Совершенствование бизнес-аналитики благодаря аналитике в оперативной памяти

Узнайте, как аналитика в оперативной памяти помогает организациям получать конкурентные преимущества в новую эпоху бизнеса, где на первом месте стоят данные.

Что такое аналитика в оперативной памяти?

Сегодня данные используются повсюду. Их объем, динамика появления и разнообразие растут быстрее всех ожиданий. Использование аналитики данных уже помогло многим ведущим компаниям выйти за рамки традиционной бизнес-аналитики, перейдя к аналитике в реальном времени для повышения эффективности, предотвращения рисков и увеличения доходов с помощью предложений, ориентированных на клиента. Предприятия, которые не спешат воспользоваться ценностью данных с помощью решений для аналитики, могут поставить себя в невыгодное положение по отношению к своим конкурентам.

Скорость — ключевое требование к ИТ-инфраструктуре, которая должна поддерживать принятие решений на основе аналитики. Значение систем поддержки принятия бизнес-решений часто зависит от возможности получения результатов как минимум в тысячи раз быстрее традиционных систем. Для достижения этой высокой цели требуется новый подход к обработке данных — вычисления в оперативной памяти.

Концепция вычислений в оперативной памяти проста. При традиционном подходе данные хранятся на жестком диске, который входит в состав системы или подключен к сети. При необходимости данные загружаются в локальную системную память (сегодня известную как ОЗУ), а оттуда передаются процессору. Продолжительное время поиска данных, хранящихся на дисках, зачастую снижает производительность.

При вычислении в оперативной памяти данные хранятся непосредственно в системной памяти. Такой архитектурный подход значительно сокращает время ожидания, устраняя трату времени на поиск данных на диске и располагая их ближе к процессору. Сегодня для вычислений в оперативной памяти используется дорогостоящая память DRAM, что является неэкономичным решением для работы с большими объемами данных. Однако развивающиеся энергонезависимые технологии памяти предлагают оптимальное решение благодаря сочетанию высокой пропускной способности, экономичности и энергонезависимости данных с уровнями производительности, приближенными к уровню производительности памяти DRAM.

У аналитики в оперативной памяти часто есть еще два важных технических компонента, которые повышают производительность программного обеспечения.

Колоночное хранение данных. Вместо традиционной двумерной структуризации данных (строки и столбцы) данные аналитики в оперативной памяти имеют одномерную линейную структуру.

Массовая параллельная обработка. Аналитика в оперативной памяти полностью использует возможности многоядерных многопоточных процессоров, которые освобождаются для работы с данными при условии сокращения уровня задержек во время доступа к данным.

Развивающийся ассортимент решений для бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика, подобно многим ИТ-инициативам, может стать еще более ценной для предприятия, поскольку организации приобретают опыт и начинают предоставлять более зрелые решения. Более традиционные или обычные подходы, например описательная и диагностическая аналитика, позволяют предприятию узнать о том, что произошло: «где мы были», а не «что мы могли бы сделать».

Следующий этап зрелости — прогнозная аналитика — нацелен на будущее. На этом этапе на смену интуитивному подходу к принятию решений приходит упорядоченный подход на основе данных. Прогнозная аналитика работает в реальном времени. Часто она охватывает людей, которые находятся на переднем крае и постоянно принимают решения низкого уровня, например выбор поддонов для загрузки в контейнер.

Такие решения не являются чрезвычайно важными сами по себе, однако в совокупности они могут иметь большое значение для итоговых результатов, поскольку они помогают избегать определенных издержек или увеличивать прибыль. Со временем прогнозная аналитика позволит предприятиям автоматизировать ныне ручные процессы, чтобы они выполнялись со «скоростью вычислений».

На более поздних этапах данной модели развития предписывающая аналитика исследует сценарии альтернатив в более крупных временных масштабах и прогнозирует возможные результаты. Предписывающая аналитика может использоваться, например, для определения оптимального расположения нового розничного магазина.

Все эти перспективные подходы используют внутренние данные организации (иногда охватывая транзакционные данные), а также множество различных форм данных, предоставляемых сторонними агрегаторами.

