Сайт находится в состоянии доработки. Извиняемся за неудобства.

x
© 1995-2020 Компания «Инфосистемы Джет»
Big Data

Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций

24.09.2020

Посетителей: 115

Просмотров: 140

Время просмотра: 3.9 мин.

Для каких задач компании используют Big Data?

 

Кто и как работает с большими данными?

 

Прогноз по развитию направления?

 

 

IDC по заказу компании Hitachi Vantara провела исследование, посвященное большим данным. Для 90% опрошенных анализ Big Data стал повседневной задачей. Около половины участников отметили, что без работы с большими данными невозможны создание бизнес-моделей и источников дохода, повышение эффективности бизнес-процессов.

 

Ниже мы рассмотрим результаты исследования.

 

Методология

 

Опрос проводился среди компаний различных отраслей, в том числе среди промышленных предприятий (29% от общего числа участников).

 

Среди опрошенных 36% составили представители ИТ-департаментов, 41% — эксперты по работе с данными, 23% — представители бизнес-подразделений, в том числе специалисты отдела рисков, финансового блока и маркетологи (рис. 1).

Рисунок 1. Должности, направления деятельности и роли респондентов.
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

Источники Big Data. Решаемые задачи

 

Среди задач, решаемых с помощью технологий Big Data, лидирует анализ транзакционных данных из учетных систем — 61% опрошенных назвали его актуальным. При этом 46% указали, что планируют дополнять эти данные информацией, полученной из других источников, например анализировать соцсети (23%), видеопоток с камер или данные IoT-устройств (30%).

 

Более половины опрошенных (52%) планируют анализировать информацию о клиентах. Замыкает список задач аналитика логов из систем — ее отметил 21% респондентов (см. рис. 2).

Рисунок 2. Задачи, которые компании планируют решить с помощью аналитики больших данных
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

За предыдущий год количество данных выросло, отметили 75% опрошенных. Это обусловлено появлением новых источников данных, содержащих неструктурированную информацию. Под ней 76% понимают различные формы документов стандартных форматов, 19% — данные из соцсетей, 5% — аудио- и видеофайлы.

 

Интеграция данных транзакционных систем и неструктурированного контента позволит получить более точную информацию о бизнес-процессах компании, ее клиентах, продуктах и услугах. Несмотря на это пока немногие игроки могут похвастаться реализацией таких проектов, ведь они требуют внушительных временных, финансовых и человеческих ресурсов. Тем не менее 30% опрошенных назвали эту задачу актуальной, 50% отметили, что ее решение необходимо для развития бизнеса, и только 6% считают ее малоинтересной.

 

Сегодня основной источник роста данных — сама компания, а не внешние системы и ресурсы. Это результат работы существующих ИС (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.д.), взаимодействия сотрудников компании внутри и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), а также сбора данных с различных датчиков и устройств.

 

Компании также собирают данные из соцсетей (48%), используют информацию сторонних организаций (33%) (см. рис. 3).

Рисунок 3. Источники данных, которые компания использует / планирует использовать для сбора данных в ближайшие 1–2 года
Источник: IDC, 2019

Как показал опрос, полученную информацию компании используют прежде всего для стратегического планирования (58%). На втором месте стоит подготовка отчетности (50%), на третьем — анализ поведения клиентов, управление финансовыми и операционными рисками (50%). Чуть меньше половины опрошенных (44%) указали, что используют данные для оптимизации бизнес-процессов, 43% — для прогнозирования технического обслуживания и ремонтов (см. рис. 4).

Рисунок. 4. Цели, для которых компании используют информацию
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

Рост данных будет только ускоряться за счет оцифровки бизнес-процессов, продуктов и услуг, взаимодействия с клиентами и поставщиками. Уже сейчас перед 31% опрошенных бизнес несколько раз в месяц ставит задачи, требующие подключения новых источников информации, в 27% случаев — минимум раз в месяц, и только перед 5% респондентов руководство не ставит задач, связанных с подключением новых источников (см. рис. 5).

Рисунок 5. Частота появления задач, требующих подключения новых источников данных
Всего: 41
Источник: IDC, 2019

Кадры решают все

 

Исследование показало, что решение о необходимости анализа больших данных в 70% случаев находится в зоне ответственности ИТ- (CIO) или технического директора (CTO). Только в 30% компаний есть выделенные должности Chief Data Officer или Chief Digital Officer.

 

Выбирая соответствующий продукт, эксперты прежде всего обращают внимание на безопасность (53%). 39% респондентов ценят способность решения работать с разрозненными системами и данными различного формата (см. рис. 6).

Рисунок 6. Факторы, оказывающие влияние на выбор решения для анализа больших данных
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

Вовлеченность большого числа сотрудников из бизнес-подразделений в работу с данными приводит к демократизации доступа к ним. Специалисты могут самостоятельно выбирать анализируемые источники и работать с результатами.

 

Это влияет на требования, предъявляемые к решениям по работе с большими данными. Так, доступная стоимость системы является ключевым фактором для 65% компаний, а простота использования важна для 60% (см. рис. 7).

Рисунок 7. Характеристики решений, влияющие на выбор
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

Для решения аналитических задач сотрудникам необходима единая точка доступа к информации. Поэтому респонденты подчеркнули важность интеграции данных из различных корпоративных систем (61%) и быстрого поиска информации из разрозненных хранилищ (66%).

 

Не менее важны развертывание системы без привлечения внешних консультантов и возможность подключения новых источников данных.

