Потоковая обработка данных (потоковая аналитика)
Технологии потоковой обработки данных используются для поддержки и автоматизации принятия решений в режиме реального или приближенного к реальному времени. Технологии ориентированы на получение и переработку потока данных в микро-пакеты по мере их поступления. Решения потоковой обработки данных подразделяются на два направления: решения для интеграции потоков данных и решения для анализа потоков данных.
2020: Исследование IDC: 89% российских компаний внедрят технологию потоковой обработки данных из-за возросшей конкуренции
Аналитическое агентство IDC совместно с ИТ-компанией «Неофлекс» провело исследование российского рынка технологий потоковой обработки данных среди крупнейших российских банков и финансовых организаций, розничных сетей и телекоммуникационных компаний. В ходе исследования были опрошены организации, штатная численность сотрудников в которых составляет 500 и более человек. В опросе приняли участие руководители ИТ-департаментов и представители бизнес-подразделений.
Сегодня необходимость быстрого принятия решений особенно важна и компании стремятся анализировать данные в момент их появления. Потоковая аналитика или аналитика в реальном времени предполагает использование специальных технологий, которые ориентированы на получение и переработку большого потока постоянно обновляющихся данных в микро-пакеты по мере их поступления.
По данным исследования, более 56% компаний, принявших участие в опросе, уже используют технологию потоковой обработки данных в своей работе. Участники всех отраслей в исследовании выделяют две задачи, для которых важно приблизить процесс принятия решений к реальному времени: создание уникального клиентского опыта (84%) и обеспечение безопасности и непрерывности бизнеса (88%). Среди других задач бизнеса, где быстрый доступ к информации становится все более значимым, респонденты розничной торговли отмечают поддержку омниканального взаимодействия с клиентом, а операторы связи вывод новых продуктов и услуг на рынок.
Более 70% компаний финансового сектора в своих бизнес-процессах используют или планируют использовать аналитику в режиме реального времени для предотвращения мошенничества при оформлении кредитных заявок и обнаружения подозрительных транзакций. Более 65% для мониторинга событий информационной безопасности и анализа поведенческой активности. Более 60% финансовых компаний планируют использовать технологию потоковой обработки данных для скоринга, анализа логов приложений и рекомендаций. Однако объединённые данные по трем индустриям показывают, что именно клиентская аналитика в фокусе для всех компаний (более 80%).
На сегодняшний день 44% опрошенных компаний не применяют потоковую обработку данных. Главным сдерживающим фактором у 73% из их числа стал недостаток опыта работы с данной технологией. Сложность интеграции останавливает 59% респондентов, и 45% необходимость передавать данные в устаревшие системы. При этом потребность быстрого принятия решений и переход клиентов в онлайн взаимодействие заставляет компании задуматься об аналитике в режиме реального времени для предоставления более высокого качества услуг. Как «Полюс» отказывается от SAP. Опыт российского лидера золотодобычи представлен на TAdviser SummIT
Основным драйвером для внедрения технологии станет возросшая конкуренция, этот пункт отметили около 90% респондентов. На втором месте активный переход пользователей в онлайн – 75%, на третьем месте цифровая трансформация компании – 71%. По мнению респондентов, во внедрении потоковой аналитики лучше опираться на сторонние сервисы и экспертизу. На самостоятельную разработку может уйти несколько лет, за которые можно отстать и потерять конкурентноспособность. Поэтому 53% опрашиваемых компаний, которые ещё не внедрили технологию планируют привлечь сторонних консультантов для формирования бизнес-задачи, технических требований и выбора поставщика решения.
![]() | Компании, которые примут решение ускорить доступ к необходимой информации, должны быть готовы к тому, что часть бизнес-процессов придется пересмотреть или заменить, так же, как и архитектуру решений. Для быстрого и экономически выгодного внедрения технологий потоковой обработки данных стоит обратиться в сторонние компании, имеющие данную экспертизу. Привлечение компаний, имеющих опыт работы с технологией, поможет в формировании бизнес требований и технической реализации выбранного решения, - говорит Елена Семеновская, директором по исследованиям IDC в России и СНГ. - Одним из решающих факторов перехода к аналитике в реальном времени является доверие бизнеса к информации, полученной из потока событий, и его готовность использовать ее в процессе принятия решений. Этот культурный аспект нужно учитывать всем представителям компаний, которые принимают решение о том, что их бизнес будет работать с данными в реальном времени. | ![]() |
![]() | Сегодня мы видим повышенный интерес к технологии потоковой обработки данных. Получение информации в формате, приближенном к реальному времени, снижает финансовые и операционные риски и повышает лояльность заказчиков во всех клиент ориентированных организациях. Улучшение клиентского опыта напрямую связано со скоростью доступа к информации о клиенте и возможности предложить ему персонализированные товары и услуги. Например, анализируя банковские транзакции в реальном времени, компании предлагают возможность клиенту совершить еще одну покупку со скидкой у партнеров по программе лояльности в том же торговом центре, где он сейчас находится, - добавил Геннадий Волков, главный архитектор компании «Неофлекс». | ![]() |
С полной версией исследования можно ознакомиться по ссылке.
Читайте также
- Обзор BI и Big Data
- Big Data - Каталог систем и проектов
- Business Intelligence (рынок России)
- Большие данные Big Data (рынок России)
- Специалист по работе с большими данными (big data)
- Большие данные (Big Data)
- Business Intelligence (мировой рынок)
- География BI-проектов
- Российский BI: отраслевая специфика
- Внедрения BI в России: типичные ошибки
- Как технологии Business Intelligence эволюционируют и становятся доступными каждому