Большие данные. Большие возможности

О том, какие компании пользуются аналитикой “Big Data”, почему это перспективно и насколько заинтересованы ими ученые, рассказал Данил Ряхов, глава отдела программных решений, эксперт по аналитике данных компании “AYACOM”.

  

- Сегодня только ленивый не говорит о Big Data, но что это такое и как это работает - понимает не каждый. Расскажите нам подробнее об этом тренде?

- Большие данные - это большое количество технологий, которые в основном призваны совершать две операции: обрабатывать большие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы данных и работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах. То есть, данных не просто много, а их постоянно становится все больше и больше.
Аналитические технологии позволяют выявить скрытые закономерности, ускользающие от ограниченного человеческого восприятия. Это дает беспрецедентные возможности оптимизации многих сфер нашей жизни: государственного управления, финансов, медицины, транспорта, телекоммуникаций и производства. Большие данные стали таким же важным фактором производства, как трудовые ресурсы и производственные активы.

- Чем эти технологии могут быть полезны для компаний?
- Сегодня у компаний, приступивших к внедрению технологий больших данных и бизнес аналитики, огромные перспективы. Они могут получать ощутимые конкурентные преимущества при принятии стратегических решений. Также они помогают в решении таких задач, как:
- маркетинг и оптимизация продаж;
- повышение производительности труда;
- эффективность логистики;
- совершенствование продукции.

- Можете привести пример практического воплощения аналитики данных?
- Давайте рассмотрим, как можно повысить топливную эффективность. Машинисты поездов традиционно стремятся как можно быстрее доставить свои грузовые составы в пункт назначения. В результате они, соблюдая осторожность, все же стараются развивать максимально возможную скорость, пока не достигнут остановки в пути следования. Однако такой метод езды не является оптимальным с точки зрения эффективности расхода топлива.
Ускорение после остановки требует гораздо больше топлива, чем просто для движения. Интегрируя GPS-технологии на грузовых составах с графиком движения поездов по всей сети железных дорог, компании получили возможность экономить больше топлива. Алгоритмы непрерывно просчитывают, с какой скоростью поезд должен ехать, чтобы ему не пришлось задерживаться на следующей остановке в пути следования. Это означает, что на некоторых участках он может двигаться гораздо медленнее, чем возможно, что на первый взгляд может показаться странным. Однако топливо, сэкономленное за счет устранения торможения и последующего возобновлении движения с потерей движущей силы, оправдывает изменения. Кроме того, в конечном итоге поезд прибывает в пункт назначения вовремя, поскольку он двигался медленнее только тогда, когда все равно бы простаивал на остановках.

- С чего лучше начать внедрение технологий больших данных?
- Сначала надо определить бизнес-проблему. Запускать процессы, не имея четкого плана - неэффективная стратегия. Соответственно, бизнес-кейс надо разрабатывать не ради приобретения новой технологии, а ради решения реальной проблемы, с которой столкнулась организация. Внедрение технологий требует инвестиций - в людей, инструменты и технологии. Процесс преобразования аналитики в операционную не будет ни дешевым, ни легким, но при соблюдении правил может с лихвой окупиться. Прежде чем приступать к составлению бизнес-кейса для операционной аналитики, необходимо определить, какие инвестиции он будет предполагать и как будет их распределять. Здесь понадобится методологическая помощь консультантов по бизнес-аналитике и глубокая операционно-аналитическая работа отраслевых специалистов. Хочу отметить, что большие данные требуют глубоких знаний. Пользователи, начиная проекты с применением больших данных, думают, что это будет легко, но в результате сталкиваются с тем, что им следует еще научиться использовать данные как актив и аналитику. Мы уже начали такую адаптацию за счет обучающих программ и тренингов для аналитиков.

- Какие перспективы этих технологий на рынке Казахстана?
- Я уверен, что Казахстан не сможет и не захочет остаться в стороне от тренда на создание цифровых бизнес-моделей. Со стороны государства ведется большая работа по цифровизации. При наших географических расстояниях цифровые логистические модели - очень важная тема, и аналитические системы тут обязательно найдут свое применение. Как бизнесменам и менеджерам нам пора задуматься о том, каковы перспективы наших бизнесов в этом новом мире непрерывного цифрового взаимодействия и онлайн-аналитики.
Каждый бизнесмен сегодня должен подумать о том, какие возможности и угрозы создает для него современная цифровая среда. Мы уже сейчас обсуждаем вопросы с партнерами и клиентами и видим, что компании не всегда знают, с чего начать, как строить команду, что внедрять, какие управленческие решения принимать.
Наша цель - помочь компаниям успешно перешагнуть устаревшие бизнес-модели и перейти к цифровому бизнесу завтрашнего дня.

Ждем Вас на выставке Атырау нефть и газ! Стенд № 65.