`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Перспективы только облачные

Мировые производители заявляют, что через три года всё будет в облаках. По-крайней мере, все продукты вендоров будут иметь облачные аналоги своих on-premise продуктов.

Когда-то было много сомневающихся зачем нужен интернет – сейчас это вопрос из разряда нонсенса. И чтобы сейчас не говорили про технические или организационные препятствия для ухода в облака – всё это через пять-десять лет будет вызывать лишь легкое недопонимание.

Почему облачные технологии выгодны? Об этом уже сказано и пересказано. но все же стоит повторить несколько тезисов. Прежде всего - цена. В этой парадигме компьютинга вам уже не нужно покупать дорогостоящие сервера, обновлять их парк каждые несколько лет, оплачивать помещение и электричество. Кроме того, не нужно содержать бОльший штат ИТ-специалистов для поддержки работоспособности и значит нести расходы на их зарплату, закупать вспомогательное программное обеспечение, платить за простаивающие пользовательские лицензии. Второе преимущество, которое становится все более актуальным - возможность работы с бОльшими данными, чем есть у компании. Сейчас более 90% информации, требуемой для бизнеса, создается вовне, сторонними источниками. Плюс прогнозирует взрывной рост “Интернета вещей” - к 2020 году порядка 20 млрд устройств. Содержать собственную инфраструктуру для обработки таких данных уж очень дорого, а зачастую просто нерационально.

Есть наглядное сравнение моделей развертывания облаков:
- частное облако – это как частный самолет: дорого, но удобно, т.е. клиент купил свое оборудование, ПО, сам поддерживает их работу. Одним из примеров является G-Cloud – облако государственных структур;
- публичное облако – это как самолет авиакомпании: намного дешевле, но лететь надо «со всеми», с настройками как «для всех», время и маршрут фиксированы, т.е. компания не покупает инфраструктуру, а берет в аренду, хостинг осуществляется вендором;
- еще одна разновидность облаков: гибридные, это когда компания покупает оборудование, ПО, но разворачивает это на стороне владельца дата-центра, который отвечает за работоспособность при фиксированной месячной оплате.
Еще одно преимущество – скорость внедрения выше за счет отсутствия времени на развертывание и меньшая зависимость бизнес-специалистов от ИТ. Сейчас получить развернутое решение в облаке можно за считанные часы.

Какие модели обслуживания наиболее популярны?
SaaS (Software as a Service) – клиент пользуется готовым разработанным приложением. Примером является CRM-система или готовая аналитика (набор отчетов, дешбордов, майнинговых моделей) для какой-то отрасли/направления. Недостатком является случай, когда компании требуется значительная кастомизация под свои (нестандартные) потребности.
PaaS (Platform as a Service) – клиент пользуется программным обеспечением для создания своих приложений. Примером являются базы данных, системы бизнес-анализа.
IaaS (Infrastructure as a Service) – клиент использует оборудование для развертывания своего любого ПО. Сюда обычно входят сервера, системы хранения, системы виртуализации, операционные системы.

Сегодня один из самых важный вопросов в облачных технологиях - безопасность. Как обеспечение бесперебойности работы решений, так и защита от взлома и утери данных.
Полный стек облачных решений. Пример, у известного банка произошел сбой процессинга (прекратился процесс оплаты карточками). ПО было от одного вендора, инфраструктура от другого, один кивает на другого, задачу быстро решить не получается, т.к. нет единой ответственности. При серьезной проблеме могут возникнуть юридические проблемы, решения которых не обеспечивает владелец дата-центра и которые он прописывает в своем договоре.
В Украине одним из серьезных препятствий для внедрения облачных технологий является закон о персональных данных. Но сколько занимают именно эти данные? Обычно процент от общего объема. Т.е. ничего особо не мешает держать 99% информации в облаке и персональные данные у себя. Особо наглядны примеры этого в банковской среде – большое число мировых банков пользуется облачными сервисами для работы с неконфиденциальной информацией.

И в заключение несколько слов про ИТ-директоров. По сути именно они сегодня являются драйверами перехода на облачные технологии. Они определяют скорость процесса. Согласно исследованию CIO 2014 есть две группы ИТ-директоров: Game Changer и Cost Center. Первые драйвят бизнес, активно строят деловые отношения с руководителями бизнес-направлений, вторые ограничиваются максимум советами, но сами стараются ничего не делать со своими наследуемыми системами. И согласно исследованию, людей второй категории в мире все меньше.

