ru_ru

Часто задаваемые вопросы об анализе и обработке данных

ЧТО ТАКОЕ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ?

Говоря простым языком, анализ и обработка данных означают применение прогнозной аналитики для получения максимальной отдачи от имеющейся у вашей организации информации. Это не законченный продукт, а совокупность междисциплинарных инструментов и методов, объединяющих статистику, информатику и современные технологии, которые помогают превращать данные в стратегически важную информацию.

Большинство компаний сегодня перегружены данными и, вероятно, используют их потенциал не в полной мере. Именно в этом может помочь Hitachi Vantara, предлагая уникальные возможности анализа и обработки данных, которые позволят вам преобразовать информацию в значимые стратегические идеи — и реальное конкурентное преимущество.

Используя анализ и обработку данных, ваша организация может уверенно принимать решения и действовать, поскольку вы опираетесь на факты и научный метод, а не на догадки и интуицию.

ПОЧЕМУ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ ВНЕЗАПНО ПРИОБРЕЛИ ТАКУЮ ВАЖНОСТЬ?

Математика и статистическая теория, лежащие в основе анализа и обработки данных, развивались десятилетиями. Но недавние технологические достижения позволили применить на практике то, что раньше было лишь теорией. Эти тенденции вызвали волну интереса к анализу и обработке данных как к чрезвычайно перспективному направлению. Вот некоторые из этих тенденций.

  • Распространение больших данных и Интернета вещей (IoT). Цифровая трансформация бизнеса привела к появлению огромного количества данных о клиентах, конкурентах, рыночных тенденциях и других ключевых факторах, влияющих на финансовый успех. Так как эти данные поступают из множества источников и могут быть неструктурированными, работать с ними непросто. Управление ими и их использование может быть сложной или даже невозможной задачей для внутренних групп, таких как обычные бизнес-аналитики и ИТ-команды, работающие с устаревшими системами.
  • Новый уровень доступности решений на базе искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект и машинное обучение, которые раньше были только темами научной фантастики, теперь стали обычным явлением. Это случилось очень вовремя, учитывая растущую важность проблем больших данных. Так как объем данных, их разнообразие и динамичность растут по экспоненте, способность выявлять в них закономерности и делать прогнозы давно вышла за пределы возможностей человеческого разума и традиционных статистических методов. В настоящее время ИИ и машинное обучение необходимы для надежной классификации данных, анализа и прогнозирования.
  • Огромный рост вычислительных мощностей. Современные методы анализа и обработки данных были бы невозможны без произошедшего за последнее время существенного увеличения производительности компьютеров. Одним из важнейших достижений стало осознание того, что компьютерные процессоры, предназначенные для отрисовки изображений в играх, также хорошо подходят для машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти микросхемы способны эффективно отрабатывать чрезвычайно сложные статистические и математические алгоритмы и быстро находить решения даже для самых сложных задач, что делает их идеальными для применения в целях анализа и обработки данных.
  • Новые способы хранения данных, в том числе облачные технологии. Для анализа и обработки данных также требуется возможность эффективно хранить данные любых типов при умеренных затратах. Теперь компании могут хранить петабайты (миллионы гигабайтов) данных: как внутренних, так и внешних, структурированных или неструктурированных — с помощью гибридной системы, состоящей из локального и облачного хранилищ.
  • Интеграция систем. Анализ и обработка данных объединяют все части организации, поэтому крайне важна тесная и динамичная интеграция систем. Технологии и системы, предназначенные для перемещения данных в режиме реального времени, должны быть плавно интегрированы с возможностями автоматического моделирования, которые используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования результата. Затем для закрепления преимущества результаты должны с минимальной задержкой передаваться в ориентированные на клиента приложения.
ЧЕМ ИМЕННО ЗАНИМАЮТСЯ СПЕЦИАЛИСТЫ ПО АНАЛИЗУ И ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ?

