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

Организации, решившие внедрить операционную аналитику, в конечном итоге придут к совместному использованию реляционных и нереляционных технологий. Когда мы далее в этой главе будем говорить об опорах аналитической архитектуры, то подробнее обсудим, как эти технологии могут совмещаться. Пока же вам надо понять: они не заменяют, а дополняют друг друга.

Делайте то, что нужно сейчас

Предположим, что во время летнего отпуска вы решили купить новый телевизор и стали изучать возможные варианты, чтобы выбрать наиболее подходящий. При этом узнаёте, что в начале весны в продаже появится новое поколение телевизоров с замечательными функциями. В результате вы решаете отложить покупку, чтобы весной приобрести новую модель. Но весной, когда эта модель появляется, узнаёте, что осенью ожидается выход еще более усовершенствованной модели. Так может продолжаться бесконечно. Пока вы откладываете покупку снова и снова, вам приходится довольствоваться устаревшим телевизором, не обладающим ни одной из новых функций. В конце концов вам придется решиться на покупку. То же самое верно и по отношению к аналитическим платформам и инструментам. Всегда будет ожидаться выход новых версий с улучшенными функциями. В определенный момент вам все же придется реализовать свой план. Иначе вы упустите все преимущества, как настоящие, так и будущие, которые могут стать доступными вашей организации.

Не застывайте в нерешительности

Не стоит откладывать модернизацию аналитического окружения в ожидании следующего пакета с функциями, который должен выйти «в ближайшее время». Новые функции всегда будут появляться в ближайшее время, поэтому выберите лучшее на данный момент и начните пожинать плоды. Время для новой модернизации наступит раньше, чем вы об этом узнаете.

Принимая во внимание постоянно меняющуюся перспективу, я настоятельно рекомендую вам не медлить с действиями, если только вы не ожидаете появления какой-либо конкретной функции, абсолютно необходимой для нужд вашего бизнеса сегодня. Если же будете постоянно откладывать решение, вашей организации придется пользоваться устаревшими платформами, не способными справиться с текущими потребностями бизнеса. Многие инструменты и технологии предусматривают возможность обновления до новых версий либо бесплатно, либо по льготной цене. Просто решите, насколько интенсивно ваша организация планирует модернизировать систему и заложите в смету соответствующие финансовые затраты и затраты труда. Также имейте в виду, что жизненный цикл инвестиций в технологии сегодня, как правило, составляет всего три – пять лет. Это значит, что не успеете вы оглянуться, как вам снова придется выбирать из разных вариантов.

Если у вас есть грамотный план, хорошие условия и утвержденный бюджет, спросите себя: «Могут ли какие-либо новые функции, появление которых ожидается в ближайшие несколько месяцев, радикально улучшить результаты?» Если могут, то измените график реализации проекта, чтобы воспользоваться преимуществами новых возможностей. Но при этом также учтите сопряженные с решением риски, поскольку в новом программном обеспечении всегда содержатся ошибки, да и выпуск его может быть отложен. Если же новые функции появятся позже, чем спустя несколько месяцев, ждать не имеет смысла. Откладывая решение из-за слухов о том, что может появиться в ближайшее время, вы никогда не выберетесь из замкнутого круга домысливания. Примите лучшее их возможных сегодня решений и обретите с ним счастье.

Построение

Итак, вы готовы к построению обновленного аналитического окружения. В этом разделе представлены некоторые новейшие подходы к процессу обновления вашего окружения. Мы рассмотрим различные технологии и способы их сочетания для того, чтобы помочь вашей организации превратить традиционную аналитику в операционную. Кроме того, как я рекомендовал в начале этой главы, обязательно изучите новейшие альтернативы, ставшие доступными на момент чтения книги.

Добро пожаловать в компьютинг на основе текстуры

На протяжении многих лет крупные организации стремились объединять наиболее ценные данные и аналитические процессы на единственной централизованной платформе, называемой корпоративным хранилищем данных (EDW). Эта большая реляционная база данных обычно использует параллельную платформу баз данных для достижения максимальной масштабируемости и производительности. Параллельные системы состоят из множества машин, которые соединены между собой таким образом, что данные предоставляются пользователю, как если бы система была одной большой машиной. На самом же деле данные в EDW хранятся не в одном месте, а распределены между множеством машин с одинаковой конфигурацией и соединенных друг с другом в высокопроизводительную сеть.

Создание традиционной системы EDW, функционирующей с точки зрения пользователя как единая машина, требует молниеносных соединений между входящими в нее машинами, а также сложного программного обеспечения для выполнения обработки. Такие соединения позволяют осуществлять масштабное перемещение данных, когда это необходимо (например, при объединении двух больших таблиц), и обеспечивают невероятно высокую скорость операций, когда перемещение данных не требуется. В отличие от этой концепции, которая объединяет машины с одинаковой конфигурацией, система на основе текстуры соединяет между собой различные типы платформ. Компьютинг на основе текстуры соединяет множество разных систем в одну большую логическую систему посредством высокоскоростных сетей, что позволяет любому компоненту взаимодействовать и обмениваться данными с любым другим компонентом текстуры. Многие люди приравнивают текстурный компьютинг к технологии Infiniband {44} , действующей гораздо быстрее, чем соединения в традиционных сетях. Однако эта сеть является всего лишь основой для аналитических процессов и соответствующего программного обеспечения по управлению процессами. На рис. 5.1 проиллюстрирована концепция построения компьютинга на основе текстуры.

44

См. дополнительную информацию: http://www.infinibandta.org/

В современных системах на основе текстуры машины с разными конфигурациями и разными базовыми платформами могут взаимодействовать между собой с молниеносной скоростью. Произвольное и частое перемещение массивных объемов данных по текстуре по-прежнему нежелательно, но очевидное преимущество состоит в том, что сейчас стало возможным достаточно быстро перемещать данные для удовлетворения важных потребностей без серьезного ухудшения производительности. С учетом строгих требований к производительности перемещение больших объемов данных в производственном или операционном окружении по-прежнему должно быть сведено к минимуму. Тем не менее в процессе обнаружения данных, когда производительность не так важна, применение текстуры обеспечивает безграничную эффективность и гибкость.

Единое аналитическое окружение уже на подходе

Компьютинг на основе текстуры развивается с целью удовлетворения сегодняшних потребностей в анализе больших объемов данных различного типа с использованием широкого разнообразия аналитических техник. Конечная цель – создать единое аналитическое окружение, где пользователи смогут всецело сосредоточиться на анализе данных, не думая о том, где эти данные находятся.

Превращение традиционной аналитики в операционную, особенно в эпоху больших данных, требует выбора концепции компьютинга на основе текстуры и создания единого аналитического окружения. Сегодня существует слишком много разных типов данных и различных аналитических потребностей для того, чтобы позволить единственной платформе управляться со всем, что касается скорости и масштаба. В едином аналитическом окружении пользователям будет не важно, какие конкретно технологии оно включает и где в текстуре физически находятся данные. Вместо этого они могут сосредоточиться на построении логики аналитического процесса. Давайте же посмотрим, как создать фундамент для будущего, которое начинается уже сегодня.

Три столпа единого аналитического окружения

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.