А кто вы (или ваш CIO): новатор, изучающий новые, в том числе облачные, технологии, или консерватор, ограничивающийся разговорами об отсутствии бюджетов, требований от бизнеса и т.д.?

Big Data, am I late to the party?

Тема больших данных уже несколько лет находится в числе приоритетных и, возможно, даже несколько поднадоела, но нелишне напомнить пусть и несколько базовых, но весьма важных аспектов.

Итак, с точки зрения бизнеса, а не ИТ, есть следующие основные направления применения Big Data:

  1. Customer experience. Чем больше компания знает о своем клиенте, тем лучше для него может быть подобрано предложение и ниже шанс отказа. В основном это касается подключения к профилю клиента его данных из социальных сетей, логов посещения сайтов, записей разговоров с колл-центром и пр. В случае большого числа клиентов, например, десятков миллионов, без технологий больших данных составить персонифицированные предложения очень сложно. Актуально для департаментов маркетинга.
  2. Обработка информации, собранной из различных устройств. Пока можно говорить о различных датчиках, аппаратуре (например, базовых станций у телекомов, банкоматов и т. п.), но следует помнить, что совсем скоро к нам придет Интернет вещей. Актуально для департаментов технического обслуживания.
  3. Монетизация информации (продажа имеющихся сведений как бизнес). Тот же телеком имеет уникальную информацию о клиентах, которой нет ни у кого, и которую он может агрегировать/анонимизировать и продавать как сервис. Примером этого являются результаты геолокации, информации из логов мобильного интернета (особо актуально из-за роста объемов с 3G) и т.п. Актуально для департаментов продаж.

В каких индустриях наиболее востребована технология Big Data? Очевидно там, где есть большое количество источников, генерирующих эту информацию. Это телеком-компании, банки, ритейл и государственные органы, в т.ч. силовые структуры.

В Украине наибольшую выгоду от темы больших данных получают в первую очередь телекомы: у них миллионы клиентов, огромное число базовых станций/телефонов. И наименее развит у нас в этом направлении, по моим наблюдениям, сектор ритейла. На Западе, например, одно из самых распространенных применений Big Data именно в этой отрасли — и тут в ход идет все от обработки чеков покупки до веб-логов пользователя, зашедшего на сайт магазина.

В банковском сегменте также сложно говорить о каких-то реальных внедрениях у нас, хотя в западных банках подходы Big Data используются весьма широко, и не только для составления наиболее оптимального предложения для клиента, но и для решения весьма рутинных вопросов, например, выяснение причины, почему клиенты звонят в колл-центр, а не ищут ответ на веб-сайте.

Для силовых структур сейчас появилась масса статей в прессе и предложений о кибербезопасности, но почти во всех случаях речь идет не о решении задач заказчиков, а рассказ о том, что есть у данных компаний для силовых ведомств. Как правило, просматривается попытка натянуть уже некие имеющиеся решения на возникающие потребности, зачастую без глубокого понимания специфики работы спецслужб. И это объяснимо, в Украине мало специалистов, знакомых с данной проблематикой и нюансами решения подобных задач.

В недавнем отчете «The Forrester Wave: Enterprise Business Intelligence Platforms, Q1 2015» специалисты Forrester сформулировали два важных тренда:

  • Все более глубокое понимание будет генерировать конкурентные преимущества. Компании с более полной и точной информацией об их клиентах и продуктах, чем их конкуренты получат существенное конкурентное преимущество.
  • Быстрый доступ к пониманию сделает компании более гибкими. Компании, которые имеют ту же качественную информацию, что и их конкуренты, но получающие ее раньше, могут превратить ее в действие быстрее, и будут опережать своих конкурентов.

Наглядный пример тому – внедрение технологии 3G в Украине. Кто первый из телекомов предоставит качественный технический сервис, кто будет лучше знать своих абонентов, тот и получит дальнейший приток новых клиентов, а конкуренты, соответственно отток. Потери/доходы в этом вопросе будут исчисляться миллионами долларов в месяц.

И на окончание статьи, 2-х минутное видео как выглядит работа с Big Data:

https://www.youtube.com/watch?v=VM7LSoSXnSY

Квадрант от Gartner по хранилищам данных (2015)

В феврале 2015 г. вышел новый магический квадрант Gartner: Magic Quadrant for Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics

Квадрант от Gartner по хранилищам данных (2015)

Что нового для 2015 года: - требование решений по работе с внешними данными и интеграции их с существующими.