 

Простоту внедрения отметили 50% опрошенных, при этом только 7% могут подключать новые источники без привлечения ИТ-специалистов, а вот 91% потребуется их помощь (см. рис. 8).

 

Рисунок 8. Возможность подключения новых источников данных к решению
Всего: 101
Источник: IDC, 2019

Решения с открытым кодом

 

Выбирая решения по анализу больших данных, ИТ-специалисты нередко предпочитают продукты с открытым кодом (57%). В том числе 38% респондентов опираются на технологии Hadoop.

 

Свободное ПО гибко подстраивается под задачи — это привлекает 54% опрошенных, а надежность и безопасность функционирования системы отмечают 53%. Отсутствие лицензионных платежей уже не является основным преимуществом — его отметили только 35%.

 

К важным факторам участники опроса отнесли популярность ПО с открытым кодом и растущее сообщество специалистов, поддерживающих эти решения (см. рис. 9).

Рисунок 9. Преимущества решений на основе открытого исходного кода
Всего: 57
Источник: IDC, 2019

Прогноз по развитию аналитики больших данных

 

Почти все специалисты, принявшие участие в опросе, сошлись во мнении, что рост данных продолжится (78%).

 

Основные причины для инвестирования в развитие аналитики больших данных — оптимизация процессов (61%), углубленный анализ бизнес-процессов (45%), улучшение качества обслуживания клиентов (46%), сокращение издержек производства и сбыта (44%).

 

В ближайшие несколько лет аналитика больших данных будет приоритетным направлением. Более половины опрошенных (55%) указали, что имеют выделенный бюджет на внедрение подобных решений. При этом компании, уже внедрившие их, планируют расширять проекты и наращивать бюджеты.

 

Пока за внедрения решений по работе с данными чаще всего отвечают ИТ-директора. Со временем эта функция перейдет в зону ответственности Chief Data Officer — по мере популяризации этой должности в компаниях.

 

Грамотная аналитика Big Data может стать конкурентным преимуществом. Но для этого ИТ-сотрудникам нужен инструментарий, позволяющий быстро интегрировать новые источники данных в информационный ландшафт и дополнять уже существующие транзакционные данные новыми.

Дмитрий Кулагин

Директор Центра управления данными компании «Инфосистемы Джет»

Экспертный комментарий

 

В целом я согласен с данными исследования, однако мы все чаще сталкиваемся с тем, что за направление Big Data на стороне заказчика отвечают директора по данным и цифровизации, действующие параллельно с ИТ-директорами.

 

Задачи, решаемые с использованием больших данных и платформ по их обработке, существенно отличаются в зависимости от отрасли. Так, в ритейле и финансовом секторе Big Data применяют для повышения лояльности клиентов (целевые маркетинговые кампании, индивидуальные предложения (Next Best Offer) и т.д.).

 

В промышленности свои требования диктует Индустрия 4.0: генерируются огромные объемы информации. На этих данных строятся модели по оптимизации процессов. В прошлом году мы реализовали более 10 таких проектов.

 

В ближайшие 2–3 года направление Big Data продолжит развиваться. Появятся новые форматы хранения, позволяющие еще эффективнее сжимать информацию. Мы решим вопросы по обработке больших данных в виртуальной среде. Надеюсь, будут внедрены методы управления Big Data и реализована концепция «данные как сервис». Она позволит компаниям свободно обмениваться аналитическими данными друг с другом по единым протоколам. Это приведет к дальнейшему росту объемов обрабатываемой информации.

Уведомления об обновлении рубрик – в вашей почте

Пора ли переходить на All-Flash СХД?

В последнее время не проходит и месяца без появления отраслевых новостей, касающихся новых решений для хранения данных. Гонка за бюджеты заказчиков всё чаще разворачивается в плоскости противостояния привычных дисковых массивов и решений, построенных на flash-накопителях.

Универсальный доступ к СХД

Современные информационные технологии развиваются не один десяток лет, и во многих областях сложились свои подходы к организации доступа к данным

Защита Big Data

Как правильно строить защиту больших данных? Какие ИБ-проблемы есть у Hadoop? Существует ли универсальная пилюля от всех уязвимостей Big Data?

Современный ритейлер трансформируется в цифровую компанию

Руководитель направления “Стратегия и инновации” ИТ-дирекции X5 Retail Group Виталий Порубов рассказал нам об особенностях цифровой трансформации одного из крупнейших отечественных ритейлеров в условиях, когда инновации стали важным способом оптимизации бизнеса.

«Мы строим с нуля и берем лучшие мировые технологии»

Несколько лет подряд Москва становится номинантом престижной международной премии World Smart City Awards.

Тенденции в мире СХД

Задумавшись над вопросом о современных тенденциях в мире СХД, можно сделать, на первый взгляд, банальный вывод

«Этим можно заниматься бесконечно»: переход на data-driven в «СИБУРе»

Почему не стоит создавать цифрового двойника для отдельного участка производства? Зачем нужен «спецназ» по работе с данными? Почему заводы «СИБУРа» пока не смогут работать без людей?

Как не утопить ваши данные в болоте

Практика говорит: все больше и больше заказчиков приходит с идей построить единое хранилище, да еще на новых технологиях.

Цифровые недра, или ИТ–инфраструктуру 2025 года пора планировать уже сейчас. Часть 2

Литературный образ цифровых недр хорошо описывает те изменения, которые происходят на планете в ходе цифровой революции

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на рубрику






      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня