Большому бизнесу - большие данные

2016-12-30 13:30

Как перестать беспокоиться о больших данных и начать извлекать из них пользу для бизнеса.

Кто владеет информацией – тот владеет миром, то есть, в переводе на язык бизнеса, – вкусной долей рынка, кошельками потребителей и их неостывающей лояльностью. Однако сегодня компаниям приходится работать не просто с информацией, а с большими данными – big data. Для определения этого явления часто используют аббревиатуру VVV, которая указывает что данные «большого размера» отличаются не только объемом (Volume), но и разнообразием (Variety), и высокой скоростью обновления (Velocity).

С помощью больших данных компании могут развивать клиентский сервис и повышать операционную эффективность. Но прежде чем найти применение своему информационному богатству, нужно научиться хранить и обрабатывать его наилучшим образом. Как же работать с big data, чтобы не было мучительно больно, то есть дорого, медленно и неэффективно? Мы обратились за советом к экспертам и предлагаем вам несколько полезных подсказок.

1. Проведите аудит ИТ-инфраструктуры

Вопрос хранения информации регулярно преграждает дорогу самым разным бизнесам: приходится постоянно докупать новые и новые ёмкости. Решение этой проблемы требует профессионального системного подхода к оптимизации хранения данных.

Евгений Нефедов

директор по продажам компании Крастком

Можно провести аудит имеющейся ИТ-инфраструктуры и выявить в ней узкие места – по результатам анализа может выясниться, что устаревшее оборудование не позволяет бизнес-приложениям работать оперативно или окажется, что одни и те же данные дублируются в системе хранения по нескольку раз.

2. Разделите данные между медленными и быстрыми носителями

Этот способ оптимизации можно рассмотреть на примере корпоративной почты: из всего объема её данных компания, скорее всего, интенсивно использует лишь 15-20%, то есть хранение всех 100% информации на быстрых носителях не имеет смысла.

Евгений Нефедов

директор по продажам компании Крастком

Если разместить часто используемую информацию на быстрых носителях, а ту, которая используется реже, переместить на более медленные носители с должным уровнем защиты, можно уменьшить стоимость хранения за единицу данных без ущерба для бизнеса. Такая оптимизация поможет обеспечить оперативный доступ к самой важной информации и ускорить работу с ней на десятки процентов.

3. Используйте облако и резервирование данных как услугу

Евгений Нефедов рекомендует этот ход делать в том случае, если компании не хватает вычислительных мощностей для обработки собранной информации.

4. Централизуйте сбор данных

Во многих компаниях данными управляют несколько отделов – от HR до IT, и каждый из них делает это согласно собственным политикам и стандартам. В результате информацию невозможно собрать воедино, она часто теряется.

Тигран Атаян

партнер EY

Этот фактор имеет большое значение, в частности в процессе подготовки отчетности. В последние годы он значительно усложнился в связи с увеличением видов и применимых стандартов отчетности, диверсификации видов продукции и большим количеством различных систем, используемых для сбора учетных данных и подготовки отчетности.

5. Проектируя систему для работы с big data, «заточите» ее под решение конкретных задач

Алексей Дудко

эксперт ИТ-практики КСК групп

Выбор архитектуры, топологии сети передачи данных, аппаратного обеспечения оказывает большое влияние на общую стоимость проекта. Правильный выбор параметров системы может значительно снизить затраты на внедрение.

Что бизнес может сделать с помощью big data?

Приняв все меры для того, чтобы данные хранились оптимальным образом, быстро обрабатывались и не терялись, компания получает возможность использовать их для решения насущных задач. Каких именно – зависит от отрасли и масштаба бизнеса.

Например, в логистике для того, чтобы спрогнозировать стоимость перевозки, необходимо учитывать инфляцию, налоги, региональные особенности и свойства перевозимого груза. Прежние способы высчитать столь сложный показатель – слишком трудоёмкие; к тому же, они чреваты некорректными результатами. Если же использовать специализированную информационную систему, то цена перевозки негабаритного груза определяется легко и просто.

Филипп Шайжанов

руководитель отдела разработок GEFCO Россия

С помощью специально разработанной формулы информационный комплекс вычисляет оценочную стоимость запрашиваемой клиентом перевозки без необходимости проводить тендер. Эта стоимость, по сути, является ориентиром рыночной (с определённой долей погрешности) цены для клиента. Также на эту стоимость ориентируется и наша компания. Информационная система предлагает несколько возможных альтернатив перевозки, а также автоматически рассчитывает прогнозный уровень снижения затрат на логистику относительно рынка.

Для крупных компаний важной задачей является анализ поведения потребителей. И тут грамотная работа с big data будет незаменима.