Лидер по шкале Ability to Execute (Возможности исполнения: продукт/услуга, общая жизнеспособность, ценообразование и т.п.) - Oracle.

Сильные стороны Oracle:- самая большая доля рынка, более 70% клиентов Oracle выбирает решение для хранилища данных и аналитике по умолчанию; - множество вариаций предложений: только софт, appliance, cloud; - постоянные инновации (in-memory, big data SQL) задают высокие планки для всех остальных участников рынка.

Лидер по шкале Completeness of Vision (Полнота видения: понимание рынка, маркетинговая и продажная стратегии и т.п.) - Teradata.

Сильные стороны Teradata: - отзывы существующих клиентов; - производительность; - поддержка разных типов пользователей.

Аналитика в облаке – пробуем своими руками

Про облака идет много разговоров. А кто хочет попробовать, как работать в облаках? Не просто что-то хранить, пользоваться почтой, а реально работать, принимать решения?

Бизнес-аналитика в облаке

Компания Vlamis – американский партнер корпорации Oracle, чьи инструкторы ведут официальные курсы обучения Oracle по теме BI, создал ряд приложений в Amazon облаке, помогающих узнать, что такое Big Data, Business Intelligence, Data Mining… и как с этим работать.

Эти очень простые уроки может пройти каждый, для этого не нужно обладать какими-либо специфическими знаниями.

Прежде чем начать пользоваться уроками, необходимо зарегистрироваться и по почте подтвердить свой емейл.

После этого можно пользоваться Test drives:

Аналитика в облаке – пробуем своими руками

1. OBIEE 11g – Oracle Business Intelligence Enterprise Edition

Данный урок состоит из двух частей. Первая часть учит, как проводить анализ, работать с иерархиями, фильтрами, строить запросы, отображать результаты на графиках и дешбордах (комплексных информационных панелях). Вторая часть показывает работу с географическими картами и какую пользу можно извлечь из этого.

Для тех, кто не хочет проходить уроки, можно по шагам просмотреть что в них, в этих документах: часть1-BI и часть2-Maps.

2. Oracle Advanced Analytics

Многие знают, что есть такие статистические пакеты и средства Data Mining, как SAS и IBM SPSS. А знаете, что у них есть open source конкурент? Язык программирования R. Данный продукт сейчас рассматривается как замена дорогим решениям во многих организациях и странах. Например, в России в большинстве ВУЗов он уже введен в обязательную программу обучения.

Для изучения этого урока необходимо подключение через Remote Desktop Connection. Подробное описание как это сделать, можно посмотреть на видео, что встроено прямо в данный раздел или почитать тут.

По шагам выполняя инструкции, вы сможете ознакомиться с возможностями языка R.

Для тех, кто использует в своей работе базы данных Oracle, представляются уроки по Data Mining. База данных Oracle предоставляет инструмент Oracle Data Miner, который не требуется докупать.

3. Oracle Big Data – третий раздел посвящен работе с большими данными и такими технологиями как NoSQL и Hadoop. Реализован на примере вымышленной компании, работающей с видеоданными.

Каждый из уроков ориентирован на 30-45 минут вашего времени.

Виннеры и лузеры

Каждый из нас принимает решения, которые в конечном итоге бывают верными или провальными. От чего зависит успех принятия решений? Почему одни компании становятся победителями, а вторые теряют деньги, рынки и т.п.?

Принимать решения можно основываясь на интуиции, советах окружающих, в конце концов, ткнув пальцем в небо… Может быть повезет, вам улыбнется удача и ставки окажутся удачными.

Другой вариант — попробовать сделать точную оценку ситуации, ну, или выстроить прогноз возможных вариантов развития по сценарию «что-если»…

Бизнес-аналитика отвечает в основном на три основных вопроса:
- что произошло?
- что происходит прямо сейчас?
- что произойдет в будущем?

В 2008-м и в 2009-м годах, когда в Украине был один из масштабнейших кризисов, когда спрос на ИТ существенно сократился, спрос на BI сохранился, иногда в некоторых тендерах на ПО только и значились системы бизнес-аналитики.

