Читать онлайн «Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики». Страница 37

На вебинаре под названием «Суммарная стоимость данных», состоявшемся в ноябре 2013 г., вице-президент Hortonworks (компании, которая специализируется на разработке и внедрении Hadoop, а также связанных с ней услуг) сделал очень важное заявление. Он сказал: «Мы не видим, чтобы кто-нибудь пытался использовать Hadoop для создания корпоративного хранилища данных [Enterprise Data Warehouse – EDW]. Это вопрос мощности, а не стоимости. Hadoop – это не EDW. Hadoop – это не база данных. Сравнивать эти две технологии с точки зрения рабочей нагрузки EDW – все равно что сравнивать яблоки с апельсинами. Я не знаю никого, кто бы пытался построить EDW в Hadoop». Эти слова никоим образом не принижают значение Hadoop, а просто подчеркивают ее предназначение для решения определенных задач. Точно так же можно сказать: «Я не знаю никого, кто бы пытался использовать реляционную технологию для обработки изображений».

Организации, решившие внедрить операционную аналитику, в конечном итоге придут к совместному использованию реляционных и нереляционных технологий. Когда мы далее в этой главе будем говорить об опорах аналитической архитектуры, то подробнее обсудим, как эти технологии могут совмещаться. Пока же вам надо понять: они не заменяют, а дополняют друг друга.

Предположим, что во время летнего отпуска вы решили купить новый телевизор и стали изучать возможные варианты, чтобы выбрать наиболее подходящий. При этом узнаёте, что в начале весны в продаже появится новое поколение телевизоров с замечательными функциями. В результате вы решаете отложить покупку, чтобы весной приобрести новую модель. Но весной, когда эта модель появляется, узнаёте, что осенью ожидается выход еще более усовершенствованной модели. Так может продолжаться бесконечно. Пока вы откладываете покупку снова и снова, вам приходится довольствоваться устаревшим телевизором, не обладающим ни одной из новых функций. В конце концов вам придется решиться на покупку. То же самое верно и по отношению к аналитическим платформам и инструментам. Всегда будет ожидаться выход новых версий с улучшенными функциями. В определенный момент вам все же придется реализовать свой план. Иначе вы упустите все преимущества, как настоящие, так и будущие, которые могут стать доступными вашей организации.

Не стоит откладывать модернизацию аналитического окружения в ожидании следующего пакета с функциями, который должен выйти «в ближайшее время». Новые функции всегда будут появляться в ближайшее время, поэтому выберите лучшее на данный момент и начните пожинать плоды. Время для новой модернизации наступит раньше, чем вы об этом узнаете.

Принимая во внимание постоянно меняющуюся перспективу, я настоятельно рекомендую вам не медлить с действиями, если только вы не ожидаете появления какой-либо конкретной функции, абсолютно необходимой для нужд вашего бизнеса сегодня. Если же будете постоянно откладывать решение, вашей организации придется пользоваться устаревшими платформами, не способными справиться с текущими потребностями бизнеса. Многие инструменты и технологии предусматривают возможность обновления до новых версий либо бесплатно, либо по льготной цене. Просто решите, насколько интенсивно ваша организация планирует модернизировать систему и заложите в смету соответствующие финансовые затраты и затраты труда. Также имейте в виду, что жизненный цикл инвестиций в технологии сегодня, как правило, составляет всего три – пять лет. Это значит, что не успеете вы оглянуться, как вам снова придется выбирать из разных вариантов.

Если у вас есть грамотный план, хорошие условия и утвержденный бюджет, спросите себя: «Могут ли какие-либо новые функции, появление которых ожидается в ближайшие несколько месяцев, радикально улучшить результаты?» Если могут, то измените график реализации проекта, чтобы воспользоваться преимуществами новых возможностей. Но при этом также учтите сопряженные с решением риски, поскольку в новом программном обеспечении всегда содержатся ошибки, да и выпуск его может быть отложен. Если же новые функции появятся позже, чем спустя несколько месяцев, ждать не имеет смысла. Откладывая решение из-за слухов о том, что может появиться в ближайшее время, вы никогда не выберетесь из замкнутого круга домысливания. Примите лучшее их возможных сегодня решений и обретите с ним счастье.

Итак, вы готовы к построению обновленного аналитического окружения. В этом разделе представлены некоторые новейшие подходы к процессу обновления вашего окружения. Мы рассмотрим различные технологии и способы их сочетания для того, чтобы помочь вашей организации превратить традиционную аналитику в операционную. Кроме того, как я рекомендовал в начале этой главы, обязательно изучите новейшие альтернативы, ставшие доступными на момент чтения книги.

На протяжении многих лет крупные организации стремились объединять наиболее ценные данные и аналитические процессы на единственной централизованной платформе, называемой корпоративным хранилищем данных (EDW). Эта большая реляционная база данных обычно использует параллельную платформу баз данных для достижения максимальной масштабируемости и производительности. Параллельные системы состоят из множества машин, которые соединены между собой таким образом, что данные предоставляются пользователю, как если бы система была одной большой машиной. На самом же деле данные в EDW хранятся не в одном месте, а распределены между множеством машин с одинаковой конфигурацией и соединенных друг с другом в высокопроизводительную сеть.

Создание традиционной системы EDW, функционирующей с точки зрения пользователя как единая машина, требует молниеносных соединений между входящими в нее машинами, а также сложного программного обеспечения для выполнения обработки. Такие соединения позволяют осуществлять масштабное перемещение данных, когда это необходимо (например, при объединении двух больших таблиц), и обеспечивают невероятно высокую скорость операций, когда перемещение данных не требуется. В отличие от этой концепции, которая объединяет машины с одинаковой конфигурацией, система на основе текстуры соединяет между собой различные типы платформ. Компьютинг на основе текстуры соединяет множество разных систем в одну большую логическую систему посредством высокоскоростных сетей, что позволяет любому компоненту взаимодействовать и обмениваться данными с любым другим компонентом текстуры. Многие люди приравнивают текстурный компьютинг к технологии Infiniband{44}, действующей гораздо быстрее, чем соединения в традиционных сетях. Однако эта сеть является всего лишь основой для аналитических процессов и соответствующего программного обеспечения по управлению процессами. На рис. 5.1 проиллюстрирована концепция построения компьютинга на основе текстуры.

В современных системах на основе текстуры машины с разными конфигурациями и разными базовыми платформами могут взаимодействовать между собой с молниеносной скоростью. Произвольное и частое перемещение массивных объемов данных по текстуре по-прежнему нежелательно, но очевидное преимущество состоит в том, что сейчас стало возможным достаточно быстро перемещать данные для удовлетворения важных потребностей без серьезного ухудшения производительности. С учетом строгих требований к производительности перемещение больших объемов данных в производственном или операционном окружении по-прежнему должно быть сведено к минимуму. Тем не менее в процессе обнаружения данных, когда производительность не так важна, применение текстуры обеспечивает безграничную эффективность и гибкость.

Компьютинг на основе текстуры развивается с целью удовлетворения сегодняшних потребностей в анализе больших объемов данных различного типа с использованием широкого разнообразия аналитических техник. Конечная цель – создать единое аналитическое окружение, где пользователи смогут всецело сосредоточиться на анализе данных, не думая о том, где эти данные находятся.

Превращение традиционной аналитики в операционную, особенно в эпоху больших данных, требует выбора концепции компьютинга на основе текстуры и создания единого аналитического окружения. Сегодня существует слишком много разных типов данных и различных аналитических потребностей для того, чтобы позволить единственной платформе управляться со всем, что касается скорости и масштаба. В едином аналитическом окружении пользователям будет не важно, какие конкретно технологии оно включает и где в текстуре физически находятся данные. Вместо этого они могут сосредоточиться на построении логики аналитического процесса. Давайте же посмотрим, как создать фундамент для будущего, которое начинается уже сегодня.