Наталья Талдыкина

директор по развитию корпоративного бизнеса компании «МегаФон»

Сегодня наша техническая база позволяет изучать и анализировать поведенческие характеристики больших групп людей, оценивать их перемещения в границах территорий любой площади и по разным маршрутам, а также прогнозировать изменения в будущем.
Наше решение использует обезличенные данные на основе аналитики изменений нагрузки на базовые станции мобильного оператора. Геопространственный анализ дает точную и исключительно оперативную картину жизни района, города или страны в целом на заданном отрезке времени, что невозможно при использовании теоретических выкладок, опросов или других традиционных инструментов сбора и обработки информации.

На базе таких исследований бизнес может принимать стратегические решения о том, как развивать собственную инфраструктуру, распределять ресурсы и инвестиции, а также прогнозировать собственные перспективы развития.

Наталья Талдыкина

директор по развитию корпоративного бизнеса компании «МегаФон»

Решение о строительстве новых базовых станций мы принимаем, оценивая перспективы увеличения нагрузки на сеть в конкретном месте карты и усиливаем количество ретранслирующих устройств там, где оно будет востребовано в перспективе. Решения по развитию ритейл-сети мы также основываем на анализе big data, выбирая для новых салонов местоположение, в котором поток потенциальных клиентов способен окупить затраты на открытие и поддержание точки продаж.

Ну, и, наконец, немного цифр для вдохновения. Известно ли вам, что исследования указывают на прямую зависимость между работой с данными и финансовыми показателями компании?

Тигран Атаян

партнер EY

В 48% компаний, где развитие аналитики данных было одной из приоритетных задач, рост EBITDA за последние три года составил свыше 10%. В то же время только у 35% компаний, где аналитика не была в приоритете, аналогичный показатель превышал 10%.