Специалисты по анализу и обработке данных имеют квалификацию в трех дисциплинах: прикладная статистика и математика, информатика, а также бизнес и конкретные предметные области. Они могут иметь знания в области физики, техники, математики и других технических или научных областях, но им также необходимо понимать стратегические цели вашей организации, чтобы они могли принести реальную выгоду для бизнеса.

Повседневная работа специалистов по анализу и обработке данных состоит из определения проблемы или возможности для бизнеса, обработки и анализа всех данных, относящихся к этой проблеме, построения и тестирования моделей для анализа и прогнозирования, представления результатов заинтересованным сторонам, а затем написания компьютерного кода для реализации выбранного решения. При написании кода применяется сочетание языков, предназначенных для управления данными и прогнозной аналитики, таких как Python, R, SAS и SQL/PostgreSQL. Наконец, специалисты по анализу и обработке данных также отвечают за анализ фактических результатов бизнеса и предоставление соответствующих отчетов.

Квалифицированные специалисты по анализу и обработке данных должны обладать множеством специфических навыков, поэтому их нелегко найти на рынке труда и их содержание в штате обходится дорого. Большинство организаций предпочитают обращаться к проверенному опыту таких поставщиков, как Hitachi Vantara. Hitachi предлагает клиентам из самых разных отраслей передовые знания для решения задач, связанных с данными, с помощью гибких и экономичных методов.

ЗАЧЕМ МНЕ НУЖНЫ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ?

Ответ прост: анализ и обработка данных требуются вам по той причине, что ваши конкуренты уже используют их, и ваши клиенты ждут того же от вас. Конкуренты, строящие свою работу на анализе, получают более глубокое понимание клиентов, что позволяет улучшить продажи и поддержку и повысить удовлетворенность клиентов. Они максимально повышают эффективность своих процессов для контроля затрат. Они получают представление о будущих тенденциях для стратегического планирования. И, возможно, самое главное в том, что они принимают решения на основе фактов, а не догадок.

Если вы не будете активно инвестировать в анализ и обработку данных, ваша организация окажется в стороне в золотую эпоху данных и искусственного интеллекта.

КАКИЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА МОЙ БИЗНЕС МОЖЕТ ПОЛУЧИТЬ ОТ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ?

Анализ и обработка данных могут обеспечить разнообразные финансовые и стратегические преимущества в зависимости от особенностей организации, ее задач и стратегических целей.

Например, энергетическая компания может оптимизировать интеллектуальную сеть для минимизации энергопотребления в соответствии с данными по использованию в реальном времени и структурой затрат. Розничная компания может использовать анализ и обработку данных применительно к информации из точек продаж, чтобы прогнозировать будущие покупки и более точно подбирать ассортимент товаров. Автопроизводители активно используют анализ и обработку данных для сбора информации о движении автомобилей в реальном времени и разработки автономных систем посредством машинного обучения. Промышленные предприятия используют анализ и обработку данных, чтобы минимизировать потери и увеличить время безотказной работы оборудования.

В сущности, именно анализ и обработка данных, а также искусственный интеллект стали фундаментом для достижений в области анализа текста, распознавания изображений и обработки естественного языка, которые стимулируют инновации в самых разных отраслях.

Анализ и обработка данных могут значительно повысить производительность практически в любой области вашего бизнеса за счет следующих возможностей:

  • оптимизация цепочки поставок;
  • снижение текучести кадров;
  • понимание и удовлетворение потребностей клиентов;
  • точное прогнозирование показателей бизнеса;
  • контроль и улучшение внешнего вида и характеристик продуктов.

Правильнее было бы спросить, не каковы возможности анализа и обработки данных, а где эти возможности заканчиваются. У вашей компании уже есть огромные объемы сохраненной информации, а также доступ к критически важным внешним источникам данных. С помощью анализа и обработки данных можно использовать всю эту информацию для улучшения практически всех аспектов вашей деятельности, включая долгосрочные финансовые результаты.

КТО ЛИДИРУЕТ В СФЕРЕ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ?

