О, дивный мир аналитики
SAS® Viya™ — сплав гибкости и контроля, необходимый для аналитики следующего поколения
Даниэль Тичи (Daniel Teachey), редактор SAS Insights
Мир аналитики меняется с головокружительной скоростью. Идет ли речь о «больших данных», увеличении числа их исследователей и десятках других факторов, профессионалы-аналитики стараются шагать в ногу со временем.
Майк Фрост (Mike Frost), старший руководитель по управлению продуктами команды Cloud and Infrastructure в SAS, рассказал о том, как современные организации выживают в новом мире данных и как новая архитектура SAS® Viya ™ помогает им подготовиться к будущему.
С какими проблемами в сфере аналитики организации сталкиваются сегодня?
Эти проблемы делятся на три типа. Первая проблема — ресурсы. В организациях просто не хватает людей, умеющих обрабатывать и анализировать накопленные данные. Наиболее востребованы специалисты по исследованию данных. Есть и другие профессионалы, способные выполнять подобные задачи: гражданские ученые по исследованию данных, статистики, бизнес-аналитики и эксперты в сфере аналитики. Вне зависимости от своего названия, специалисты, обладающие навыками и знаниями в области аналитики, становятся чрезвычайно востребованными — их очень трудно привлечь в организацию, нанять и удержать. Чтобы они были довольны работой, их нужно обеспечивать новейшими передовыми технологиями, способными стимулировать творческий процесс создания инновационных решений.
Майк Фрост (Mike Frost), старший руководитель по управлению продуктами команды Cloud and Infrastructure в SAS
Вторая проблема связана с типами данных, используемыми организацией. Речь идет не просто о «проблеме больших данных» — мы говорим о «большой проблеме больших данных». Сегодня информация хранится в различных архитектурах как в самой организации, так и за ее пределами. Часть данных (но далеко не всю) напрямую контролирует организация. Но информационные запасы, пополняемые потоками данных, продолжают расти. Озера данных, предназначенные для обработки информационных потоков, переполняются. А учитывая потребность в обработке данных за доли секунды, их выгрузка для дальнейшего анализа уже утратила эффективность. В результате формируется довольно сложная ИТ-среда, и эта сложность растет день ото дня.
И наконец, третья проблема — повышение важности аналитики. Прогрессивные организации, готовые к революционным переменам, считают, что успех их бизнеса определяется аналитикой. Они оценивают анализируемые данные как стратегический актив. И здесь возникают новые трудности. Например, организации, бизнес которых основан на данных, должны обеспечивать прозрачность их использования, чтобы избежать обвинений в нарушении конфиденциальности. Чтобы защитить организацию от рисков, и данные, и аналитическая среда должны восприниматься как ключевой ресурс. Это требует высокой степени безопасности и управления.
Вы упомянули и описали сложный ландшафт, который «больше, чем большие данные». Как это влияет на аналитику?
Мы видим, что спрос на аналитику, вначале незначительный, стремительно набирает обороты — быстрее, чем организации находят применение получаемой информации. Специалистам, которые начинают использовать результаты анализа, свойственна привычка задавать все больше и больше вопросов. В итоге ответы теряются в море запрошенной информации. Вы можете быстро узнать о многих интересных вещах, например, «сколько еще клиентов мы можем обслужить, если снизим длительность операции на 10 секунд?». Этот простой вопрос порождает множество других, поскольку аналитики пытаются найти оптимальный путь развития организации.
Подобное любопытство приводит к экспоненциальному росту объема необходимой аналитики. На этой неделе используются 100 моделей, на следующей — уже 500. А это, соответственно, гигабайты и петабайты обрабатываемых данных. Кроме того, необходимо внедрять новейшие технологии машинного обучения и когнитивных вычислений, а также другие передовые методы. Нужно интегрировать информацию, размещенную в традиционных базах данных, с распределенными структурами типа Hadoop и даже с данными на мобильных устройствах. Очень скоро организация заходит в тупик. Не ясно, успеет ли она справиться со всем этим к концу года, а о планировании на следующий просто и речи не идет.
Если инфраструктура не способна к обработке самых разнообразных данных и быстрому масштабированию, возникает колоссальная перегрузка. Мы заметили, что очень часто организации в поисках выхода из тупика начинают искать решение, позволяющее содержать все их аналитические активы в единой управляемой аналитической среде, которую можно обслуживать и масштабировать по мере необходимости.
Как SAS может помочь клиентам преодолеть эти трудности?
Это именно то, чем мы занимаемся, и занимаемся довольно долгое время. SAS решает подобные проблемы уже более 40 лет. Система SAS Viya появилась очень своевременно, чтобы помочь нашим клиентам решить следующую волну проблем. На основе SAS Viya мы сможем обслуживать наших клиентов еще 40 лет!
Значит ли это, что система SAS Viya должна заменить собой решения SAS, уже приобретенные клиентами?
Краткий ответ — нет. SAS Viya интегрируется с развернутыми у наших клиентов решениями SAS и дополняет их. Замена этих решений и использование дополнительного ПО SAS не требуются.
Где можно узнать больше о SAS Viya?
Подробная информация о наших предложениях приведена на странице SAS Viya. Мы всегда рады вашим отзывам. Они помогают нам в дальнейшем совершенствовании платформы.
