Восток Маркетинг


Статьи

IT News: Два питання по бізнес-аналітиці

  1. Геннадій Белаш

IT News Новини ринку Новини ІТ Геннадій Белаш

| 07.01.2014

Питання.

Яка частина реалізованих вами проектів була пов'язана з Big Data?

Яка частина реалізованих вами проектів була пов'язана з Big Data

Микола Прянишников,

президент Microsoft в Росії

Сьогодні Big Data в Росії поки ще належать до області теорії - більшість компаній вивчає ті можливості, які вони можуть запропонувати для розвитку їх бізнесу. Для Microsoft - це не стільки нові інструменти для роботи з даними, скільки нові підходи, розширення і зміна кута огляду бізнесу. І вже точно це не універсальне рішення будь-якого завдання - саме так найчастіше нові технології розглядаються в самому початку їх розвитку.

Як і хмарні технології, перехід до використання технологій великих даних повинен бути еволюційним. Наприклад, багато фінансових організацій мають мільйони клієнтів фізичних осіб, кожне з яких може мати різні кредитні історії. Для таких компаній використання концепції великих даних в якомусь сенсі є еволюційним розвитком. Однак з точки зору інфраструктури це може стати в якійсь мірі революцією, так як Big Data вимагають нових підходів до організації зберігання, управління і вилучення нових знань. Втім, і тут можна обійтися без революцій. Наприклад, почати використовувати реляционное аналітичне сховище, що допускає горизонтальне масштабування при даних порядку сотень терабайт, а то і петабайт. Прикладом такого рішення є Microsoft Parallel Data Warehouse (P DW) - програмно-апаратний комплекс, створений спільно з відомими виробниками серверів. Використання систем такого класу дозволяє не тільки збільшити обсяги оброблюваної інформації, але і прискорити виконання запитів в десятки і сотні разів, забезпечуючи в той же час необхідний рівень відмовостійкості. Якщо компанія вже має достатню кількість неструктурованої інформації, то еволюційним шляхом може стати використання технологій, з якими спочатку асоціювалися великі дані - архітектура Hadoop з технологій вилучення даних MapReduce. Прикладом такої технології від Microsoft є HDInsight.

Андрій Пивоваров

керівник групи перспективних технологій передпроектного консалтингу, Oracle СНД

Інтерес до Big Data зараз великий. Ця технологія розбурхує уми насамперед IT-фахівців, які намагаються адаптувати тренд до поточних завдань. На освоєння нових технологій потрібен час - якщо кілька років тому ми пояснювали замовникам, що таке Big Data і навіщо потрібно їх обробляти, то сьогодні вони вже знають, що таке Hadoop, NoSQL і вже звертаються за допомогою щодо застосування цих технологій для вирішення конкретних завдань.

За минулий рік у нас пройшло кілька тестувань рішень, пов'язаних з Big Data, наприклад, в одному з великих російських банків. На конференції Oracle, присвяченій Big Data, архітектори банку почерпнули ідею, як вирішити цю задачу, використовуючи новий підхід. Протягом декількох місяців був розроблений прототип майбутнього додатка, що використовує Hadoop. Даний прототип був протестований на програмно - апаратному комплексі Oracle Big Data Appliance (BDA) і вже перші результати показали, що продуктивність комплексу перевершила всі очікування.

Даний прототип був протестований на програмно - апаратному комплексі Oracle Big Data Appliance (BDA) і вже перші результати показали, що продуктивність комплексу перевершила всі очікування

Андрій Свірщевскій,

керівник напрямків аналітики і гарантування доходів

компанії SAS Росія / СНД

В середньому по компанії близько 80-90%. По суті, проблеми в рамках Big Data пов'язані з питаннями підвищення продуктивності. Такий масштаб, як десятки мільйонів клієнтів, десятки мільйонів транзакцій в день - це повсякденна наша робота. У кожному проекті ми приділяємо увагу спеціальним технологіям, що підвищує продуктивність, тому всі наші проекти так чи інакше пов'язані з Big Data.

Але якщо говорити про останні тренди у використанні інструментів Big Data російськими компаніями, то ми можемо констатувати, що найбільші банки нашої країни (клієнтами SAS є все банки зі списку Топ-10) вже переходять на in-memory технології і розподілені середовища, на технології in -database, коли з аналітичної середовища навантаження переноситься в СУБД. У нас зараз ведеться відразу кілька таких проектів. Якщо вважати, що Big Data - це in-memory технології і розподілені сучасні сховища, то за рік ми виконали близько п'яти проектів такого роду.

