+7 495 363-22-52 +7 495 363-22-52 +7 495 363-22-52 | 8 800 505-22-52  ←  контактный центр
Пресс-центр

Публикации


29 Марта 2013

Отделить зерна от плевел

Объем информации, генерируемой человечеством, за последние десятилетия возрос неимоверно. Современный человек за месяц получает и обрабатывает столько же информации, сколько человек XVII века за всю жизнь. Только в сети Facebook, например, ежемесячно выкладывается в открытый доступ 30 млрд новых источников информации. Справляться с таким потоком данных становится трудно не только людям, но и компаниям, и научным сообществам, и государственным структурам.

Объем информации, генерируемой человечеством, за последние десятилетия возрос неимоверно. Современный человек за месяц получает и обрабатывает столько же информации, сколько человек XVII века за всю жизнь. Только в сети Facebook, например, ежемесячно выкладывается в открытый доступ 30 млрд новых источников информации. Справляться с таким потоком данных становится трудно не только людям, но и компаниям, и научным сообществам, и государственным структурам.

«Данных стaло не просто больше, чем раньше, — говорит генеральный директор «SAP СНГ» Виталий Постолатий. — Во-первых, выросло количество внешних и внутренних источников информации. Во-вторых, данные стали сложнее и разнообразнее — они структурированные, неструктурированные и квазиструктурированные. В-третьих, они по-разному индексируются. И список факторов этим не ограничивается. Чтобы не утонуть в этих огромных массивах, сегодня необходимы новые инструменты анализа больших данных, позволяющие выбирать и рассматривать важное, а не второстепенное».

«Действительно, никогда ранее человечество не сталкивалось с необходимостью обработки и хранения информации, измеряемой тысячами терабайт и петабайт, — соглашается руководитель направления Big Data компании «ФОРС» Ольга Горчинская. — Но это еще не все. Есть ряд других принципиальных моментов — к примеру, скорость поступления информации и ее изменения. Трафик с каждым годом генерируется все быстрей, а на обработку данных и получение результатов анализа необходимо затрачивать все меньше времени».

А кроме того, далеко не все данные ценны. Любопытную оценку дает компания IDC: к 2020 году доля нужной информации составит всего 35% от всей сгенерированной. Как извлечь из всего массива доступной информации то, что действительно необходимо? «Главный вызов состоит в том, чтобы определить, какие именно данные могут быть полезны, суметь правильно преобразовать их и затем извлечь для дальнейшего анализа», — отмечает Ольга Горчинская.

Помочь пользователям решить проблему призвано стремительно развивающееся сейчас направление на ИТ-рынке — «большие данные» (англ. — Big Data, BD), объединяющее в себе подходы, методы, технологии и инструменты, необходимые для практического использования огромных массивов информации.

«Всем хорошо известно, что появлением Big Data мы обязаны интернет-гигантам, для которых хранение и анализ больших объемов информации, по сути, являются основным бизнесом», — объясняет директор центра систем управления данными «Энвижн Груп» Дмитрий Красилов. Сам эксперт под BD понимает, прежде всего, группу технологий, позволяющих построить эффективные системы хранения, обработки и анализа сверхбольших объемов слабоструктурированной информации.

«Для меня Big Data — это новые возможности, которые предоставляют современные технологии, — добавляет технический директор компании Artezio Денис Романовский. — В понятие Big Data входят, во-первых, сами данные, которые сейчас можно собирать в значительно большем количестве со всевозможных устройств. Кроме того, теперь их намного проще и дешевле хранить и анализировать. Во-вторых, речь идет о технологиях обработки таких данных, которые стали проще для изучения и доступнее для бизнеса, включая приватные ЦОДы, публичные решения класса IaaS, PaaS, онлайн-сервисы со своими API, решения и средства разработки с открытым кодом. В-третьих, понятие Big Data включает подходы к организации обработки данных, позволяющие обрабатывать огромные массивы информации в кратчайшие сроки для принятия ответственных решений».