Компания Hitachi Vantara зарекомендовала себя как явный лидер в области анализа и обработки данных благодаря предоставлению стратегически важной информации и поддержке процесса принятия решений на основе фактов для широкого круга клиентов. Обладая почти 110-летним опытом успешной работы в области операционных технологий и 60-летним опытом в сфере ИТ, Hitachi имеет уникальное понимание того, как функционирует бизнес и как анализ и обработка данных могут улучшить его работу.

Какими бы ни были ваши индивидуальные стратегические цели, эксперты Hitachi по работе с данными смогут собрать и проанализировать имеющуюся у вас информацию, при необходимости включить сторонние потоки данных, применить наиболее передовые средства аналитики и порекомендовать тактические планы действий для развития вашей организации. Специалисты по данным из Hitachi могут помочь вам спрогнозировать результаты, а затем сравнить их с фактическими показателями, чтобы сформировать таким образом культуру непрерывного обучения и совершенствования.

Команда Hitachi уже использовала невероятные возможности анализа и обработки данных для решения разнообразных проблем клиентов и может сделать то же самое для вас.

КАКОВЫ БУДУЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ В ОБЛАСТИ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ?

Анализ и обработка данных становятся все более автоматизированными, и этот процесс будет продолжаться. Например, сегодня специалист может настроить автоматический поиск по сетке всех возможных комбинаций тысяч параметров данных, чтобы найти наилучшее решение определенной проблемы в режиме реального времени.

Раньше специалистам по статистике приходилось долго проектировать и настраивать прогнозные модели вручную, опираясь на свой опыт, но проявляя в то же время творческий подход. Но сегодня, когда объемы данных и сложность деловых проблем возросли, эта задача стала настолько математически сложной, что для ее решения необходимо прибегать к искусственному интеллекту, машинному обучению и автоматизации. По мере того как большие данные будут становиться еще больше, эта тенденция будет лишь усиливаться.

Бытует мнение, что ИИ и машинное обучение призваны заменить людей на рабочих местах, но на самом деле они лишь увеличивают роль специалистов по анализу и обработке данных и в смежных областях. Для получения конкурентного преимущества в условиях, когда у каждой компании будет доступ к этим технологиям, потребуются постоянные инновации и новые подходы, которые будут испытывать предел текущих возможностей статистики, информатики и предметных дисциплин. Для достижения нового уровня стратегических и финансовых результатов специалисты по анализу и обработке данных должны будут предоставить новые теории, технические разработки и специализированные приложения ИИ.

Нет никаких признаков того, что из-за автоматизации исчезнет потребность в квалифицированных специалистах по работе с данными, инженерах данных и специалистах по DataOps, так как для получения максимальной выгоды от автоматизации и ИИ требуется творческий подход, на который способен лишь человек.

КАКОВА СВЯЗЬ МЕЖДУ АНАЛИЗОМ И ОБРАБОТКОЙ ДАННЫХ И DATAOPS?

DataOps (операции с данными) — это новая концепция, под которой понимается методология управления корпоративными данными для эры искусственного интеллекта. Реализовав всеобъемлющую стратегию DataOps, вы можете легко связывать потребителей и создателей данных, чтобы быстро выявлять и использовать всю ценность информационных активов.

DataOps — не продукт, услуга или решение. Это методология, технологическая и культурная новация, призванная улучшить использование данных в организации за счет повышения их качества, сокращения цикла и максимально эффективного управления ими.

Очевидно, что анализ и обработка данных — ключевая концепция DataOps. DataOps охватывает весь цикл сбора и использования информации, а анализ и обработка данных направлены на применение математических и статистических методов, а также алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для осмысления данных. Анализ и обработка данных поддерживают сквозной процесс DataOps, преобразуя необработанную информацию в сведения, обладающие практической ценностью, которые помогают реализовать общую стратегию.

Компания Hitachi Vantara — ведущий в отрасли эксперт как в области DataOps, так и в области анализа и обработки данных. Благодаря этому она может помочь вам не только извлечь выгоду из необработанной информации, но и привить культуру и мышление на основе данных, благодаря чему данные станут центром вашей повседневной деятельности.

ru