Бизнес все чаще оперирует огромными объемами неструктурированных данных – именно здесь мы встречаем термин Big Data. Сегодняшнее положение дел ставит компании на перепутье – начать использовать специальные решения из этой области прямо сейчас или, опасаясь рисков, отложить на перспективу. О том, в чем плюсы и минусы обоих вариантов, а также о существующем ПО и успешных проектах говорили участники круглого стола "Big Data: возможность или необходимость", организованного CNews Analytics и CNews Conferences.
Big Data де-факто излишние
Эксперты признают, что цифровизация бизнеса охватила сейчас абсолютно все отрасли. Тем не менее, Big Data находится только на самом начальном этапе становления в мировом масштабе. Апробация технологии совершается преимущественно на развитых рынках и крупными игроками (из финансовой среды и телекома), которые имеют соответствующие задачи и потребности. Так, к примеру, Big Data в банке HSBC, используемые в составе решения для препятствования мошенничеству с кредитными картами, позволили повысить эффективность службы безопасности в 3 раза, а точность распознавания инцидентов – в 10 раз. В денежном эквиваленте подобная экономия обернулась суммой в более чем 10 млн долларов (столько незаконных денег "прокручивалось" в незаконных схемах криминальными структурами).
В России же такие истории успеха отсутствуют, поскольку сами проекты по внедрению находятся на стадии прототипа, реже – пилота, и ни один из них не завершен. Так, среди пользователей Big Data сейчас можно назвать банки "Санкт-Петербург" и ВТБ24, а также Сбербанк и телеком-компанию "Скартел". В обозримом будущем к ним должны примкнуть госкомпании – с одной стороны, это будут ведомства, подключенные к СМЭВ, с другой стороны, потребители "государственных облаков". Вместе с тем, дополнительно Big Data может сыграть значимую роль в деле информатизации и автоматизации (как первичной, так и продолжающейся) госкорпораций – так, например, о переходе к таким технологиям "от простого Excel" заявил в ходе своего выступления Сергей Кирюшин, заместитель гендиректора ФГУП "Почта России". По его словам, отечественный почтовый оператор продолжит реализовывать существующую стратегию развития мультиканального ритейлера, поэтому установит решение MS Axapta for retail в течение ближайших 3 лет в своих 42 тысячах отделений по всей стране.
О перспективах использования Big Data в госсекторе заявил в своей презентации и Алексей Романов, директор ГАУ РМ "Госинформ" из Саранска. Специалист подробно рассмотрел существующую схему взаимодействия ведомств на базе реализуемой "Ростелекомом" "облачной" платформе, после чего перешел к описанию регионального проекта "электронного правительства" в республике Мордовия.
Где прячутся деньги?
Коммерциализация Big Data проектов, несмотря на их декларируемую экономическую эффективность и целесообразность, по-прежнему является камнем преткновения для многих вендоров. Все они понимают, что оказываются в независящим от них цифровом мире, где бизнес захлебывается в возрастающих объемах неструктированных данных, требуя "раскладки их по полочкам" с функциями аналитики и прогнозирования, но реальная статистика продаж пока более чем скромная. В докладе Сергея Золотарева, директора направления Большие данные EMC Россия и СНГ, как раз и была поднята тема успешности вендоров, занимающихся Big Data. Золотарев привел в качестве примера скачкообразный рост создаваемого контента во всем мире за последние 11 лет (2 экзабайт в год в 2000 до 5 экзабайт в день в 2011), а также объяснил, что подобная ситуация возникла вследствие ориентации на приложения, генерирующие вокруг себя множество информации, под которую начала создаваться соответствующих масштабов инфраструктура. Теперь, по его словам, перемещать данные из-за этого стало непрактично – при существующих каналах связи 10 ПБ копируются 10 дней. В итоге парадигма изменилась, и сейчас ИТ-мир ориентируется именно на данные, а не приложения, а за счет Big Data-технологий доступ к ним становится легче и быстрее для решения массовых задач прогностирования, аналитики, отчетности и статистики и так далее. В качестве примера он привел возможности фирменной платформы EMC Greenplum, которая имеет большой задел по масштабированию и при этом работает на достаточно недорогом "железе". Примечательно, что спикер обозначил одного из российских клиентов, уже начавших пользоваться EMC Greenplum – это банк ТКС.
Тема применения Big Data в банках звучала и в докладах Сергея Анохина, вице-президента и заместителя директора финдепартамента ВТБ24, Кирилла Лядова, руководителя центра BI Home Credit Bank, а также начальника ИТ-департамента Росэнергобанка Леонида Белышкова. Господин Анохин рассказал о статусе пилотного проекта, который продолжается 2 месяца и затрагивает анализ клиентской базы банка из 6 млн человек по более чем 80 показателям и 70 категориям. На основании продолжающегося эксперимента ВТБ24 уже смог внести коррективы в свою стратегию и определить портрет своих клиентов в целях дальнейшей маркетинговой разработки продуктового ряда.
Между тем, как отмечают и Кирилл Лядов, и Леонид Белышков, Big Data как ИТ-инструмент в банковской сфере не может работать вне контекста и без веской на то причины. Так, в своем докладе представитель Home Credit Bank привел в качестве примера объемы информации, собирающейся в аналитических системах банка из разных источников (как через внутренние транзакционные каналы, так и извне – от клиентов и офисов), которая должна быть не просто обработана, но подготовлена к извлечению из нее ценной (то есть ведущей к прибыли) составляющей для банковского учреждения. Между тем, для успеха в подобном мероприятии все равно нужны соответствующим образом обученные кадры с необходимыми компетенциями. О схожих проблемах применимости Big Data в проектах рассуждал и его коллега из "Росэнергобанка", отмечая непреложную истину, что для Big Data проектов нужно созреть: ИТ-департаменты банков должны понимать четко не только саму проблему, но и устранять ее причину и следствие. В итоге вполне вероятна ситуация, когда Big Data становятся ненужными или избыточными элементами в ИТ-стратегии, что элиминирует сам экономический эффект.
Big Data определят ИТ-ландшафт
Вместе с развитием предложения мировых вендоров на рынке Big Data-решений будет обостряться конкуренция на уровне локальных игроков, задействующих подобные технологии в ИТ-проектах. Эта тенденция станет ключевой в разрезе качества аналитики данных на горизонте ближайших 5 лет. Об этом рассказывал в своем выступлении Александр Шмид, председатель правления ЕС-лизинг. Он рассмотрел существующую до сих пор традиционную модель постановки задачи центру принятий решений в компании, который обращается к ИТ-отделу, и проследил ее генезис на основе истории развития вычислений на суперкомпьютерах IBM Watson. Специалист отметил разность подходов к оперированию Big Data обычными вендорами и IBM (стандартно "Запомнил-Обработал" заменяется на "Обработал-Запомнил") и подчеркнул преимущества последнего в деле использования потоковой обработки информации в масштабных аналитических задачах (нет ограниченности от размерности и производительности). Для примера господин Шмид привел возможности IBM BigData с использованием IBM Watson на виртуальном демостенде в ИПИ РАН с удаленным доступом к вычислительным ресурсам и инструментальным средствам.
Отечественных игроков на круглом столе представлял Андрей Состин, директор по развитию бизнеса" ЕТегро Текнолоджис". Его доклад был посвящен новинкам оборудования для серверов на базе решений Intel и AMD, обслуживающих Big Data.
О ценности Big Data в реальных проектах говорил и Вадим Табаков, менеджер по развитию направления Database&Technology SAP. Его речь коснулась преимуществ программно-аппаратной платформы SAP HANA, способной работать в OLTP/OLAP и гибридных средах – специалист рассказал о кейсах применения SAP HANA в Европе (McLaren и Bayer), приведя подробные данные по результатам внедрений. Его коллега – начальник управления ИТ Сургутнефтегаза Ринат Гимранов – рассказал о “живом” внедрении SAP HANA на предприятии, о котором ранее писал CNews.
Собравшиеся на круглом столе специалисты также ознакомились с точкой зрения одного из главных отечественных ИТ-экспертов в области масштабных ИТ-системМарины Аншиной, председателя комитета по стандартам Российского союза ИТ-директоров. Она рассказала о своем опыте взаимодействия с технологиями и задачами, подпадающими по современное определение Big Data, идущем с середины 1980-х годов, когда под этим понимали использование вычислительной техники на пределе и за пределами ее возможностей. Сейчас, по ее мнению, термин видоизменился и стал многозначным, на что повлияло не в последнюю очередь развитие ИТ-ландшафта. Так, считает госпожа Аншина, в настоящее время источником Big Data являются не только очевидные данные в корпоративных базах данных и массив социального Веба, но и весь поток информации от разнообразных датчиков, измерительных устройств, сенсорных сетей, а также веб-контент за пределами обычных документов и сайтов (журналы посещений, клики, куки). Это все инициирует использование новых инструментов (NoSQL, R, In-memory Data Management, Hadoop), ложащихся в методики обработки с задействованием искусственного интеллекта, статанализа, математической лингвистики, краудсорсинга, предиктивной аналитики и так далее. Специалист, приведя расширенную статистику по Big Data в мире, обратилась к аудитории с призывом использовать большие данные для получения неизвестной, но необходимой для бизнеса информации и рассматривать большие данные как возможности, а не как проблему.
В целом, участники круглого стола CNews выразили интерес к поднимавшимся в выступлениях вопросам применимости Big Data-решений в бизнесе, но отметили, что не собираются вкладывать деньги в подобные решения в большом количестве из-за пока крайне низкого спроса.
Михаил Демидов / CNews
