Интеграция решений Big Data

Big Data (Большие данные) - это популярный термин, используемый для описания экспоненциального роста и доступности данных, как структурированных, так и неструктурированных. Большие Данные могут стать для бизнеса и общества такими же полезными, как и Интернет в свое время. Почему? Больше информации может дать более точный анализ. Более точный результат анализа может способствовать принятию правильного решения. А лучшее решение, в свою очередь, может означать повышение операционной эффективности, сокращение затрат и снижение рисков.

Еще в 2001 году промышленный аналитик Дуг Лэйни (в настоящее время он сотрудничает с компанией Gartner) сформулировал ныне господствующую характеристику определения больших объемов данных, как три V: volume - объем, velocity - скорость и variety – разнообразие:

Объем. Многие факторы способствуют увеличению объема данных. Данные по всем операциям хранятся несколько лет. Неструктурированный поток данных идет из социальных медиа источников. Возрастает число сенсорных датчиков и машин-автоматов, которые собирают и передают друг другу информацию. В прошлом чрезмерный объем данных поднимал вопрос об их хранении. Но с решением этого вопроса появились другие, в том числе: как определить актуальность информации в связи с ее большими объемами, как использовать анализ, чтобы выбрать нужные данные.
Скорость. Потоки данных сейчас идут с беспрецедентной скоростью и работа с ними должна проводиться своевременно. Радиометки, сенсорные датчики и системы интеллектуального учета приводят к необходимости работать с потоками информации практически в режиме он-лайн. Реагировать достаточно быстро, чтобы работать со скоростью потоков данных, является сложной задачей для большинства организаций.
Разнообразие. Данные сегодня поступают во всех форматах. Структурированные, числовые данные в традиционных базах данных. Информация, взятая из бизнес-приложений. Неструктурированные текстовые документы, электронная почта, видео, аудио, биржевые сводки данных и финансовые транзакции. Объединение и организация различных сортов данных является по-прежнему одной из основных проблем, с которыми сталкиваются многие организации.

В Софтреактор мы учитываем две дополнительные величины, когда говорим о больших объемах данных:

Переменчивость. Помимо увеличения скорости и разнообразия видов данных, их потоки могут быть весьма непоследовательными с периодическими пиками. Суточные, сезонные и событийные пики загрузок данных трудно управляемы. Особенно сложно это сделать с неструктурированными данными.
Сложность. Сегодня данные поступают из нескольких источников. А задача остается все такой же: соединить, отфильтровать и преобразовать данные из разных систем. Однако необходимо объединять данные в соответствии с их иерархией и связями между собой, иначе они могут быстро выйти из-под контроля.

Важность Больших объемов Данных и то, чего можно достичь с их помощью

Настоящая проблема не в том, что вы получаете большие объемы данных, а в том, что вы делаете с теми данными. Хотелось бы, чтобы организации могли брать данные из любых источников, систематизировать и анализировать их, чтобы найти ответы, которые позволят:

Уменьшить издержки,
Сократить время на обработку данных,
Разработать новые продукты и оптимизированные предложения,
Принимать правильные бизнес-решения.

Так, путем сочетания больших объемов данных и хорошего анализа можно:

Определить корневую причину неудач, проблем и дефектов в режиме, близком к реальному времени, тем самым потенциально экономить миллиарды долларов ежегодно.
Оптимизировать маршруты для многих тысяч транспортных средств доставки в то время, когда они уже находятся в пути.
Анализировать миллионы наименований товаров, чтобы определить цены, которые максимизируют прибыль и для четкой инвентаризации.
Создавать купоны на скидки, ориентированные на текущие и прошлые покупки клиентов.
Отправлять конкретные рекомендации на мобильные устройства, когда клиенты находятся именно в той зоне, где можно приобрести ваш товар.
Просчитать весь набор рисков в течение нескольких минут.
Быстро вычислить клиентов, которые имеют большое значение.
Использовать анализ истории посещений и интеллектуальный анализ данных для выявления мошенничества.

Задачи

Многие организации обеспокоены тем, что количество накопленных данных становится настолько большим, что трудно найти наиболее ценную и подходящую информацию.

Что делать, если ваш объем данных становится настолько большим и разнообразным, что вы не знаете, как с этим бороться?
Вы храните все ваши данные?
Анализируете ли вы все это?
Как вы можете узнать, какие сведения действительно важны?
Как вы можете использовать это в собственных целях?