Решения для аналитики в оперативной памяти, возможно, не заменят обычные хранилища данных, но они могут расширить общие возможности организации в отношении принятия решений. Вы можете начать с аналитики в оперативной​памяти, прежде чем заняться полной сменой платформы своего бизнеса.

Преимущества аналитики для бизнеса

Источники ценных бизнес-данных безграничны: данные с датчиков на производстве, из нескольких розничных каналов, социальных сетей, даже с метеорологических спутников и из других сторонних ресурсов. Новые разработки, включая умные города и Интернет вещей, будут лишь увеличивать нагрузку. Компании не могут игнорировать эти данные, если хотят сохранить конкурентоспособность. Правильный анализ данных поможет увеличить объемы продаж благодаря прогнозу продаж с увеличением суммы покупки с максимальной вероятностью успеха, сократить расходы на дистрибуцию благодаря более эффективной маршрутизации и управлению запасами, снизить издержки производства и повысить качество с помощью сложного анализа основных причин — опять же, этот список практически бесконечен.

Иногда путь к практически значимой информации, получаемой из этого потока данных, — это просто поиск закономерностей среди уже произошедших событий. В других случаях результаты в реальном времени необходимы для повышения качества обслуживания клиентов, устранения уязвимостей системы или предотвращения мошеннического использования кредитных карт — это лишь несколько примеров.

Препятствия на пути принятия нового подхода исчезают. Все основные поставщики ИТ-услуг предлагают решения для аналитики, а также множество вертикальных решений. Растет число специалистов по обработке данных с навыками, необходимыми для использования и поддержки сложной аналитики. Кроме того, многие компании работают над «демократизацией» использования аналитики посредством более простых интерфейсов и встроенных алгоритмов. Окружающее аналитику внимание (наряду с ее прочным экономическим обоснованием) облегчило получение финансирования.

Конечный фактор заключается в очевидных преимуществах аналитики для бизнеса. Огромное количество компаний уже использует аналитику в оперативной памяти для увеличения доходов и сокращения затрат. Компании, которые не стремятся получить такие операционные преимущества, рискуют оказаться в невыгодном положении по отношению к своим конкурентам.

Аналитика в действии

Аналитика в оперативной памяти — это проверенная технология, меняющая правила игры. Она уже оказывает огромное влияние на все аспекты делового и организационного управления, включая производство, управление цепочками поставок, персонал, маркетинг, дистрибуцию, финансы и многое другое.

Для многих организаций ключевое преимущество аналитики в оперативной памяти заключается в способности обрабатывать огромное количество данных достаточно быстро, чтобы полученная аналитическая информация давала реальные преимущества. Распознавание закономерностей в процессе обработки больших объемов данных — ключевой вариант использования. IRS*, например, анализирует налоговые декларации по мере их обработки, чтобы выявить закономерности ошибок или проблем. Результатом стали вмешательства, которые позволили IRS отказаться от ошибочного возмещения нескольких сотен миллионов долларов.

Прогнозная аналитика — это, пожалуй, самое полезное применение технологии «в оперативной памяти». Прогнозные модели операций доставки помогли UPS* сократить количество миль, что в свою очередь позволило компании сэкономить деньги и сократить объем вредных выбросов1.

Прогнозная аналитика особенно эффективна в розничной торговле. Например, ритейлер имеет возможность инициировать проект аналитики в оперативной памяти для организации таргетированных маркетинговых кампаний, что приводит к снижению затрат. Любая отрасль может с большой вероятностью получить преимущества от подобных подходов.

Пошаговое руководство по началу работы

Здесь предлагается пятиэтапный процесс начала работы с аналитикой в оперативной​памяти.

1. Выявите проблемные аспекты. Проконсультируйтесь с руководителями бизнес-подразделений, чтобы сформировать список проблем, которые трудно или невозможно устранить с помощью существующих систем. Приоритеты в этом список должны быть расставлены на основе элементов, которые согласуются с существующими стратегиями, перспективны с точки зрения новой аналитики, входят в компетенцию ИТ-организации и имеют прочное экономическое обоснование. После нескольких итераций конечный результат должен представлять собой понятный список целей и ресурсов для их достижения.