Но насколько подобные решения востребованы сегодня в России? По мнению большинства игроков рынка, опрошенных «Профилем», речь пока идет о штучных, пилотных проектах. «Сегодня рынок Big Data в стране только формируется, но уже можно предположить, какие категории заказчиков будут больше других заинтересованы в этих технологиях, — отвечает Дмитрий Красилов. — В первую очередь это банки и крупные телекоммуникационные компании, во вторую — государственные компании и ритейл». По мнению эксперта, BD поможет тем, у кого уже есть корпоративное хранилище данных, но кто не хочет или не может помещать туда слабоструктурированные данные.

«Прежде всего, эти решения начинают использовать пионеры и лидеры рынка, особенно рынка в высококонкурентных областях, — говорит директор направления Big Data компании EMC Russia & CIS Сергей Золотарев. — Но и это прогресс. Ведь еще полтора-два года назад интерес к BD был, скорее, праздный и научно-технический. Никто не верил, что кому-то, помимо Google, Yahoo и Facebook, это нужно. А сегодня практически любой из банков первой двадцатки так или иначе работает над тестированием этих решений».

Почему в BD могут быть заинтересованы телеком-компании, рассказывает архитектор центра программных решений компании «Инфосистемы Джет» Иван Бодров: «Одна из насущных проблем в этом секторе — логирование, т.е. регистрация большого количества событий (десятки миллионов в сутки) в системе дистрибуции цифрового контента. Эта информация необходима для построения бизнес-отчетов, на основе которых, в свою очередь, производится анализ показателей по выручке, прибыльности, строятся взаиморасчеты с партнерами». В целом же потребность в BD-решениях, по словам эксперта, возникает, когда компания переосмысливает отношение к накопленной информации, например, существенно меняет концепцию работы с данными (скажем, принимает решение, что нужно хранить данные дольше) или выявляется какое-то новое качество данных, не востребованное ранее. «Big Data может быть интересна любой компании, у которой появляется новая бизнес-идея, но нет возможности реализовать ее на имеющихся мощностях», — считает эксперт.

«Когда мы говорим о Big Data, нужно понимать, что данная технология функционирует, прежде всего, в контексте так называемых Big Money, — уточняет заместитель генерального директора телекоммуникационной компании «Караван» Андрей Касьяненко. — Big Data и Big Money напрямую связаны. Это обусловлено тем, что эти системы обслуживают проекты, которые оперируют большими ресурсами и деньгами. И, кроме того, сами требуют больших трат на внедрение и использование. Таким образом, российский потребитель обладает как потребностью, так и возможностью использовать Big Data».

Заместитель генерального директора по перспективным направлениям бизнеса компании «КРОК» Александр Хлуденев полагает, что решения на основе BD могут стать серьезным конкурентным преимуществом. «Использование этих технологий — возможность уйти в отрыв от конкурентов за счет совершенствования предлагаемых продуктов или услуг либо существенной оптимизации производственных и бизнес-процессов», — говорит он.

Широкое распространение BD-технологии могут получить в интернет-отрасли. «Интернет-бизнес — это самый оптимистичный в плане Big Data сектор, — считает руководитель департамента бизнес-систем компании «Астерос Консалтинг» Владимир Коровкин. — То, о чем поставщики корпоративных систем уровня enterprise только задумываются, уже, как правило, опробовано в небольших интернет-стартапах: поведенческий анализ пользователей, неочевидное использование поисковой информации и др.».

Как отмечает Денис Романовский, много данных аккумулируют и платежные системы, работающие через Интернет. От них совместно с банками можно ожидать инноваций. Также в России набирают обороты сервисы скидок. Им важны предпочтения людей, и они активно накапливают информацию о них, поэтому в скором времени будут внедрять BD-решения. По этой же причине заинтересованы в BD и компании, занимающиеся электронной коммерцией. Эта отрасль в России быстро развивается, и ей скоро потребуются решения на основе BD.

