Данные никогда еще не были столь важны для бизнеса. Это самая ценная форма современной валюты. Мир, основанный на интеллектуальном анализе данных, поддерживает подключенные города, влияет на бизнес-решения в режиме реального времени и делает каждое взаимодействие с клиентом личным и персонализированным. Однако посреди этой лавины данных большинство организаций не осознают огромного объема данных, которыми они располагают, не знают, как их все использовать, или не имеют стратегии для их комплексного изучения. принимать полные решения. Вот почему современная стратегия анализа данных необходима для получения максимальной отдачи от данных, но многие организации с трудом достигают этого. Например, 60% организаций пытаются интегрировать от четырех до девяти разрозненных хранилищ данных. Без правильного фундамента это может быть очень сложно.
Зачем инвестировать в анализ данных?
В недавнем исследовательском проекте, который мы провели совместно с Enterprise Strategy Group (ESG), мы рассмотрели преимущества для компаний, которые инвестируют в аналитику, по сравнению с теми, которые этого не делают. Исследование выявило потрясающие выводы и показало, что организации с наиболее развитыми возможностями анализа данных опережают конкурентов. По сравнению с организациями, не имеющими возможностей анализа данных, эти компании в 3,2 раза чаще превышали уровень удовлетворенности клиентов, в 2,4 раза чаще увеличивали доход на одного сотрудника за последние два года и в 2,7 раза чаще увеличивали доход на одного сотрудника за последние два года. в два раза больше шансов увидеть более короткий срок выхода на рынок.
Барьеры для анализа: три ключевые проблемы
Но хотя преимущества инвестиций в зрелую аналитическую платформу очевидны, существует ряд проблем, которые мешают компаниям достичь своих аналитических целей и мечтаний. Первая и самая распространенная проблема, с которой мы сталкиваемся, — это производительность. По мере развития архитектур управления журналами их производительность становится все труднее прогнозировать, что приводит к замедлению поисковых запросов и последующих процессов. Поскольку это распределенная система, которая обрабатывает большой объем принимаемых данных, большая часть производительности поиска зависит от способности администратора предсказать, какие данные будут запрошены. Но по мере того, как компании масштабируют свои конвейеры и используют больше данных для анализа, менеджерам становится все труднее точно предсказать, какие данные, где и как долго следует хранить. По мере развития аналитической платформы и приема большего количества данных ИТ-инфраструктура может легко оказаться перегруженной, что может повлиять на исследовательские возможности на всех уровнях. Это может привести к перенасыщению инфраструктуры и снижению эффективности. Во-вторых, помимо непредсказуемой производительности, существуют проблемы с тесно связанной природой вычислений и хранилища, которые используют традиционные реализации аналитики журналов, что приводит к сбоям и усложнению по мере развития этих сред. По мере роста требований к мощности клиенты также вынуждены развертывать ненужные вычислительные ресурсы и проходить длительные и эффективные процессы ребалансировки. Аналогичным образом, если клиенту необходимо увеличить свои вычислительные ресурсы, он также вынужден увеличивать мощность, независимо от того, нужно ему это или нет. В-третьих, и, конечно, не в последнюю очередь, команды, которые запускают и управляют приложениями для анализа журналов, часто отличаются от тех, кто управляет инфраструктурой. По этой причине конвейеры данных часто оказывают серьезное воздействие в виде проблем с производительностью, ограниченности ресурсов или сбоев. Владельцы приложений с трудом удовлетворяют спрос на свои системы из-за проблем с инфраструктурой, а команды, занимающиеся инфраструктурой, не понимают требований и динамики приложений, чтобы быстро адаптироваться к требованиям. Постоянно развивается.
Данные должны усердно работать
Поскольку предприятия сталкиваются с еще более серьезными проблемами и конкурентоспособностью, чем когда-либо, аналитика мало что может помочь продвинуть бизнес вперед. Компании по всему миру делают инвестиции в анализ данных своим главным приоритетом. Ваши цели: повысить эффективность, доставку продукции и время выхода на рынок; увеличить доход компании и улучшить качество обслуживания и удержание клиентов. Это свидетельство преимуществ анализа данных и того, как наличие конкретной стратегии данных помогает организациям постоянно учиться и адаптироваться к предпочтениям клиентов. В то время как многие компании расширили свои аналитические возможности за счет сбора «больших данных» для изучения новых бизнес-возможностей, именно дальновидные компании ускоряют эти возможности, переходя от экспериментов с аналитикой к более глубоким инвестициям и возможностям.
Жажда скорости
Когда дело доходит до аналитики, скорость имеет значение. Вот почему многие компании обращаются к возможностям 100% флэш-памяти, которая, наряду с возможностью масштабирования в нескольких измерениях, позволяет дальновидным компаниям использовать скорость распределенных систем с простотой консолидированной платформы. Речь также идет о масштабе: возможность масштабировать емкость, производительность и параллелизм на единой платформе файлов и быстрых объектов (UFFO), что позволяет архитекторам данных использовать одну и ту же систему для множества аналитических приложений. Это означает, что ученые, работающие с данными, могут сосредоточиться на своих конвейерах данных, а не бороться с инфраструктурой, необходимой для их работы. Более того, современная архитектура данных, подходящая для анализа данных, должна защищать инвестиции клиентов, гарантируя, что они смогут внедрять инновации сейчас и в будущем без ненужных, часто повторяющихся расходов. Как и любое другое критически важное для бизнеса приложение, конвейер аналитики не может позволить себе простоев. Любые сбои, запланированные или незапланированные, негативно повлияют на конвейеры аналитики и бизнес-понимание. Вот почему компании ищут решения, обеспечивающие время безотказной работы до шести-девяти раз.
Спасательная шлюпка аналитики
Когда дело доходит до анализа данных, здесь есть множество преимуществ, и, хотя проблемы остаются, технологические барьеры продолжают исчезать. Итак, в эпоху современного потока данных, если вы чувствуете, что тонете, будьте уверены, что есть решения, соответствующие вашей стратегии, и если ваши аналитические способности более зрелы и вам уже хочется плыть. Единственный вопрос в том, как далеко ты хочешь пойти?