Затем вновь интерес к этим решениям начал затухать – зачем что-то улучшать, считать, прогнозировать, экономить на чем-то, когда можно расширять бизнес экстенсивно? Один финансовый директор крупной сети АЗС в начале прошлого года мне прямо так и заявил, что ему выгоднее на 50 тыс. открыть две новые АЗС, чем заниматься внедрением BI.

Сегодня мы, увы, вновь, находимся в условиях кризиса, причем более масштабного, чем шесть лет назад. И количество запросов на бизнес-аналитику растет весьма быстро, что в общем-то объяснимо.

Но в отличие от 2008 г. появились новые возможности, которые в то время только зарождались. Причем еще год назад к ним в наших реалиях относились с большим скепсисом - мол, менталитет у нас другой, привыкли всё контролировать сами. Но все течет, все меняется. Да, я именно про облачные технологии.

По данным любой исследовательской компании, например, IDC Predictions: European Software in 2013 или Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms, 2014 следует, что 45% респондентов разворачивают или планируют в ближайшее время размещение своих критически важных решений по бизнес-аналитике в облаке.
Например, Oracle (поставщик облачных решений номер 2 в мире и самый быстрорастущий вендор в этой индустрии) рапортует (http://www.saas.ru/news/~oracle-stanovitsia-vtorym-v-mirie-postavshchiko... ) о росте продаж облачных решений на 25%!!! за один весенний квартал 2014 г. При том, что общая годовая выручка увеличилась всего лишь на 3%.

Cloud — это выход не только в условиях жесткой экономии или возможности распределить траты во времени, не выкладывая сразу всю сумму за решение на несколько лет. Речь уже о том, что с растущим объемом данных в эру BigData никаких бюджетов не хватит выстроить собственный ЦОД с необходимым уровнем масштабирования под ваши задачи с учетом того, что будет, скажем, в 2020-м году.

Если вы ИТ-директор крупной структуры, наверняка, вы уже подошли к этому вопросу. Возможно, вас сдерживает в принятии решения масса вопросов - обработка персональной информации, безопасность и пр. Пора их озвучивать, ответы, наверняка найдутся.

Big Data. Некоторые практические нюансы

О Big Data уже много публикаций на этом ресурсе. Сегодня, буквально несколько штрихов о практических аспектах.

Поиск / подключение источников
Чаще всего поиск больших данных осуществляют по неструктурированным источникам. Для этих целей существуют механизмы (фетчеры), позволяющие находить данные с веб-форумов, интернет-сайтов, в том числе социальных сетей. Примером является open-source ПО Nutch.

Big Data. Некоторые практические нюансы

Сбор
Так как данных очень много, используют системы распределенных вычислений (типа open-source ПО Hadoop для пакетной работы и NoSQL для точечных ad-hoc), позволяющие распараллелить выполнение запросов по сотням/тысячам серверов. Из терабайт получают максимум гигабайты.

Обработка
После сбора полученные данные надо как-то упорядочить. Есть два основных подхода к этому. Первый предполагает занесение всей информации в реляционную базу данных и затем работу с ней уже традиционными BI-инструментами. Второй – это когда собранные данные загружаются в песочницы (чаще всего в оперативную память), анализируются и, если необходимо, сохраняются в отчетах.

Big Data. Некоторые практические нюансы

Принцип работы
Преимущества второго варианта обработки очевидны – не требуется больших затрат на приобретение для больших объемов реляционных СУБД и нет необходимости заранее знать/проектировать схему данных – поэтому я подробнее рассмотрю его.
Для этого варианта необходима in-memory база данных и инструмент, позволяющий осуществлять морфологический и семантический анализ с последующей визуализацией результатов.
Неделю назад вышел новый релиз такого продукта – Endeca 3.1: Колоночно-ориентированная in-memory СУБД.
Принципиально важно: для Endeca не требуется знать схему данных, что позволяет быстро интегрировать любые типы данных, структурированные или неструктурированные, без усилий, присущих традиционным реляционным моделям данных.
В качестве аппаратного обеспечения наиболее часто используются Exalytics.
Как известно, Exalytics используют для трех видов задач, два из которых известны, наверное, уже всем: для бизнес-аналитики (классического BI) и для систем бюджетирования. Третья возможность как раз предоставляется с помощью Endeca по работе с неструктурированной информацией.

