`

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

 

Как облако изменяет аналитику данных

+22
голоса

Любой CIO неизбежно должен задать себе вопрос ─ кто в его организации манипулирует данными и под чьим контролем они находятся. Чем больше данных, тем актуальнее проблема. И это становится все более характерным для облачной аналитики.

Аналитика просачивается в самые разные области предприятий, которые ранее вообще не использовали BI. Уже довольно давно то, что мы раньше называли «обработкой данных» не является заботой IT подразделения.

Как облако изменяет аналитику данных

Примеры использования облачной аналитики в «некорпоративных» целях. Справа ─ достигаемые результаты, в том числе снижение выбросов углекислого газа

 Большинство разработчиков локальных (on-premise) систем аналитики добавляет в свои портфели SaaS версии продуктов. В то же время число систем, изначально разработанных как SaaS, продолжает расти.

Разработчики сегодня предпочитают создавать специализированные аналитические системы для подразделений и отделов (в дополнение к, или вместо больших корпоративных IT), ─ потому, что команды торговой специализации хотят все шире использовать аналитику и имеют свои собственные IT бюджеты.

Почему облачная аналитика так привлекательна

Масштабируемость и эластичность облака, объединенные с его способностями вычислений и хранения, позволяют организациям работать с более объемными наборами данных. Это дает им недостижимую ранее возможность «проникновения в суть».

Принципиально облачная аналитика дает возможность агрегировать данные новыми способами, совместно использовать собственные и сторонние данные, получать прогнозные представления о потребительском поведении и воздействии системы поставок, ─ дополнительно к традиционным историческим данным о клиентах.

Однако на деле все не так розово, как пишут некоторые разработчики. Различные подходы и варианты аналитики отличаются для различных ролей в пределах организации, включая Data Scientists, Data Analysts, Business Analysts и Business Users. Иногда, при всей привлекательности выбора для определенной категории пользователей не учитываются ограничения системы.

Например, специальное исследование CompTIA показало, что некоторые облачные аналитические платформы (Cloud Analytics Platforms, CAP) выполняют большую работу по загрузке данных и их визуализации, но ПО не обязательно разработано для высокопроизводительных вычислений.

Дополнения к решениям on-premise

Многие организации все еще сохраняют свои привычные локальные решения для аналитики. В то же время, для SaaS вариантов становится так много данных, что уже нерентабельно отправлять их на обработку в облако по кабелю.

Поэтому временным выходом сегодня стали такие решения, как AWS Snowball и AWS Snowmobile, которые физически перемещают емкие носители с данными от клиента к провайдеру.

Например, Управление полиции Лос-Анджелеса каждые сутки вносит в свои системы 240 млн. записей из 37 различных отделов. «Это ─ как раз тот стог сена, в котором нужно найти иголки правонарушений», ─ как выразился CIO города Тед Росс (Ted Ross).

Облако обеспечивает эффективный аналитический механизм по разумной стоимости, чтобы выполнять анализ больших объемов данных, ─ независимо от того, относится это к области кибербезопасности, или нет.

Организации с существенными инвестициями в локальное аппаратное и программное обеспечение должны решить для себя, стоит ли мигрировать в облако, в каком темпе и по какой причине.

Собственно, разговор идет прежде всего о рабочей нагрузке, потому что она зависит от того, какие и когда были разработаны используемые приложения. Некоторые из приложений могут быть просто не подготовлены для работы в облаке.

IT развиваются настолько быстро, что множество систем, приложений и баз данных, которые были очень хороши еще несколько лет назад, уже безнадежно устарели, а их разработчики обанкротились.

Таким образом, в современной окружающей IT среде создаются «острова», каждый из которых требует собственного миграционного пути.

Например, миграция от традиционного локального корпоративного хранилища данных в облако часто приводит к непредвиденным проблемам времени ожидания. Увеличение времени ожидания может оказать негативное влияние на производительность приложений, своевременность аналитики, и далее, по цепочке, ─ на потребительский опыт и потерю способности «проникновения в суть».

Кроме того, всегда требуются определенные усилия, чтобы понять сравнительные показатели TCO и ROI для локального и облачного аналитических решений.

Миграция на облачное решение

Некоторые организации предпочитают использовать для бизнес-аналитики локальное SaaS решение, остаться на своих привычных наследуемых (legacy) системах, или даже склоняются к набору относительно небольших аппаратно-программных решений, каждое из которых хорошо выполняет определенную, специфицированную для них аналитику.

Так или иначе, может быть гораздо больше факторов, воздействующих на решение о миграции, чем просто возможности, особенности и функциональность продукта. В любом случае, если организация хочет выполнить перемещение или экспорт своих данных, ее специалисты должны тщательно все продумать и удостовериться, что у них не будет проблем с точки зрения гигиены данных (data hygiene)*.