Можемо навести приклад, коли перед одним великим банком стояло завдання стратегічного планування, і була необхідність працювати з різними KPI швидко і у великих обсягах. Кількість KPI зазвичай не так багато, але там були дійсно великі обсяги. В іншому банку стояло відразу кілька завдань, пов'язаних з цільовим маркетингом і управлінням ризиками. Уявіть собі, що в банці стоїть сучасна MPP (Massive Parallel Processing) - платформа, поверх якої працює аналітична платформа, і створюється сучасне середовище. По суті, це «фабрика моделей», де є високопродуктивне поєднання сучасних розподілених сховищ з аналітикою, коли грамотно переноситься навантаження. Я знаю три банки, де вже розгорнуті високопродуктивні технології поверх MPP-платформи, також багато банків роблять пробні моделі.

Сергій Шестаков,

заступник генерального директора компанії «Прогноз»

Є різні уявлення про те, з якого обсягу можна починати говорити про надвеликих даних, чи стосується це поняття, в першу чергу, до неструктурованою інформації. Так чи інакше, існують галузі, в силу своєї специфіки генеруючі експоненціально зростаючий трафік: рітейл, фінанси, телеком. Наприклад, для окремих організацій, що працюють у фінансовому секторі, ми реалізували ряд проектів, сховища даних в яких вміщають від трьох до п'ятнадцяти терабайт, при обсязі щодня вводяться в систему даних в кілька гігабайт. Це десятки мільйонів записів в день. У рітейлі, де ми ведемо проекти зі своїми партнерами, корпоративна інформація великої торговельної мережі може досягати 25 терабайт.

===================

Питання.

Що ви можете запропонує СМБ-ринку?

Микола Прянишников (Microsoft)

Першими рішення для бізнес-аналітики почали користуватися досить великі компанії. Але швидко перевага BI-рішень оцінили і середні організації. Інше питання, що багатьом з них рішення подібного рівня були досить довго недоступні, так як робота з ними вимагала серйозної підготов ки IT-спеціалістів, наявність в штаті бізнес-аналітиків і т.д. Microsoft, йдучи по шляху демократизації рішень, зробила дуже багато, щоб запропоновані технології стали доступними для сегменту СМБ. Важливо підкреслити, що в тій чи іншій мірі багато компаній вже мають BI-засоби Microsoft: SQL Server в якості платформи для зберігання даних, SharePoint як портал спільної роботи, Office Excel - найулюбленіший інструмент фахівців, які займаються аналізом даних.

Андрій Пивоваров (Oracle)

Ринок BI для СМБ зараз досить динамічно розвивається. Невеликі компанії вже усвідомили необхідність і ефективність аналітичних рішень і готові інвестувати в цю область. Дуже затребувана середнім бізнесом мобільна аналітика. Постачальники аналітичних рішень в свою чергу намагаються запропонувати гнучку цінову політику, щоб врахувати можливості і перспективи ринку BI-рішень для СМБ. В редакції Oracle Standard Edition One є BI-рішення, відповідні актуальним потребам середнього і малого бізнесу.

Андрій Свірщевскій (SAS)

Аналітика сьогодні «спускається» до ринку SMB. Це відбувається в усьому світі.

Для ринку SMB у нас є кілька пропозицій щодо базової бізнес-аналітиці.

По-перше, це системи з обмеженим функціоналом, коли основне завдання полягає у виявленні і розумінні закономірностей. Тут не потрібні масштабні математичні моделі ідеальної точності, що вимагають великих ресурсів.

По-друге, це системи без зручних візордов (wizard - зручний графічний інтерфейс), які самі проводять користувача по потрібним кроків аналізу. Вони розраховані на користувачів, готових запрограмувати використання аналітичних методів або самостійно підбирати кожен крок аналізу (дуже поширені в навколонаукових або державних структурах, різних ІАЦ, ГУП, НДІ). Якщо таких інтерфейсів немає, то користувач повинен сам розуміти кожен крок алгоритму, періодично при цьому йому потрібно працювати ще і з програмним кодом.