Практическое применение
Продукты такого класса открывают огромные возможности для практического применения технологий, связанных с Big Data:

  • Мониторинг социальных медиа в режиме реального времени (контроль информационного фона)
  • Анализ потенциальных и явно выраженных потребностей в товарах и услугах, в т.ч. для определения максимальной начальной цены
  • Комплексная аналитика по впечатлениям клиентов
  • Комплексное представление истории развития какой-либо темы в режиме «единого окна»
  • Конкурентный анализ (конкурентная разведка)
  • Ведение автоматического досье
  • Подготовка дайджестов, накопление собственной базы данных новостных документов
  • Геотаргетирование

По следам Oracle OpenWorld 2013

С 22 по 26 сентября в Сан-Франциско проходил Oracle OpenWorld 2013, центральное событие в ряду мероприятий Oracle в нынешнем году.

Эта ежегодная конференция корпорации в этом году собрала более 60 тыс. человек. Основная цель мероприятия с одной стороны показать, что нового появилось за прошедший год, с другой — продемонстрировать связку технологий и бизнеса, т.е. как существующие разработки могут быть полезны клиентам.

Основные новости на подобных мероприятиях, как правило, озвучивает высшее руководство компании в так называемых основных докладах (keynotes).

Ларри Эллисон, президент Oracle, особый акцент в своем выступлении сделал на Oracle Database In-Memory option. Тут требуется небольшая ремарка. Многие, наверняка, слышали о системах, которые работают с данными не по строкам, а по колонкам. Это, например, Sybase IQ или Vertica. Их основное назначение – быть дополнительным (вторым) хранилищем для информации, где не требуется в основном обновление данных, а только их получение, т. е., как правило, для аналитических задач. Работа с колонками позволяет выбирать не всю информацию, а только те столбцы, что требуются и т.к. зачастую информация в них однотипная, достигается значительное сжатие. Недостатком является то, что если необходимо что-то добавить, то по сути нужно распаковать всю информацию, добавить и затем снова сжать. Oracle объявил о новшестве в мире баз данных, которое позволяет использовать достоинства колоночных СУБД путем размещения их копии в памяти (in-memory) и работать как по строкам, так и по столбцам (тип как работать выбирает анализатор запросов). Причем президент Oracle особо подчеркнул, что клиентам не потребуется ничего переписывать в уже имеющихся приложениях.

Генеральный директор Oracle Марк Хурд в своем докладе сконцентрировался на двух: Big Data и Business Analytics. Он упомянул про результаты одного исследования, согласно которым к 2020 г. количество накопленной с мире информации увеличится в 50 раз. И думать об этом необходимо уже сейчас.

Томас Куриан, старший вице-президент представил расширения сервисов Oracle Cloud:

В целом в Oracle Cloud было добавлено 10 новых сервисов.

Интересной частью доклада Куриана был рассказ об опыте использования частных облаков. Как известно, в мире облака – это один из основных трендов, позволяющий в разы экономить затраты на ИТ. Украина – пока, увы, в этом форватерен не идет.

В сегменте инженерных систем компания анонсировала ряд новинок:

Для индустрий Oracle выпустила также ряд новинок, самой значимой как по мне, является выход новой версии Oracle Communications Data Model 11.3.2. Отличие от предыдущей версии в двух компонентах:

  • Oracle Communications Billing Analytics – дает готовое решение для телекомов оценки эффективности по выручке, клиентам и счетам.
  • Oracle Communications Social Network Analytics – также готовое решение по анализу связей клиента и его роли в обществах.

С помощью этих компонент можно более точно прогнозировать отток абонентов, склонность к покупкам и их влияние на других.

Программа Oracle OpenWorld 2013 была весьма обширна, в рамках форума было много событий и различных анонсов для партнеров, разработчиков Java, MySQL Connect и других решений. Не обошлось без объявления мирового рекорда в сегменте виртуализации.

Рынок BI в 2013 году

В этом году аналитическая компания IDC опубликовала несколько отчетов, согласно которым на глобальном рынке продолжится значительный рост интереса к бизнес-аналитике.

Итак, что же IDC прогнозирует.

Прежде всего стоит отметить, что по оценкам компании общие затраты на ИТ в 2013 году достигнут 2,1 трлн долл., таким образом несмотря на различные экономические негативные факторы рост составит 5,7% по отношению к прошлому году.