* Data Hygiene ─ это принципы и практика, которые обеспечивают точность и неизменность компьютерных данных. Термин был впервые применен в области direct mail в 1995 г. Для более подробного ознакомления можно рекомендовать следующий ресурс.

 

Как облако изменяет аналитику данных

Простое схематическое представления «гигиенического цикла» данных

 

Как облако изменяет аналитику данных

Более детальное представление сервисов, связанных с гигиеной данных

Предприятия должны также рассмотреть двунаправленную мобильность данных, потому что условия предоставления сервисов провайдеры изменяют довольно часто. Например, загрузка данных в публичное облако для использования того или иного сервиса обычно не является проблемой, ─ в отличие от вывода результатов.

Еще одна проблема, требующая тщательного изучения ─ стоимость. Как предполагает большинство потенциальных пользователей, облачные сервисы обходятся (или, по крайней мере, должны обходиться) дешевле, чем локальные решения. Но если клиент не понимает структуру формирования цен, в некоторых случаях он будет очень удивлен.

Forrester специально изучала этот вопрос и нашла, что существует достаточно много компаний, которые получают огромные счета от AWS. Основная причина ─ они «слишком вольно распоряжаются своим аккаунтом при высоких рабочих нагрузках». Типичный пример ─ управление портфельными рисками. Если это происходит ежедневно и постоянно, то, скорее всего, дешевле окажется on-premise решение.

Не забывайте о безопасности

Многие организации все еще настолько скептически относятся к безопасности облака, что стараются вообще избегать его. Другие, наоборот, полагают, что неотъемлемой чертой облачных решений является высокая безопасность.

Вообще говоря, предприятия в последние несколько лет стали менее озабоченными вопросами безопасности. Большие инвестиции Microsoft, Amazon и других облачных провайдеров многое сделали для того, чтобы защитить их соответствующие IT инфраструктуры.

Тем не менее, большинство CIO придерживаются следующей точки зрения ─ «Да, конечно, мы будем мигрировать в облако, но не раньше, чем их безопасность приблизится к уровню наших on-premise систем».

Как облако изменяет аналитику данных

При ближайшем рассмотрении направление Cloud Computer Seсurity оказывается довольно обширным и представляет собой отдельную дисциплину в рамках (в данном случае) облачной аналитики

Предприятия активно строят аналитические системы на основе AWS, Azure и Google Cloud Platform. Для этого есть веские причины ─ простая и высокая масштабируемость облачных систем, их «эластичность» и безопасность.

Однако аналитики предупреждают, что, даже если механизмы безопасности провайдера соответствуют потребностям клиенты, его методы внутренней безопасности могут стать дверью для различных нарушений и нападений.

Резервные копии также могут быть проблемой, ─ если данные, посылаемые в облако, не обновляются регулярно. Хотя большинство фирм выполняет резервное копирование данные, многие из них не столь дисциплинированы, как должны быть, когда дело доходит до обновления данных в облаке.

Практика облачной аналитики

Облачная аналитика предоставляет компаниям масштабируемые, гибкие и часто очень мощные варианты систем для получения конкурентного преимущества. Однако, непринужденность и скорость, с которой принимаются эти продукты, скрывают тот факт, что внедрение часто оказывается более сложным, чем казалось вначале.

Например, большинство бизнесов довольно легко самостоятельно выбирают и запускают облачную аналитику. Но при этом гораздо реже внимательно рассматриваются и назначаются права доступа к данным для различных категорий персонала, а также соответствие облачной системы политике конфиденциальности компании.

Большинство все же проектирует определенные политики для управления поведением сотрудников. Но после эти политики не всегда реализуются, и их важные детали могут затеряться в той сложности, которую принесла современная деловая среда. Решение здесь традиционно ─ сотрудничество между бизнесом и IT является мудрым, когда дело доходит до принятия технологических решений.

Облачная аналитика ─ уроки для IT и бизнеса

1. Не ожидайте «нирвану аналитики». У многих CAP все еще есть расстраивающие клиентов ограничения и особенности.

2. Пока для предприятий лучше использовать и местную аналитику, и приложения SaaS. Решение о миграции требует определенных ответов на то, какие процессы аналитики будут перенесены в облако, а также как, когда и почему.

3. Следует рассмотреть, как совместное использование данных в облаке может добавить новые слабые места в отношении безопасности.

Может показаться, что вопросы применения облачной аналитики, перечисленные в этом блоге, достаточно очевидны. Конечно, ─ до тех пор, пока мы не начинаем заниматься ими вплотную. Хорошую и простую книжку «Cloud Analytics for Dummies» можно скачать отсюда после небольшой регистрации.

Как облако изменяет аналитику данных

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

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