Источник: ibusiness.ru



		Большому бизнесу - большие данные
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Голосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ Разработка ИИ ИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Внедрение ИИ Big data Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Работа разума и сознание Изучение сна Изучение сознания Психология Работа головного мозга Работа памяти Работа разума Модель мозга Модель мозга Робототехника, БПЛА Беспилотные автомобили БПЛА Робототехника Трансгуманизм Трансгуманизм Обработка текста Анализ социальных сетей Компьютерная лингвистика Лингвистика Поисковые алгоритмы Теория эволюции Головной мозг Нейронные сети Поведение животных Теория эволюции Дополненная реальность Виртулаьная реальность Дополненная реальность Железо Интернет вещей Квантовые компьютеры Нейронные процессоры облачные вычисления Суперкомпьютеры Киберугрозы Кибербезопасность Научный мир Методы исследования Наука и образование Семинары ИТ индустрия ИТ-гиганты Новости ит Разработка ПО Разработка ПО Теория алгоритмов Теория информации Кластеризация Математика Актуальная математика Статистика Теория вероятности Теория информации Теория хаоса Цифровая экономика Технология блокчейн Цифровая экономика Авторизация RSS RSS новости		2016-12-30 13:30 анализ больших данных Как перестать беспокоиться о больших данных и начать извлекать из них пользу для бизнеса. Кто владеет информацией – тот владеет миром, то есть, в переводе на язык бизнеса, – вкусной долей рынка, кошельками потребителей и их неостывающей лояльностью. Однако сегодня компаниям приходится работать не просто с информацией, а с большими данными – big data. Для определения этого явления часто используют аббревиатуру VVV, которая указывает что данные «большого размера» отличаются не только объемом (Volume), но и разнообразием (Variety), и высокой скоростью обновления (Velocity). С помощью больших данных компании могут развивать клиентский сервис и повышать операционную эффективность. Но прежде чем найти применение своему информационному богатству, нужно научиться хранить и обрабатывать его наилучшим образом. Как же работать с big data, чтобы не было мучительно больно, то есть дорого, медленно и неэффективно? Мы обратились за советом к экспертам и предлагаем вам несколько полезных подсказок. *1. Проведите аудит ИТ-инфраструктуры* Вопрос хранения информации регулярно преграждает дорогу самым разным бизнесам: приходится постоянно докупать новые и новые ёмкости. Решение этой проблемы требует профессионального системного подхода к оптимизации хранения данных. Евгений Нефедов директор по продажам компании Крастком Можно провести аудит имеющейся ИТ-инфраструктуры и выявить в ней узкие места – по результатам анализа может выясниться, что устаревшее оборудование не позволяет бизнес-приложениям работать оперативно или окажется, что одни и те же данные дублируются в системе хранения по нескольку раз. *2. Разделите данные между медленными и быстрыми носителями* Этот способ оптимизации можно рассмотреть на примере корпоративной почты: из всего объема её данных компания, скорее всего, интенсивно использует лишь 15-20%, то есть хранение всех 100% информации на быстрых носителях не имеет смысла. Евгений Нефедов директор по продажам компании Крастком Если разместить часто используемую информацию на быстрых носителях, а ту, которая используется реже, переместить на более медленные носители с должным уровнем защиты, можно уменьшить стоимость хранения за единицу данных без ущерба для бизнеса. Такая оптимизация поможет обеспечить оперативный доступ к самой важной информации и ускорить работу с ней на десятки процентов. *3. Используйте облако и резервирование данных как услугу* Евгений Нефедов рекомендует этот ход делать в том случае, если компании не хватает вычислительных мощностей для обработки собранной информации. *4. Централизуйте сбор данных* Во многих компаниях данными управляют несколько отделов – от HR до IT, и каждый из них делает это согласно собственным политикам и стандартам. В результате информацию невозможно собрать воедино, она часто теряется. Тигран Атаян партнер EY Этот фактор имеет большое значение, в частности в процессе подготовки отчетности. В последние годы он значительно усложнился в связи с увеличением видов и применимых стандартов отчетности, диверсификации видов продукции и большим количеством различных систем, используемых для сбора учетных данных и подготовки отчетности. *5. Проектируя систему для работы с big* *data, «заточите» ее под решение конкретных задач* Алексей Дудко эксперт ИТ-практики КСК групп Выбор архитектуры, топологии сети передачи данных, аппаратного обеспечения оказывает большое влияние на общую стоимость проекта. Правильный выбор параметров системы может значительно снизить затраты на внедрение. Что бизнес может сделать с помощью big data? Приняв все меры для того, чтобы данные хранились оптимальным образом, быстро обрабатывались и не терялись, компания получает возможность использовать их для решения насущных задач. Каких именно – зависит от отрасли и масштаба бизнеса. Например, в логистике для того, чтобы спрогнозировать стоимость перевозки, необходимо учитывать инфляцию, налоги, региональные особенности и свойства перевозимого груза. Прежние способы высчитать столь сложный показатель – слишком трудоёмкие; к тому же, они чреваты некорректными результатами. Если же использовать специализированную информационную систему, то цена перевозки негабаритного груза определяется легко и просто. Филипп Шайжанов руководитель отдела разработок GEFCO Россия С помощью специально разработанной формулы информационный комплекс вычисляет оценочную стоимость запрашиваемой клиентом перевозки без необходимости проводить тендер. Эта стоимость, по сути, является ориентиром рыночной (с определённой долей погрешности) цены для клиента. Также на эту стоимость ориентируется и наша компания. Информационная система предлагает несколько возможных альтернатив перевозки, а также автоматически рассчитывает прогнозный уровень снижения затрат на логистику относительно рынка. Для крупных компаний важной задачей является анализ поведения потребителей. И тут грамотная работа с big data будет незаменима. Наталья Талдыкина директор по развитию корпоративного бизнеса компании «МегаФон» Сегодня наша техническая база позволяет изучать и анализировать поведенческие характеристики больших групп людей, оценивать их перемещения в границах территорий любой площади и по разным маршрутам, а также прогнозировать изменения в будущем. Наше решение использует обезличенные данные на основе аналитики изменений нагрузки на базовые станции мобильного оператора. Геопространственный анализ дает точную и исключительно оперативную картину жизни района, города или страны в целом на заданном отрезке времени, что невозможно при использовании теоретических выкладок, опросов или других традиционных инструментов сбора и обработки информации. На базе таких исследований бизнес может принимать стратегические решения о том, как развивать собственную инфраструктуру, распределять ресурсы и инвестиции, а также прогнозировать собственные перспективы развития. Наталья Талдыкина директор по развитию корпоративного бизнеса компании «МегаФон» Решение о строительстве новых базовых станций мы принимаем, оценивая перспективы увеличения нагрузки на сеть в конкретном месте карты и усиливаем количество ретранслирующих устройств там, где оно будет востребовано в перспективе. Решения по развитию ритейл-сети мы также основываем на анализе big data, выбирая для новых салонов местоположение, в котором поток потенциальных клиентов способен окупить затраты на открытие и поддержание точки продаж. Ну, и, наконец, немного цифр для вдохновения. Известно ли вам, что исследования указывают на прямую зависимость между работой с данными и финансовыми показателями компании? Тигран Атаян партнер EY В 48% компаний, где развитие аналитики данных было одной из приоритетных задач, рост EBITDA за последние три года составил свыше 10%. В то же время только у 35% компаний, где аналитика не была в приоритете, аналогичный показатель превышал 10%. Источник: ibusiness.ru Комментарии:

Большому бизнесу - большие данные

Комментарии: