, 10–30 прочитанных в интернете статей, 1–100 «засечек» геолокации. Аналитики McKinsey уже говорят о том, что данные достигли критической массы, а IDC к 2020 г. прогнозирует 42-кратное увеличение их объема по отношению к 2012 г. А значит, самое время начинать использовать «большие данные» для решения самых разных бизнес-задач.

Применение технологий, позволяющих обрабатывать и анализировать большие объемы информации и извлекать из них новые знания для развития бизнеса, особенно актуально для компаний, работающих на рынках с высокой конкуренцией. Финансовые организации начали осознавать необходимость анализа Big Data для увеличения продаж и повышения качества обслуживания. Так, изучение характера расчетов, которые выполнят клиенты в системе интернет-банкинга с помощью кредитных калькуляторов, позволит понять их потребности и вовремя скорректировать предложения. А анализ поведения потенциального клиента в социальных сетях помогает определить его платежеспособность и благонадежность. К другим бизнес-сценариям использования Big Data можно отнести управление отношениями с клиентами, построение и анализ программ лояльности, анализ рисков, скоринг, противодействие мошенничеству, анализ рыночной информации.

Big Data как новый подход к извлечению знания из информации является также драйвером появления и развития новых бизнесов. К примеру, с распространением Social Media и профессиональных онлайн-сообществ появились компании, которые специализируются на мониторинге социальных сетей. Один из первопроходцев в этой области, компания Klout, анализирует огромнейшие массивы данных практически в режиме реального времени и постоянно создает новые сервисы. Ее сервис определения индекса авторитета конкретного потребителя весьма популярен у банков, которые с его помощью оценивают платежеспособность потенциального заемщика.

Какую стратегию для работы с Big Data можно предложить компаниям?

Чтобы избежать революций в области сбора, обработки, хранения и анализа данных, можно начать использовать реляционное аналитическое хранилище, допускающее горизонтальное масштабирование при объеме данных порядка сотен терабайт, а то и петабайт. Системы такого класса позволяют не только увеличить объемы обрабатываемой информации, но и ускорить выполнение запросов в десятки и сотни раз при достаточном уровне отказоустойчивости.

Если компания уже имеет большое количество неструктурированной информации, то эволюционным путем может стать использование технологий, с которыми изначально ассоциировались «большие данные», – архитектуры Hadoop с технологий извлечения данных MapReduce.

Рассматривая возможности Big Data применительно к своей компании, необходимо помнить о целостном подходе к решению конечной бизнес-задачи – извлечь новые полезные знания, которые помогут развитию бизнеса. И здесь также совершенно не обязательно совершать революцию. Так, классический подход к сбору данных можно дополнить технологиями стриминга и потоковой обработки «на лету» по разным сценариям. Следующим шагом может стать объединение двух разных подходов – Hadoop и реляционного, чтобы облегчить управляемость и анализ.

Дальнейший шаг – предоставление доступа к Big Data на пользовательском уровне. Не все знают, что сегодня аналитики уже могут сами с помощью обычного Excel подключаться напрямую в Hadoop и получать ответы на свои вопросы.

«Большие данные», безусловно, должны стать частью стратегии развития компании. И если она уже обладает огромными массивами данных самой разной структуры, ей имеет смысл подумать об использовании соответствующих технологий.