О том, что именно продажи станут драйвером развития BD, говорит и директор по маркетингу компании Parallels Константин Анисимов: «Сложный многоуровневый анализ не будет ограничиваться стандартным метриками конкретного «айпишника»: возраст, пол, локация. Он будет аккумулировать информацию из разных источников, в том числе социальных сетей, анализировать ее и давать глубокое описание пользователя, предсказывать его поведенческий опыт, учитывать социальные связи и т.д.».

По словам Ольги Горчинской, в целом BD-направление в России развивается в русле мировых тенденций — может быть, с небольшим отставанием. «У нас и рынок классических систем Business Intelligence далеко не насыщен и имеет огромный потенциал для роста, а Big Data — это, несомненно, новый, качественно иной виток в развитии Business Intelligence, — поясняет она. — При этом не предполагается, что Big Data со временем вытеснит Business Intelligence. Нет, эти две группы технологий будут развиваться параллельно, ибо решают различные задачи. Соответственно росту спроса будет увеличиваться и доля этих сегментов в общем объеме рынка».

С тем, что BD-рынок в стране будет расти, согласен и Дмитрий Красилов: «Других вариантов просто нет. Мы не сможем, даже если сильно захотим, остановить рост объема данных. Традиционные технологии либо просто не смогут их переварить, либо станут слишком дороги, чтобы использовали только их. И уже сейчас практически все мировые вендоры, чьей специализацией являются технологии хранения и обработки данных, в той или иной степени предлагают продукты и решения на основе Big Data».

А каким образом BD-решения могут улучшить повседневную жизнь обычных людей? «Благодаря концепции Big Data у предпринимателей появляется множество новых возможностей, — рассказывает Александр Хлуденев. — В частности, бизнес сможет узнать практически все о клиенте и его поведении и разрабатывать продукты и маркетинговые кампании в соответствии с этими новыми знаниями. Поэтому для обычных людей Big Data в первую очередь облегчает задачу выбора, а в некоторых случаях и вовсе ее снимает». Скажем, если ритейлеры начнут детально анализировать информацию, содержащуюся в чеке, и лучше понимать состав потребительской корзины покупателей, то смогут предлагать нам то, что действительно нужно. В той же торговле, по словам Ольги Горчинской, с помощью BD-технологий можно не только прогнозировать поведение покупателей и влиять на него, но и выдвигать гипотезы о причинах изменения спроса на тот или иной товар, изучать корреляцию между различными видами покупок и многое другое. Они позволят поднять качество обслуживания и сэкономить время при поиске и покупке товаров. То же самое с операторами связи: абоненту не нужно будет искать подходящий тариф или опцию — их ему предложат, исходя из анализа его ежедневных операций.

Журнал «Профиль», март 2013


Возврат к списку

Услуги
#BLOCK_2#
Услуги ЦОД
#BLOCK_3#
Облачная инфраструктура
#BLOCK_4#
VPS
#BLOCK_5#
Виртуальный Дата-Центр (VDC)
#BLOCK_6#
Телефонная связь
#BLOCK_7#
Организация
сетей и
передача данных
#BLOCK_8#
Защита приложений
и информации
#BLOCK_483#
Виртуальный хостинг
#BLOCK_484#
Регистрация доменов
#BLOCK_485#
О компании
#BLOCK_486#
Telehouse
Caravan
#BLOCK_487#
Caravan Aero
#BLOCK_1528#
Отзывы
#BLOCK_488#
Контакты
#BLOCK_489#
Новости
#BLOCK_490#
Технологии
связи
#BLOCK_493#
Опорная сеть
#BLOCK_494#
Лицензии
#BLOCK_495#
Партнеры
#BLOCK_496#
Ответы
на вопросы
#BLOCK_497#
Оплата услуг
#BLOCK_498#
Документы
#BLOCK_499#
Словарь
терминов
#BLOCK_500#
Рейтинг@Mail.ru