Цитаты из книги «Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики», страница 4

Я был поражен, узнав, что современные ветряные турбины способны реагировать на изменение направления и силы ветра, корректируя положение и угол наклона лопастей таким образом, чтобы обеспечить равномерную предсказуемую выработку электроэнергии.

Изменение угла наклона лопастей позволяет повысить отбор энергии ветра на 1–2 %. Хотя это может показаться совсем небольшим выигрышем, но со временем он выльется в огромную дополнительную прибыль, учитывая масштабы ветровых электростанций. По словам Билла, новые технологии позволили GE закрепить за собой лидирующее положение в отрасли. При этом он приписывает подобный успех как техническим инновациям, так и в равной степени софтверному видоизменению, обеспечившему внедрение операционной аналитики в машины.

В то время как Интернет вещей будет производить, возможно, один из самых больших объемов данных, последние, вероятно, будут фильтроваться гораздо жестче по сравнению с другими данными. В результате объем, который мы решим оставить, может быть вполне управляемым. Мы позволим всем нашим вещам свободно сообщаться на постоянной основе, а отлавливать будем только самые важные части этого взаимодействия.

Операционная аналитика требует кастомизации следующей открываемой клиентом страницы с момента клика по кнопке next до момента открытия страницы. Этот процесс должен использовать не только всю историческую информацию о клиенте, но и новей-

шую, в том числе о его самых последних действиях на веб-сайте. Адаптацию веб-страницы за короткий промежуток времени между кликами и выполняет операционная аналитика.

Обратите внимание: подобный анализ осуществляется не для одного, а для всех клиентов, посещающих сайт, что выливается в миллионы микрорешений, основанных на аналитике. Даже если при навигации по сайту клиенты не замечают разницы между пакетным и операционным подходами, на самом деле разница, пусть и скрытая, существенна.

Термин «операционная аналитика» применим к ситуации, когда аналитика становится неотъемлемой частью принятых индивидуальных решений и осуществленных индивидуальных действий в рамках организации. Операционная аналитика используется для поддержки не стратегических и значимых, а повседневных тактических решений.

Что еще важнее, когда аналитический процесс выведен на операционный уровень, он напрямую управляет деятельностью – не просто рекомендует те или иные действия, а непосредственно их реализует. Все вышеперечисленное и составляет суть операционной аналитики. Непосредственно реализуя решения и действия без вмешательства человека, операционная

аналитика выводит интеграцию и воздействие аналитики на совершенно новый уровень.

Одна из причин использовать Hadoop заключается в том, что данные неравноценны по своей природе. Например, данные об операциях по текущим банковским счетам отражают реальный факт перемещения денег, тогда как пост на Twitter – всего лишь чье-то мнение. Твиты далеко не так ценны, как сведения о финансовых транзакциях, поэтому нет смысла хранить их в дорогостоящей системе, где они скорее всего редко будут использоваться. Hadoop же позволяет организациям хранить малоценные данные на тот случай, если вдруг они пригодятся. Также в ней можно хранить необработанные лог-файлы, из которых извлечены фрагменты с важной информацией. Благодаря архивированию необработанных файлов в Hadoop всегда можно вернуться к ним позже и извлечь из них дополнительную информацию, если в ней возникнет необходимость. Использование Hadoop для целей архивирования похоже на непрерывное резервное копирование файлов с последующим легким к ним доступом – вместо неудобной заправки ленты. Наконец, архивирование необработанных данных может очень пригодиться в случае аудиторских проверок или возникновения юридических вопросов.

Поисковая платформа должна быть гибкой и дружественной к пользователям, чтобы ускорить процесс поиска новых инсайтов.

Ее необходимо оценивать по другим критериям, чем операционные платформы, например по времени инсайта. Скорость обработки и масштабируемость не так важны для процесса обнаружения данных, как гибкость и простота использования.

Многие поставщики реляционных баз данных сегодня обеспечивают прямую поддержку расширяемого языка разметки Extensible Markup Language (XML), а некоторые недавно начали поддерживать и текстовый формат обмена данными JavaScript Object Notation (JSON). Поддержка этих форматов позволяет, в частности, загружать исходные сенсорные данные и делать запросы к ним напрямую, не прибегая к дополнительным манипуляциям.

Единое аналитическое окружение, способное выполнять операционную аналитику

для организации, стоит на трех опорах:Реляционная база данных: используется для развертывания операционной аналитики в масштабах всей организации с учетом широкого круга пользователей и приложений. Это рабочая лошадка, которая внедряет операционную аналитику в бизнес-процессы.Технология обнаружения данных: используется с целью облегчить исследование данных любого типа и тестирования аналитических процессов любого типа. Позволяет организации быстро и эффективно находить в данных новые инсайты.Нереляционная технология (обычно Hadoop): используется для сосредоточения и первичной обработки данных любого типа, поскольку не делает предположений относительно их структуры. Также используется для текущего хранения малоценных и/или редко используемых данных.

Компьютинг на основе текстуры развивается с целью удовлетворения сегодняшних потребностей в анализе больших объемов данных различного типа с использованием широкого разнообразия аналитических техник.

Конечная цель – создать единое аналитическое окружение, где пользователи смогут всецело сосредоточиться на анализе данных, не думая о том, где эти данные находятся.

В современных системах на основе текстуры машины с разными конфигурациями и разными базовыми платформами могут взаимодействовать между собой с молниеносной скоростью. Произвольное и частое перемещение массивных объемов данных по текстуре по-прежнему нежелательно, но очевидное преимущество состоит в том, что сейчас стало возможным достаточно быстро перемещать данные для удовлетворения важных потребностей без серьезного ухудшения производительности. С учетом строгих требований к производительности перемещение больших объемов данных в производственном или операционном окружении по-прежнему должно быть сведено к минимуму. Тем не менее в процессе обнаружения данных, когда производительность не так важна, применение текстуры обеспечивает безграничную эффективность и гибкость.