Петр Предтеченский: Проекты в области больших данных – это непростая исследовательская задача

Зачастую ожидания от проектов в области больших данных существенно превосходят достигнутые результаты. О том, что необходимо для того, чтобы они были успешными, в интервью CNews рассказал Петр Предтеченский, менеджер по техническим решениям Huawei.

CNews: Список удачных проектов в области больших данных не так велик. С чем, на ваш взгляд, это связано?

Петр Предтеченский: Успех проекта определяется, в частности, теми целями, которые ставятся перед ним. Можно поставить задачу заработать деньги с помощью больших данных, а можно – консолидировать разрозненные хранилища, оптимизировать какие-то бизнес-процессы. Как бы то ни было, четыре наших крупнейших партнера из финансовой отрасли и отрасли телекоммуникаций представляют конкретные результаты реализованных проектов. Более того, на конференциях CNews я вижу, что и многие другие компании рассказывают о новых успехах.

Вопрос, наверное, в том, насколько достигнутые результаты соответствуют изначальным ожиданиям. Из опыта Huawei могу сказать, что, действительно, ожидания часто превосходят результаты, что является несомненным признаком хорошей работы маркетологов больших данных. В частности, распространено мнение, что технологии работы с большими данными обязательно помогут получить дополнительные доходы или сократить потери. Умышленно опускаю связанные вопросы о том, как много может быть дополнительных доходов или как сильно можно сократить потери, за какой срок и т.п. На практике, к сожалению, нет универсальных рецептов, которые позволят добиться гарантированного результата. Зачастую проекты в области больших данных – это непростая исследовательская задача со всеми вытекающими отсюда возможными результатами.

CNews: Какие выводы позволяет сделать анализ неудачных проектов?

Петр Предтеченский: В Huawei тщательно анализируют неудачные проекты других компаний. Среди причин неудач - недостаточно высокий уровень спонсорства проекта внутри компании и недооценка влияния запускаемого проекта на существующие бизнес-процессы, персонал и др.

Во-вторых, это чрезмерное увлечение модными технологиями, тогда как начинать лучше с постановки правильных вопросов и определения необходимых данных, а уже потом приступать к выбору наиболее подходящих для поставленной задачи технологий.

В-третьих, и это справедливо для отрасли телекоммуникаций, одной из проблем является недостаточная синергия вовлеченных в проекты больших данных команд и большое количество разрозненных источников данных.

CNews: Какое решение предлагает Huawei?

Петр Предтеченский: Мы предлагаем программно-аппаратную платформу для работы с большими данными, которая включает в себя собственные х86-серверы, собственные системы хранения данных, необходимое коммутационное оборудование, а также программную платформу Huawei Fusion Insight. Последняя представляет собой сборку всех основных компонент Apache Hadoop/Spark с значительным количеством улучшений по сравнению с аналогичными решениями конкурентов. В частности, мы предлагаем графический инструмент управления всей платформой, возможность географически распределенного развертывания с восстановлением после сбоев, улучшенные инструменты загрузки данных, а также мы существенно доработали подсистему безопасности. Huawei Fusion Insight является первой платформой больших данных, которая удовлетворяет китайским внутренним требованиям к защите финансовой информации.

Мы также ведем работу по созданию специализированной графической среды всестороннего анализа больших данных для операторов мобильной связи. Ожидается, что это решение появится в первой половине следующего года.

CNews: Всегда ли проекты Huawei в области больших данных оказываются успешными?

Петр Предтеченский: Большие данные – стратегическое направление для Huawei, и мы инвестируем в эту область значительные ресурсы, включая высококвалифицированных специалистов. Мы проводим анализ и большую предпроектную подготовку, гарантирующие успешность проекта. В России пока мы ведем несколько пилотных проектов, можем отметить также по-настоящему масштабные успешные проекты для нескольких китайских банков, входящих в мировые банковские рейтинги.