Облака в бизнес-аналитике

По материалам: pcweek.ru

Различия между бизнес-пользователями и ИТ-профессионалами

ИТ-подразделения заинтересованы в наличии “запаса прочности” по функциональности, поскольку именно им приходится заниматься доработкой имеющихся средств и разработкой собственных BI-приложений (что представляет собой труд довольно сложный), отвечая на растущие потребности пользователей.

В то же время бизнес-пользователи более склонны к применению облачных продуктов (в том числе в режиме SaaS), особенно если видят, что их возможности покрывают текущие задачи. Тем более, что такой вариант не привязывает сотрудников жестко к рабочему месту. ИТ- же специалисты аналитику в варианте SaaS/Cloud пока рассматривают как потенциальную опцию на будущее.

Гибридный контент. Рост аналитических исследований в социальных медиасредствах требует создания специальных инструментов для работы с разнообразным и весьма обширным контентом, который можно скорее отнести к категории “полуструктурированного” (смесь структурированных и неструктурированных данных). Именно тут чаще всего применяется начавший широко распространяться как раз в прошлом году термин big data (“большие данные”). Технически это понятие сегодня связывается в основном с источниками данных класса NoSQL, в том числе реализуемых в модели облачных вычислений (например, Hadoop), или с огромными ресурсами ранее не использовавшейся информации, которая только сейчас дождалась своего часа.

Упрощение процесса использования BI

Одна из тем, которая постоянно присутствует в отзывах потребителей BI, — сложность, причем в разных аспектах проблемы. Речь идет о сложностях при внедрении BI-cистем и управлении ими, при их разработке и использовании. Разумеется, сложности возрастают по мере продвижения заказчиков в сторону применения высокопроизводительных BI-решений. Именно сложность является главным препятствием на пути использования BI для многих фирм. Сейчас это особенно хорошо видно на примере нового сегмента Data Discovery, но сказанное относится и к традиционным направлениям, таким как прогнозное моделирование или выявление причинно-следственных связей. Все эти методы требуют упрощения работы, чтобы ими могли пользоваться не только эксперты, но и бизнес-пользователи.

По мнению Gartner, в деле снижения сложности BI-систем важную роль могут сыграть облачные сервисы. Хотя только 30% респондентов последнего исследования указало, что они используют или планируют применять решения на базе облаков для бизнес-алититики, число интересующихся таким вариантом растет, хотя и не очень быстро. Кто-то из заказчиков подписывается на SaaS-сервисы облачных провайдеров аналитических решений, кто-то переносит свои аналитические приложения в эластичную облачную среду варианта PaaS. Некоторые выбирают облачную схему для хранения своих данных, выполняя их обработку на собственных серверах, а иные, наоборот, держат информацию у себя, но используют внешние вычислительные ресурсы, в том числе по мере необходимости или по месячной подписке.

Откуда ждать инноваций?

Специализированные небольшие разработчики являются важными поставщиками инноваций на рынке. Их усилиями во многом развиваются такие функции, как прогнозная и географическая аналитика, расширенная визуализация, они идут впереди в деле освоения облачных моделей, новых предметных областей (например, в здравоохранении). За ними следуют крупные вендоры, которые, используя свои финансовые и кадровые ресурсы, создают решения корпоративного уровня.

=<>=