Красной нитью состоявшейся в Лас Вегасе конференции IBM Information On Demand 2012 прошла тема нарастающего объема трафика - больших данных (Big Data) и как следствие важность их обработки в режиме реального времени.Information On Demand
IBM собрала на данной конференции более 12 тысяч партнеров и клиентов. Основные темы: Big Data (большие объемы данных), бизнес-аналитика (как в режиме реального времени контролировать бизнес-процессы) и Cloud Computing (облачные сервисы, включая использование в бизнес-процессах социальных сетей).
В огромном конференц-зале на 12 тысяч мест топ-менеджеры IBM и компаний-партнеров делились опытом внедрения различных решений и рассказывали о том, насколько важны облачные инфраструктуры, обработка больших данных и бизнес-аналитика, построенная на этом. В то же время проходили параллельные сессии, а в большом экспоцентре была устроена выставка IBM и партнеров.
"Мы имеем более 40 тысяч клиентов по всему миру. Когда нужно оптимизировать процессы по всему миру, в логистике, производстве и передаче энергии, оптимизации физической инфраструктуры, мы предоставляем лучший опыт, - отметил Стив Миллс (Steve Mills), старший вице-президент Группы по ПО и системам IBM. - Когда нужны передачи гигабайтов и петабайтов, мы фокусируемся на мгновенной обработке данных, концентрируясь на различных аспектах построения физической инфраструктуры".
Смотрите фотогалерею с выставки
"Мы предлагаем облачный сервис для бизнес-аналитики, который должен работать как можно лучше. Почему именно облачный сервис? Это в первую очередь, экономия. Использование облачных сервисов дает большую эффективность, и использование бизнес-аналитики имеет больше смысла, - отметил в своем выступлении Дипак Адвани (Deepak Advani), вице-президент Упреждающей аналитики IBM. - Это также комбинация средств и лучшей экспертизы. Я имею ввиду, что мы берем на себя риски при внедрении, потому что имеем более 11 тысяч успешных внедрений. Мы ввели "аналитические ответы" - другая аналитическая возможность. Уже не нужны мощные ИТ-отделы, мы даем такую практику".
По его мнению, важно внедрение аналитики в облачной среде совместно с облачными сервисами.
Смотрите фотогалерею с конференции
Аналитика больших данных
Согласно отчету о новом глобальном исследовании, опубликованному IBM и бизнес-школой Саид при Оксфордском университете (Saїd Business School at the University of Oxford), большинство инициатив, связанных с Большими данными, которые сегодня реализуются организациями, направлены на улучшение обслуживания и расширение возможностей для клиентов. Тем не менее, несмотря на этот приоритет, лишь менее половины опрошенных в ходе исследования организаций, активно реализующих проекты Больших данных, собирают и анализируют данные из внешних источников, таких как социальные медиа.
Отчет "Analytics: The real-world use of Big Data" ("Аналитика: практическое использование больших данных") основан на результатах глобального опроса 1144 бизнес- и ИТ-экспертов из 95 стран и 26 отраслей. Отчет дает всеобъемлющее представление о том, как организации во всем мире относятся к большим данным, как они создают необходимые возможности для использования этого потенциала, и в какой степени они в настоящее время реально используют большие данные в интересах своего бизнеса.
Одним из препятствий к более активному использованию внешних данных является неточность информации, касающейся погоды, экономики или настроений пользователей в социальных сетях. В ходе исследования респондентам задавали вопросы о том, доверяют ли они комментариям, критическим обзорам, твитам, постам в блогах и другим формам высказанных в Интернете взглядов и мнений. Являясь неопределенными по своей природе, данные социальных медиа, тем не менее, содержат ценную информацию. Организации должны научиться преодолевать неточность подобных данных и определять, как с максимальной эффективностью использовать их в своих интересах.
Еще одна причина того, что информационный потенциал социальных медиа и других внешних источников недооценивается, – дефицит квалификации. Наличие развитых навыков, необходимых для анализа неструктурированных данных, – данных, которые "не вписываются" в традиционные базы данных, таких как текст, показания датчиков, геопространственные данные, изображения, аудио- и видеоматериалы, а также потоковые данные – остаются серьезной проблемой для большинства организаций. Лишь 25% респондентов заявили, что они обладают необходимыми возможностями для анализа неструктурированных данных – возможностями, отсутствие которых является главным препятствием для получения максимальной отдачи от больших данных.