2. Проведите исследование и ознакомьтесь с доступными на рынке решениями для аналитики. В свете этих знаний оцените свою текущую инфраструктуру. Важно понять, откуда будут поступать анализируемые данные, кто ими владеет и какие необходимы меры обеспечения качества и безопасности данных.

3. Выявляйте и развивайте навыки, необходимые вашим сотрудникам. Наймите новых специалистов или запланируйте передачу некоторых задач сторонним исполнителям в случае необходимости. Во многих случаях новые сотрудники будут приходить с наборами навыков, соответствующих вашим потребностям.

4. Установите требования к технологиям выше текущего уровня. Аналитика в оперативной памяти требует современного аппаратного обеспечения, включая вычислительные ресурсы, систему хранения данных и сетевую инфраструктуру. Также потребуется определить, какие аналитические запросы и алгоритмы необходимо создать для достижения желаемых результатов, а затем выбрать подходящий способ их представления. Рассматривайте для своего программного обеспечения как проприетарные решения, так и решения с открытым исходным кодом, поскольку существует множество вариантов.

5. Сформулируйте окончательные варианты использования или создайте проект. Определите используемые данные и запланируйте потоки данных. Затем разработайте среду тестирования для версии продукта.

Аналитика Intel: аппаратное обеспечение и не только

Intel предлагает самый широкий в отрасли ассортимент решений и платформу для аналитики в оперативной памяти, обладающую значительными возможностями масштабирования с учетом роста рабочих нагрузок. Эта платформа способна поддерживать множество разнообразных аналитических рабочих нагрузок, включая базы данных реального времени в оперативной памяти, горизонтально масштабируемые развертывания Spark*, высокопроизводительные вычислительные системы (HPC) и машинное обучение. Платформа включает в себя технологии в области вычислений, хранения данных, памяти и организации сетей. Все они оптимизированы для эффективной совместной работы, при которой целое больше суммы частей.

В результате получается гибкая инфраструктура со встроенными функциями безопасности, которая обеспечивает высокую производительность, необходимую для удовлетворения сегодняшних потребностей и создает прочную и надежную основу для будущего.

Архитектура Intel® предоставляет ИТ-организациям согласованную основу для всей инфраструктуры с предсказуемым путем масштабирования решений для аналитики с течением времени и широким ассортиментом продуктов, что означает отсутствие необходимости в поддержке нескольких архитектур. Она также предлагает разработчикам согласованную модель программирования ПО, позволяющую им сосредоточиться на повышении производительности и расширении возможностей.

Архитектура Intel® поддерживается развитой экосистемой партнеров, разрабатывающих аппаратное и программное обеспечение. Intel активно сотрудничает с этими партнерами на постоянной основе, чтобы помочь оптимизировать производительность их продуктов на архитектуре Intel®.

Обратившись к Intel как к партнеру по аналитике, организации получают гибкие возможности выбора программной платформы с открытым исходным кодом или одной из ведущих в отрасли коммерческих платформ, включая платформы SAS, SAP, Oracle, IBM, Microsoft и многие другие.

Благодаря своей истории успеха Intel обладает огромным объемом информации о необходимых элементах успешной реализации инициативы по аналитике в оперативной памяти.

Корпорация Intel в первую очередь известна своими процессорами, и для многих компаний семейство процессоров Intel® Xeon® уже давно стало синонимом аналитики в оперативной памяти. Однако полная история гораздо шире и заслуживает особого внимания. Нажмите здесь, чтобы узнать больше о том, как Intel поможет вашей организации разработать стратегию аналитики в оперативной памяти.

Оптимизируйте базы данных в оперативной памяти для расширенной аналитики


Аналитика в реальном времени для получения операционной аналитической информации(1 из 2)

Аналитика в реальном времени помогает организациям получать конкурентные преимущества в новую эпоху бизнеса, ориентированного на данные.

Подробнее

Расширенная аналитика

Новый уровень бизнес-инновации требует ускоренного получения аналитической информации. Начните с продукции и технологий Intel®.

Подробнее

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon®

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® нового поколения оптимизированы под рабочие нагрузки для поддержки приложений с интенсивной обработкой данных.

Подробнее

Технология Intel® Optane™

Новая память премиум-класса, которая способна изменить способы создания и использования компьютеров.

Подробнее

Информация о продукте и производительности