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

Таким образом, для того чтобы организация смогла осуществлять любой необходимый ей анализ данных любого типа и в любое время, она должна сначала установить на свое место опоры. Стоит проводить периодический (возможно, ежегодный) обзор базовых опор или вспомогательных технологий, которые организация еще не внедрила. Возможно, в ходе очередного обзора вы придете к выводу о необходимости разработки бизнес-кейса с целью добавления недостающего компонента в окружение. Если потребности организации в операционной аналитике понуждают к установке новой опоры, организации следует ее добавить, поскольку это увеличит гибкость и функциональность при построении аналитических процессов.

Конечных пользователей не должно волновать, где хранятся данные

Суть в том, что конечных пользователей, будь то профессиональные аналитики или пользователи традиционной бизнес-аналитики, менее всего волнует, где хранятся данные, потребные им для анализа. Пользователям нужен свободный доступ к данным и возможность создавать и реализовывать любые необходимые им аналитические процессы с максимальной легкостью и с достаточной производительностью{46}

. Например, подборки сведений о клиентах, таких как демографические данные, представлены в виде таблиц в реляционном окружении или в виде файлов в нереляционном окружении? Пользователям это безразлично, были бы обеспечены доступ, свободное использование и производительность, желаемые пользователями.

Сосредоточьтесь на том, чего желают пользователи

Пользователям безразлично, где хранятся данные или на каких опорах выполняется аналитика. Им просто нужен доступ к любым данным для любого вида анализа в любое время. Чем меньше пользователи вынуждены думать о физических местах хранения и анализа данных, тем эффективнее они могут действовать.

Поставщики сейчас усиленно работают над тем, чтобы сделать несоизмеримые опоры единого аналитического окружения тесно интегрированными, если не практически прозрачными для пользователей. Они встраивают в них коннекторы, которые позволяют пользователям, работающим на одной платформе, получать свободный доступ к данным на другой платформе. Благодаря этому пользователи могут сосредоточиться на логике аналитического процесса, не беспокоясь о том, где физически находятся данные. На практике это означает, что работающий в реляционной среде пользователь может видеть данные в виде таблицы, тогда как на самом деле они хранятся в виде файла в нереляционной среде. Когда поступает запрос на эти данные, они извлекаются из нереляционного хранилища и передаются на реляционную платформу для обработки запроса. Пользователи не знают о происходящем, да им оно и не важно, пока поддерживается производительность. Если же производительность страдает, системные администраторы могут перенести данные из файла, хранящегося в нереляционном окружении, в реляционную таблицу, чтобы не требовалось осуществлять преобразование данных. И, наоборот, данные из реляционной таблицы могут быть перемещены в нереляционный файл, если общие требования к обработке обусловливают это место как лучшее для хранения данных. В общем, любую часть данных можно разместить на хранение туда, где они будут наиболее пригодны для использования.

При выборе решений для корпоративной аналитической среды важно оценивать как текущие возможности, так и долгосрочные планы поставщиков по добавлению продуктов к единому аналитическому окружению. С одной стороны, не нужно откладывать решение в ожидании следующего поколения продуктов с незначительной дополнительной функциональностью. С другой стороны, не стоит игнорировать долгосрочные дорожные карты продуктов, которые вы планируете приобрести. Технологии меняются быстро, и разные поставщики могут идти разными путями. Вы можете найти двух поставщиков с эквивалентными предложениями для удовлетворения ваших сегодняшних потребностей, но их дорожные карты могут существенно разниться, так что в перспективе один из них способен значительно превзойти другого.

Как насчет облака?

Читатели, безусловно, знакомы с концепцией облака и облачных архитектур, поэтому я не стану давать здесь базовых определений, а остановлюсь на нескольких ключевых моментах, важных в контексте нашего разговора об операционной аналитике. Меня часто спрашивают по поводу использования облака для аналитических процессов, как операционных, так и неоперационных. Чтобы ответить на этот вопрос, важно провести различие между облачными архитектурами и облачными услугами.