В канун Нового года стоит озвучить основные тенденции в области обработки и анализа данных, которые сегодня у всех на слуху.
Рост гиперраспределенных конгломератов данных
Попросту говоря, гиперраспределенные конгломераты данных представляют собой большие скопления данных внутри организации, плюс обширный массив мест хранения этих данных. Практически в любой отрасли данные сейчас генерируются там, где раньше об этом не было и речи, вследствие чего и появляются такие «гиперраспределенные конгломераты данных».
Впрочем, дело давно уже не просто в данных. Главная проблема — подключенные данные. Становится все труднее выбрать нужные данные и обеспечить их безопасность, не говоря уж о том, чтобы проанализировать их и действовать в соответствии с полученным результатом.
Например, данные, передаваемые камерами видеонаблюдения в торговом центре, могут в реальном времени многое сказать о поведении и предпочтениях покупателей. В то же время сотрудник магазина сможет помочь совершить покупку только в том случае, если успеет получить результат анализа, прежде чем покупатель покинет магазин. Решением этой проблемы может стать граничная аналитика, т.е. обработка и анализ данных там, где они генерируются, без передачи в центр.
Остается проблема интеграции разрозненных наборов данных и создания единого представления
Гиперраспределенность конгломератов данных приводит к тому, что данные усложняются, становятся все более неупорядоченными и хранятся в разных форматах. И это серьезно отражается на затратах практически для любой организации, если та выполняет интеграцию вручную. Некоторые из них даже затевают многолетние проекты, пытаясь сократить издержки и лучше понять заказчиков.
К счастью, есть программное решение Cisco Data Virtualization, способное существенно уменьшить стоимость и сроки исполнения проектов интеграции данных. С его помощью одна из транснациональных фармацевтических компаний смогла повысить качество данных и вдвое сократить сроки разработки проектов. Кроме того, одной международной некоммерческой организации удалось на 25% ускорить подготовку новых программ и инициатив, а компания, работающая в сфере шоу-бизнеса, благодаря повышению качества решений, принимаемых на основе анализа данных, более чем на 21 млн долларов увеличила свои обороты.
Аналитика помогает ускорить внедрение Интернета вещей
В Интернете вещей (Internet of Things, IoT) можно найти не один пример гиперраспределенных конгломератов данных. Здесь и терабайты данных, поступающих с датчиков морских нефтяных платформ, и подлежащие немедленной обработке данные, передаваемые роботами с производственных участков. IoT-устройства и сенсоры способны указать на отказы механизмов и опасность еще до того, как это превратится в серьезные проблемы.
Следующий шаг — анализ данных. Выявление характерных особенностей поможет найти способы повышения производительности, как, например, увеличение доли профилактического техобслуживания или разработка более эффективных технологических процессов. Соединение данных с аналитикой открывает новые горизонты. Прекрасный пример — недавнее сотрудничество Cisco и компании Mazak по разработке диагностического прибора, получившего название SmartBox. Прибор, собранный на основе аналитической платформы Cisco Streaming Analytics, встроенной в промышленный коммутатор Cisco Industrial Ethernet (IE) 4000, крепится к корпусу станка и в реальном времени измеряет такие параметры, как вибрация и температура. Анализируя получаемые данные, персонал может выявлять и оперативно устранять приводящие к простоям неполадки, повышая общую наработку оборудования.
Гонка за цифрой
Наконец, одна из основных тем для обсуждения — необходимость применять и внедрять цифровые технологии и бизнес-модели. Компания Gartner определяет цифровизацию как применение цифровых технологий для изменения бизнес-моделей и изыскания новых возможностей для получения доходов и наращивания потребительской ценности. Другими словами, это процесс перехода к цифровому бизнесу.
Что это значит для аналитики? Чем более цифровым становится бизнес, тем больше источников можно привлечь для повышения качества и точности анализа. Это важнейшее и обязательное условие для сохранения конкурентного преимущества. В одном из исследований говорится, что в ближайшие пять лет в результате цифрового переворота в каждой отрасли исчезнут 4 из 10 крупных действующих компаний. При этом цифровой переворот касается не только компаний высокотехнологичного сектора. Возьмем для примера автомобилестроительную компанию, которая использует Wi-Fi-аналитику для выявления характера поведения заказчиков и повторного прихода клиентов. Будучи руководителем дилерской фирмы, я могу, видя соотношение обслуживаемых заказчиков и тех, кто ждет в очереди продавца, изменить штатное расписание, чтобы создать клиентам более комфортную обстановку.
Автор статьи — вице-президент и генеральный менеджер подразделения Cisco по обработке данных и аналитике