При этом наибольший прирост покажут развивающиеся рынки — более чем в 2 раза, до 870 млрд долл. К этому сегменту относится и Украина, на нашем рынке не стоит, конечно, ожидать двухкратного роста трат на ИТ, но все же...

Другой важный тренд в контексте BI — это увеличение расходов на мобильные устройства и услуги на них. Тут рост в годовом выражении планируется, как минимум на 20%.

Необходимо также отметить, что по оценкам IDC спрос на облачные технологии (услуги, платформы) продолжит расти. Сюда же можно отнести BYOID и безопасность.

Еще один тренд последних лет: Big Data — от простого поиска информации к аналитике и прогнозированию. В Украине это пока только телекомы и банки, но движение уже началось. О работе с большим данными я писал статью на КО год назад. За это время в Украине осуществилось около 10 внедрений решений по работе с большими данными — это одна госструктура, три телекома и банки из TOП-20.

И наконец-то, наиболее важное (в контексте поднятой темы) — к 2016 году до 80% новых инвестиций будут направляться на деятельность по принятию решений, иначе говоря, на средства по автоматизации труда руководителей.

За прошлый год рынок BI вырос на 8,7% до 34,9 млрд долл. и IDC прогнозирует, что до 2017 г. объем продаж BI будет ежегодно увеличиваться в среднем на 9,7%.

Рынок BI заняли 5 крупнейших производителей программного обеспечения (им принадлежит почти две трети рынка) и огромное множество небольших компаний, работающих в определенных нишах.

Рынок BI в 2013 году

Новый квадрант от Gartner по BI

На днях появился новый гартнеровский квадрант по BI, показывающий какие из систем пользуются спросом в мире и описывающий их слабые и сильные стороны.

Новый квадрант от Gartner по BI

По сравнению с прошлогодними результатами (о них я писал год назад) также нет визионеров, а есть четкое разделение на лидеров рынка и нишевых игроков. Но в этом году к лидерам добавились Tableau Software и Tibco Spotfire.

Среди лидеров можно выделить четыре компании: IBM со своим продуктом Cognos, SAP с Business Objects, Oracle BI и Microsoft, которая с выходом новой версии MS SQL Server значительно вырвалась вперед по отношению к своим прошлогодним результатам по шкале применимости продукта.

Есть дело на миллион…

На этот раз речь пойдет об относительно новом направлении на ИТ-рынке Украины, а именно о Master Data Management.

MDM или как у нас называют управление нормативно-справочной информацией.

Хотя признаюсь, для Запада эта тема совсем не нова. А в соседней России за несколько последних лет осуществили масштабные проекты по управлению мастер-данными. В Украине же всё только начинается.

Для многих ИТ-директоров это может показаться простым вопросом – управлять справочниками. Подумаешь, создал Эксел-файл и заполняй его, а потом рассылай всем. Но в серьезных организациях, где количество пользователей исчисляется сотнями или тысячами, где источников данных десятки, где может быть несколько хранилищ данных, вопрос управления справочниками крайне актуален.

Признаюсь, что на этот пост меня натолкнул один потенциальный клиент, который собирается кардинально перестраивать своё хранилище данных, причем по политическим мотивам не хочет учитывать как будет вестись управление мастер-данными. И этот клиент не одинок в своем мнении: многие считают подобные задачи низкоприоритетными. Но как раз то, как будет идти управление мастер-данными, может серьезно повлиять на конечный результат и пренебрежение этим вопросом будет «миной замедленного действия». Результатом подобного подхода станет система, которая соответствует ТЗ, а как вести справочники – будет отдано бизнесу, мол, необходимый инструмент есть.

Но необходимый уровень качества мастер-данных обеспечивается только с помощью формирования и соблюдения стандартов, политик и процедур, закрепления ответственности, регламентации и организации внесения изменений в мастер-данные, а также их предоставления информационным системам и конечным пользователям.

Отсутствие управления мастер-данными приводит к таким ошибкам, как дублирование записей справочников, неполнота, противоречивость и неактуальность данных, содержание грамматических ошибок, несвязность и разноформатность данных.

Есть дело на миллион…

Основные продукты MDM (Квадрант Гартнера за октябрь 2012)

Для некоторых будет открытием, что стоимость лицензий продуктов данного класса - за миллион долларов. Что уже само по себе говорит о том, насколько важна данная тема и насколько она сложная.

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT