Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Единое аналитическое окружение, способное выполнять операционную аналитику для организации, стоит на трех опорах:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

Чтобы понять, как эти опоры сочетаются друг с другом в едином аналитическом окружении (рис. 5.2), вы можете представить каждую технологию в виде специализированного мозга. В прошлом все три мозга были автономными и не соединенными между собой. Поэтому каждый мог воспользоваться преимуществами только своей узкой специализации. Компьютинг на основе текстуры объединяет их с целью создать один мозг со множеством специализированных компонентов, которые могут напрямую взаимодействовать между собой и поддерживать друг друга. Это очень похоже на то, как работает человеческий головной мозг. Разные отделы нашего мозга отвечают за разные действия, но все они интегрированы в единую систему, которая гораздо мощнее суммы отдельных ее компонентов. Аналогичным образом единое аналитическое окружение как целое обладает гораздо большим потенциалом, чем сумма его отдельных частей.

Далее мы обсудим каждый компонент более подробно. В добавление к трем несущим опорам можно использовать для специфических нужд по выбору некоторые вспомогательные технологии. К ним относятся обработка в памяти, инструменты на основе графического процессора, технологии для обработки сложных событий и встроенные аналитические библиотеки. Каждая из них будет рассмотрена ниже.

Реляционная опора

Практически все организации сегодня используют механизмы реляционной базы данных для управления данными, предназначенными для поддержки корпоративных приложений. Большинство крупных организаций внедрило массивно-параллельный механизм базы данных, чтобы гарантировать предельную масштабируемость, которую такой механизм может придать аналитическим процессам. Компании, предлагающие предприятиям параллельное пространство для баз данных, включают в том числе Teradata, IBM и Oracle. На протяжении ряда лет реляционная технология была стандартным способом хранения данных и выполнения отчетов и аналитики на основе этих данных. Поскольку из трех опор реляционная технология является наиболее распространенной и понятной, мы рассмотрим ее вкратце.

Очень распространено заблуждение, будто загружать в реляционную базу можно только данные в сложноструктурированном формате, полностью и формально определенные. Несмотря на то что во многих организациях действуют правила, требующие приведения данных к формальной модели и структуре перед загрузкой, на самом деле реляционная технология этого не требует. Изображения или аудио плохо подходят для реляционной системы, а вот сенсорные данные и блоги вполне можно использовать, пусть и с небольшими дополнительными усилиями. 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.

Единый мозг со специализированными подсистемами

Единое аналитическое окружение на основе текстуры будет функционировать как единый мозг с несколькими специализированными подсистемами. При таком способе интеграции различных технологий единое целое будет обладать гораздо большим потенциалом, чем его отдельные компоненты, – точно так же, как это происходит в случае человеческого головного мозга.