Big Data и Business Intelligence: если данных немного, они всё равно важны

6 апрель, 2018 - 12:26КО

Хэштег #BigData в соцсетях относится к разряду самых кликабельных. Статья может быть по теме (или не очень), но использование #BigData обеспечит самый широкий охват. Каждый, так или иначе связанный с бизнес-процессами, стремится его использовать.

Между тем, общение двух специалистов на тему Big Data всё чаще напоминает испорченный телефон. Пользуясь одним и теми же словами, они могут говорить про абсолютно разные вещи.

Мы, в компании CoreWin, с опаской относимся к таким тенденциям, поскольку уверены: для бизнеса важнее собственно аналитика данных, их понимание. То, что в западном мире называется бизнес-разведкой — Business Intelligence.

Между Big Data (BD) и Business Intelligence (BI) есть чёткое отличие, которое кроется за горой хештегов и лозунгов. Там же кроются реальные технологии, которые могут дать толчок к развитию любого бизнеса.

Big Data

Объём, скорость, разнообразие — три основных качества BD. Это данные, по-своему объёму и сложности пересёкшие рубеж; данные, которые невозможно обработать в Excel или другом олдскульном приложении.

Big Data и Business Intelligence: если данных немного, они всё равно важны

Big Data — это клад. Если обработать большие массивы очень детализированной информации с серьёзной ретроспективой (скажем, лет на 10), то есть реальный шанс достучаться до ранее недоступных идей. Но не стоит себя обманывать. BD — это просто большой массив данных. Огромный, бесспорно. Но сами по себе эти данные не имеют никакой ценности. Без инструмента, который позволил бы обработать эти сотни миллионов строчек информации, — это просто чемодан без ручки. Архив, единственная цель которого — покрыться пылью.

И задача Business Intelligence как раз и состоит в том, чтобы сдуть эту пыль, причем не только с массивов ваших данных.

Компания Tableau, лидер на рынке BI-инструментов, уже выпустила новый движок Hyper в релизе Tableau 10.5. Переход от интерпретации до компиляции запросов, используя машинный код на языке LLVM, реальное параллельное выполнение запросов, выросшая до 2,5 раз скорость обработки — это прорыв в работе с Big Data. Реальность, в которой аналитик может на своём, не всегда очень шустром ноутбуке обработать, скажем, .csv-массив с несколькими миллионами строчек и найти в нём золотую жилу.

Big Data и Business Intelligence: если данных немного, они всё равно важны

Но так ли влияют Big Data на бизнес, как об этом твердят на каждом шагу?

Вы можете ответить на этот вопрос сами, вот лишь несколько тезисов:

  1. Всего лишь 10% компаний в мире сталкиваются с Big Data как явлением.

  2. Термин Big Data на хайпе уже пару лет, но мало кто реально понимает значение этих слов.

  3. Всё, что продаётся с биркой «Big Data», как правило, стоит приличных денег.

  4. Компания может заработать на инвестициях в BD, но и риск достаточно велик. Потребуются специальные инженеры, дополнительные мощности и пара-тройка специализированных инструментов.

  5. Из всего перечисленного следует следующее:

  • Важно ли явление BD? Да, безусловно.

  • Важно ли вам думать о BD? Совсем необязательно.

Более того, если ваши данные не хранятся в кластере на несколько десятков терабайт, а ваш руководитель IT еще не проел вам плешь тем, что один запрос обрабатывается 20-30 минут, скорее всего, проблема Big Data вас ещё не настигла.

Но как же быть с данными? Если их немного — значит, и переживать не стоит? Отнюдь. Среди них есть достаточно важные.

Задайтесь вопросом, понимаете ли вы свой бизнес. Если не уверены в ответе — тогда вам точно стоит заняться бизнес-разведкой.

Tableau — золотой стандарт интуитивно понятного интерфейса по версии Gartner. С ним вы сами сможете заставить свои данные говорить. И важные данные превратить в важные ответы.

Если у вас возникли вопросы в контексте рассмотренных тем, на них всегда готовы ответить специалисты CoreWin

[email protected]
+380 63 273 52 55
+380 96 985 29 52

Публикуется на правах рекламы