Растущий бизнес-потенциал и преимущества больших данных очевидны. Почти две трети (63%) респондентов, принявших участие в опросе, сообщают, что использование информации, в том числе больших данных, и аналитики создает реальное конкурентное преимущество для их организаций. В аналогичном исследовании 2010 года доля таких респондентов не превышала 37% (таким образом, рост числа респондентов, считающих обладание важной для бизнеса информацией конкурентным преимуществом, составил 70%).
"Большинство компаний признают потенциал больших данных в поддержке принятия решений и улучшении бизнес-результатов в масштабе предприятия. Проблема, которую они пытаются решить, заключается в том, как начать строить систему обработки Больших данных, — подчеркнул Майкл Шроэк (Michael Schroeck), руководитель подразделения Global Information Management в составе IBM Global Business Services. — Это глобальное исследование, охватывавшее многие отрасли и мировые регионы, показало, что организации используют Большие данные в своей работе. В то время как большинство из них все еще находятся на ранней стадии реализации стратегий по использованию Больших данных, лидирующие компании уже начинают получать существенную выгоду от своих инициатив в области Больших данных".
Сферы применения потенциала больших данных
Кроме результатов, которые достигаются в сфере повышения качества обслуживания потребителей (в качестве главного приоритета этот пункт указала половина (49%) респондентов), сферы раннего применения больших данных охватывают и другие задачи. Почти одна пятая (18%) респондентов назвала главной целью оптимизацию операций. Среди других сфер применения Больших данных: управление рисками и финансовой деятельностью (15% респондентов), реализация новых бизнес-моделей (14%) и поддержка эффективного взаимодействия персонала (4%).
Три четверти (76%) опрошенных специалистов в настоящее время уже занимаются развитием проектов по использованию Больших данных, однако в отчете отмечается, что большинство из них (47%) все еще находятся на ранних стадиях планирования. Тем не менее, 28% респондентов сообщили о разработке пилотных проектов либо заявили о том, что уже внедрили два или более решения для Больших данных. Почти четверть (24%) респондентов не инициировали проекты Больших данных, и до сих пор изучают то, как Большие данные могут быть использованы в интересах их организаций.
Источники Больших данных
Более половины респондентов указали в качестве источника Больших данных в своей организации внутренние данные. Это означает, что компании извлекают из них пользу, но также свидетельствует о существовании огромного неиспользуемого потенциала, по-прежнему "запертого" в этих внутренних информационных системах.
Внутренние данные являются наиболее сформированным, хорошо понятным источником данных для организаций. Эти данные были собраны, интегрированы, структурированы и стандартизированы за годы использования систем ERP и MDM, бизнес-аналитики и т.п. Применение аналитики к внутренним данным – информации о сделках с клиентами, о взаимодействии с партнерами, содержащейся в сообщениях электронной почты – может обеспечить компанию ценными для бизнеса знаниями.
Возможности для работы с большими данными
Сегодня большинство организаций, осуществляющих проекты Больших данных, начинают с анализа структурированных данных, используя базовые аналитические возможности, такие как запросы и отчетность (91% респондентов) и глубинный анализ данных (77%). Две трети респондентов (67%) сообщают об использовании прогностического моделирования.
Большие данные, однако, требуют способности анализировать частично структурированные и неструктурированные данные, включая целый спектр типов данных, которые могут быть совершенно новыми для многих организаций.
В отношении более половины активных проектов Больших данных, респонденты сообщали об использовании современных возможностей для анализа текста, в частности, расшифровок переговоров с клиентами в центрах обслуживания телефонных вызовов. Эти аналитические возможности предусматривают способность понимать и интерпретировать различные нюансы разговорной речи, такие, например, как эмоциональная окрашенность, используемый слэнг и намерения говорящего. Такие знания могут помочь компаниям, от поставщиков банковских услуг до телекоммуникационных операторов, оценить текущие потребительские настроения своей целевой аудитории и обеспечить себя ценной информацией, которую можно будет сразу же использовать для реализации эффективных маркетинговых стратегий.
