Какие преимущества дает внедрение платформы анализа Big Data для бизнеса: видение эксперта

Павел, расскажите, что представляют собой системы анализа больших объемов данных (Big Data)?

Простыми словами Big Data — большой объем данных, собирающийся и хранящийся для дальнейшего использования. Системы, анализирующие эти данные, представляют собой программно-аппаратные решения, позволяющие упростить работу с Big Data. К примеру, если говорить об IT-проектах, то, в первую очередь, анализируются очевидные, наиболее важные и понятные данные. В онлайн-торговле обычно первым делом смотрят на средние чеки, объемы продаж, складские запасы; в сфере авиаперевозок анализируют скорость, высоту, расход горючего. Учитывая особенности каждой сферы деятельности, я решил создать универсальную инновационную платформу анализа больших данных, в которой используются данные как из классических источников, так и из социальных сетей, поисковых систем и других "нетрадиционных" источников. Собирая и анализируя необходимые данные, можно быстро вносить правки в систему, чтобы улучшить определенные показатели работы конкретной компании, увеличивать доходность и дивиденды для акционеров и т.д. Эти улучшения дают эффект буквально сразу. Не зря такой подход называют «сбором фруктов с нижних веток».

С развитием IT-инфраструктуры компании система анализа Big Data позволяет работать с абсолютно всеми узкими видимыми местами в рамках проекта. То есть, такие системы, в первую очередь, нужны тем сферам, которым необходим глубокий анализ бизнес-процессов.Михаил Садиров, SMART technologies: На тестирование мультивендорных решений есть спрос

Как вы считаете, какие основные задачи решают эти системы?

Исходя из моего большого опыта, я могу выделить 4 ключевых задачи, которые решают платформы анализа Big Data. Одна из первых и ключевых задач – это анализ текущего положения дел внутри компании. Платформа анализа Big Data поможет понять, какие продукты компании больше всего нравятся потребителям, насколько хорошо работает оборудование на заводе, присутствуют ли проблемы с поставками. Все это будет показано системой пользователю в виде наглядных графиков, диаграмм, отчетов.

Вторая ключевая задача – прогнозирование. Информация о прошлом позволяет составлять прогнозы на будущее. К примеру, с помощью платформы анализа Big Data можно спрогнозировать объем продаж, предсказать поломку станков в производственном цеху и многое другое. Чем больше будет исходных данных, тем точнее будут прогнозы.

В качестве третьей задачи я бы выделил выстраивание моделей. На базе Big Data можно сформировать цифровую модель, к примеру, магазина, нефтяной скважины, оборудования и прочего. С этой моделью можно проводить различные эксперименты — что крайне выгодно перед запуском реального проекта.

Последняя, но не менее важная задача – автоматизация рутинных процессов. Система анализа Big Data выдает отчеты, которые помогают программистам создавать ПО для автоматизации определенных процессов: общения с клиентами, сортировки кассовых чеков.

Основываясь на вашем опыте, можете ли вы выделить основные отрасли, в которых активно используются платформы анализа Big Data?

Как я и говорил до этого, системы анализа Big Data используются в самых разнообразных отраслях. Но из моей практике больший спрос наблюдается в следующих отраслях.

Рынок недвижимости Использование больших данных позволяет улучшить продажи объектов недвижимости. Например, использование аналитических инструментов, созданных для риэлторов, помогают им проанализировать аудиторию и выделить целевых покупателей.

Развлечения, контент Рассмотрим на примере онлайн-кинотеатра. Платформа анализа Big Data помогает пользователю найти фильм, который его точно заинтересует. Но нужно смотреть глубже — Big Data также помогает понять, какие фильмы снимать для кинозрителей.

Сельскохозяйственная отрасль Датчики, видеокамеры, сенсоры и прочее оборудование помогают собирать информацию об урожайности, погоде, состоянию грунта, влажности воздуха, росте скота. Анализ Big Data помогает оптимизировать работу фермеров.

Реклама и онлайн-торговля Системы анализа Big Data исследуют поведение посетителей онлайн-магазина, сравнивают полученную информацию с уже имеющейся и помогают предсказывать, на какой товар конкретный человек может обратить внимание. В результате рекламу можно использовать более эффективно.

Безопасность Любому онлайн-бизнесу нужно бороться с угрозами так, чтобы это было максимально незаметно для пользователя. Система анализа Big Data и машинного обучения позволяют моделировать «добропорядочное поведение» посетителей сайта. Как следствие — можно быстро обнаруживать потенциально опасных, подозрительных пользователей и предпринимать необходимые меры.

Медицина Платформы анализа Big Data уже давно работают в медицине — собирают, структурируют, позволяют обмениваться и предоставляют врачам из разных уголков мира доступ к исследованиям, методам диагностики, лечения, профилактики заболеваний.

Госуправление Система анализа Big Data помогает правительству страны принимать важные решения в различных секторах (здравоохранении, экономике, занятости, борьбе с преступностью, обеспечении безопасности, принятии мер в случае ЧП).

Интернет вещей Big Data и IoT тесно связаны друг с другом. Устройства, подключенные к интернету вещей, собирают огромные объемы информации, а система анализа Big Data позволяет предоставлять конечному пользователю этих устройств именно то, что ему нужно.

Можно ли утверждать что Opensource системы показывают лучшие результаты, чем коммерческие по выделенным отраслям?

Я внимательно изучил рынок и могу отметить, что сегодня наблюдается слияние Open Source и коммерческого программного обеспечения. Ведь 80% открытого кода пишется штатными программистами коммерческих компаний, а не кодерами-одиночками или коллективами.

Особенно заметна эта тенденция в advanced analytics, где Open Source интегрируется с коммерческими решениями еще на этапе проектирования архитектуры конечного решения. Более того, такая интеграция помогает формировать отклик на потребности рынка.

Как вы считаете, в каких случаях компаниям следует внедрять системы анализа Big Data?

Из моей практики, компаниям следует внедрять систему анализа Big Data, когда необходимо: · оптимизировать текущие процессы; · увеличить производительность заводов; · улучшить качество выпускаемой продукции; · свести к нулю риски в направлении безопасности; · предсказывать тенденции в своей рыночной отрасли; · лучше понимать, чего хотят потребители; · точнее «попадать» в свою ЦА (целевую аудиторию); · снизить риски простоя оборудования.

Подводя итог вышесказанному я бы рекомендовал внедрять платформу для анализа Big Data тогда, когда бизнес хочет получить максимум выгоды от своего существования, а потребителю — предоставить максимальное удобство и качество продукта.

Пользуясь системами анализа Big Data, каждая компания может создавать интеллектуальные решения, уникальные продукты и услуги, которые позволяют решать задачи совершенно нового уровня.

Иван Демидов, 23 ноября 2021 г