До недавнего времени организации были ограничены использованием подмножеств данных, или они были вынуждены ограничиваться поверхностным анализом потому, что большие объемы информации перегружали их технологические платформы. Но какой смысл собирать и хранить терабайты данных, если вы не можете проанализировать их в полном контексте, или, если вам придется ждать несколько часов или дней, чтобы получить результат? С другой стороны, не все бизнес-вопросы требуют получения обширной информации. Теперь у вас есть два варианта:

Включить массивные объемы данных в анализ. Если ответы, которые вы ищете, лучше получить путем полного анализа всей информации, тогда можно пойти на это. Сегодня существует множество высокоэффективных технологий, которые позволяют извлекать значимую информацию из огромных объемов данных. Этот подход состоит в применении высокопроизводительных систем для анализа огромных объемов данных с использованием таких технологий, как сетевые распределённые вычисления, обработка информации базы данных и анализ информации и оперативной памяти.
Определить заранее, какие данные актуальны. Традиционно сохраняется тенденция к хранению всей информации (некоторые называют это накоплением данных), и только при запросе конкретных данных вы обнаружите, что является релевантным именно для вас. Сейчас у нас есть возможность применить метод анализа на переднем плане, чтобы определить релевантность информации на основе ее контекста. Этот тип анализа определяет, какие данные должны быть включены в аналитические процессы, а также то, что можно поместить в дешевый накопитель данных для последующего использования при необходимости.

Технологии

Ряд последних технологических достижений позволяет организациям получить максимум из больших объемов данных и их анализа:

Дешевое и вместительное место для хранения.
Более быстрые процессоры.
Недорогие открытые ресурсы, большие распределительные платформы, например, Hadoop.
Параллельная обработка, кластеризация, обработка данных с массовым параллелизмом, виртуализация, крупные сетевые среды, высокая связность и высокая производительность.

Цель всех организаций, имеющих доступ к большим накопителям данных, должна представлять собой использование необходимых им данных для принятия лучших решений.

Решения от Софтреактор

Как получить максимум из всех данных сегодня и в будущем? Этот вопрос имеет два значения. Вы можете только оптимизировать ваш успех, если вы добавите метод анализа к вашему решению. Но вы также должны использовать метод анализа, чтобы помочь себе оперировать информацией. Существует несколько ключевых технологий, которые могут помочь вам управлять большими объемами данных и, что более важно, получать значимое содержание из них.

Управление данными. Многие поставщики рассматривают большие объемы данных в качестве обсуждения, касающегося технологий, таких как Hadoop, NoSQL и др. Софтреактор занимается комплексным решением для управления данными/подходом к управлению данными, предоставляя стратегии и решения, которые позволят управлять любым объемом данных и эффективно их использовать.

Высокая производительность метода анализа. Используя преимущества параллельной обработки, высокая производительность анализа позволяет вам делать вещи, о которых вы никогда даже не думали, поскольку ранее объемы информации были слишком большими, чтобы ими эффективно можно было управлять. Теперь это легко можно осуществить.

Высокая производительность визуализации данных. С высокопроизводительной визуализацией вы можете исследовать огромные объемы данных в считанные секунды, так что вы можете быстро определить возможности для дальнейшего анализа.

Гибкие варианты развертывания больших объемов данных. Гибкие модели развертывания дают широкий выбор. Высокая производительность аналитики Софтреактор позволяет анализировать миллиарды переменных, и эти решения могут быть развернуты в облаке (Софтреактор или другого провайдера), на выделенном устройстве или внутри существующей ИТ-инфраструктуры, в зависимости от того, что наилучшим образом соответствует вашим требованиям.

Примеры Big Data

United Parcel Service получает в среднем около 40 млн. отслеживания запросов клиентов за день.
Всего за четыре часа на "черную пятницу" 2012, Walmart обработано 10 млн. кассовых операций - почти 5 000 пунктов за секунду.
Facebook имеет более 1 млрд. активных пользователей, которые общаются регулярно в соц. сети.
RFID (radio frequency ID - радиоволны) системы генерируют до 1000 раз больше информации, чем обычные штрих-кодовые системы.
VISA проводит более 170 миллиардов операций по пластиковым картам каждый день.
Более 5 миллиардов человек в одно и то же время звонят, отправляют СМС, общаются в чатах и просматривают веб-страницы с мобильных устройств.
500 миллионов сообщений отправляются в день. Это почти 6000 сообщений в секунду.

Сроки предоставления услуги

Сроки реализации оцениваются индивидуально для каждого проекта.

Регион предоставления услуги

Услуга интеграция решений Big Data доступна для заказа во всех регионах.

Стоимость предоставления услуги

Точная стоимость предоставления услуги зависит от специфики конкретного проекта,
пожалуйста воспользуйтесь одним из способов указанных ниже, для запроса стоимости работ по Вашему проекту.

Заказ проекта

Если Вы хотите получить точную оценку стоимости и сроков реализации услуги "интеграция решений Big Data" под Ваши задачи, либо желаете получить более подробную информацию по услуге, заполните форму заявки расположенную ниже и наши специалисты свяжутся с Вами.