І, по-третє, це десктопні системи з обмеженими можливостями по продуктивності (мається на увазі, що у SMB немає завдань, пов'язаних з великими даними). Тобто на відміну від клієнт-серверної архітектури, ця система може легко бути розгорнута на ПК, тобто сучасному ноутбуці - 4 ядра, 8 Гбайт оперативної пам'яті. Такі комп'ютери можуть ефективно обробляти кілька мільйонів записів. Якщо мова йде про SMB, то часто цього виявляється досить для вирішення поставлених перед ними завдань.

Відповідно, і вартість цих систем невисока і доступна невеликим підприємствам.

Ми пропонуємо для SMB ринку:

- SAS Office Analytics - базова платформа, яка відноситься до клієнт-серверній архітектурі. У цьому продукті присутня майже вся просунута статистика, базові засоби візуалізації та управління даними, основні графічні інтерфейси, але немає самих просунутих візард SAS.

- з десктопних систем - це SAS Analytics Pro for Desktop, а також SAS JMP.

Не можна не відзначити користь хмарних технологій для BI-додатків для SMB. Причому саме для таких підприємств, не пов'язаних з питаннями державної безпеки, наприклад, хмарні технології можуть бути дуже зручними і недорогими.

Сергій Шестаков ( «Прогноз»)

СМБ в Росії сьогодні є одним з ключових чинників зростання IT -ринка. Для аналітичної системи, що використовується в управлінні невеликим бізнесом, важливо, щоб цей продукт був відразу готовий до застосування, не вимагав специфічної кастомізації і при цьому вирішував конкретні завдання. Відповідаючи на подібні запити, ми пропонуємо лінійку типових рішень для різних бізнес-напрямків: управління інвестиціями, енергоменеджменту, стратегічного маркетингу (аналізу галузевої і соціально-економічної інформації). Всі вони досить універсальні, тобто можуть використовуватися в самих різних галузях, при цьому з урахуванням російського законодавства та інших особливостей бізнес-середовища.

«ПРОГНОЗ. Аналітика для компанії »- це багатофункціональне рішення, що дозволяє сформувати цілісне уявлення як про фінансово-економічної та виробничої діяльності самого підприємства, так і про зовнішню ринкову кон'юнктуру. Продукт модульний, складається з ряду незалежних, але легко інтегруються між собою блоків, що включають формування звітності, аналітичне бюджетування, контроль і планування платежів, моделювання показників ефективності компанії та багато іншого.

Взагалі, модульність BI-рішень для СМБ-сектора, на наш погляд, це необхідна якість, що забезпечує гнучкість. Модульність дозволяє при порівняно невеликій вартості володіння здійснити «індивідуалізацію» рішення під конкретний бізнес за рахунок оптимального набору функціональних елементів. При цьому клієнт може поступово нарощувати аналітичну інфраструктуру своєї компанії в міру зростання бізнесу і розширення BI-завдань.

Ключові слова: Big Data , бізнес-аналітика , хмари , хмарні технології

Журнал IT-News № 01/2014 [ PDF ] [ Підписка на журнал ], Тижневик IT Weekly № 01-03 / 2014 (21.01) [ PDF ] [ Підписка на журнал ]

компанія: Microsoft , Prognoz | прогноз , SAS , Oracle

про авторів

Геннадій Белаш

У 1976 році закінчив вуз - ЛЕТІ. Доцент за фахом САПР, к.т.н. Чотири роки працював головним технічним фахівцем департаменту автоматизації в пітерському банку «Астробанк». З 1997 року головний редактор газети «Комп'ютер-ІНФО». З 2003 року по теперішній час головний редактор газети IT News. Шеф-редактор IT-редакції.

Що ви можете запропонує СМБ-ринку?

Новости

также можем предложить:
печать бланков и прайс-листов | печать визитных карточек (визиток)
изготовление папок и меню | изготовление блокнотов
печать листовок

Связаться с менеджером для оформления заказа:
тел.: +38 (062) 349-56-15, 348-62-20
моб.: +38 (095) 811-22-62, +38 (093) 665-38-06,
+38 (067) 17 44 103
факс: +38 (062) 332-28-98
e-mail: [email protected]
г. Донецк, ул. Артема, 41

   2010 © Восток Маркетинг Яндекс.Метрика