Как создать правильную архитектуру больших данных

Чертежи еще не построенной аналитики

Инновации и новые идеи в области больших данных невозможны без хорошо продуманной, четко определенной и взвешенной архитектуры. Постройте прочный фундамент работы своей организации на основе правильной архитектуры больших данных.

Архитектура больших данных

Архитектура. Инфраструктура. Экосистема.

Слова, которые мы используем для описания технологий, часто происходят из других областей жизни. Но они могут быть очень полезны для понимания роли технологий и больших данных в обеспечении операций бизнеса и повышении производительности.

В архитектуре больших данных основная идея заключается в том, что документирование ее правильной архитектуры, инфраструктуры и приложений в конечном итоге позволяет бизнесу более эффективно использовать большие данные на ежедневной основе. Хотя архитектура больших данных может показаться очень технической темой, важно понимать, что инновации и идеи в области больших данных невозможны без хорошо продуманной, четко определенной и взвешенной архитектуры. Таким образом, если у вашего бизнеса большие планы в отношении больших данных, для их выполнения требуется прочная архитектура больших данных.

Что такое архитектура больших данных? И зачем она нам нужна?

Как и во многих терминах, связанных с большими данными и технологиями, стоит прояснить значение архитектуры больших данных. Как и чертежи дома или здания, архитектура больших данных представляет собой концептуальную или графическую модель того, как большие данные и другие информационные активы будут приниматься, храниться, управляться и предоставляться для различных групп пользователей и приложений. Как правило, в архитектуре больших данных описываются аппаратные и программные компоненты, необходимые для полноценных решений в области больших данных. Документы по архитектуре больших данных могут также описывать протоколы для обмена данными, интеграцию приложений и информационную безопасность.

Если это звучит немного скучно, стоит вспомнить, что никто не строит дома без чертежей. Таким образом, никто не должен планировать эффективное использование больших данных без архитектуры больших данных. И чем больше вы инвестируете в дом (или, в нашем случае, в решения для больших данных), тем больше вы нуждаетесь в архитектуре больших данных для обеспечения получения желаемой рентабельности инвестиций. Другими словами, архитектура больших данных помогает обеспечить потоки данных в соответствии с планом так, чтобы нужные пользователи могли получать к ним доступ с помощью правильных инструментов.

Как получить правильную архитектуру больших данных: надо задать правильные вопросы

Проектирование архитектуры больших данных, нужной вам, часто начинается с постановки правильных вопросов:

  • Как стратегии больших данных — проблемы бизнеса, которые необходимо решить, операции, которые необходимо улучшить, и цели, которые должны быть достигнуты с помощью больших данных — формируют потребности в архитектуре?
  • Какие из наших существующих источников данных и систем могут быть «подключены» к интегрированной архитектуре больших данных?
  • Как мы учитываем новые наборы данных, такие как данные с датчиков или данные из Интернета вещей?
  • Как наш подход к архитектуре больших данных может помочь поместить образ мышления, основанный на данных и аналитике, в центр нашего бизнеса?
  • Каковы необходимые компоненты для «ввода в эксплуатацию» или масштабирования программы больших данных и аналитики за пределами пилотных этапов?

Один из проверенных подходов заключается в том, чтобы использовать унифицированную архитектуру данных (UDA), которая может генерировать на основе больших данных наиболее действенные идеи. Унифицированная архитектура данных построена вокруг важных компонентов, таких как интегрированное хранилище данных и платформа для аналитики и обнаружения, которые в совокупности сводят воедино необработанные источники данных и конкретные инструменты бизнес-аналитики и стандартные приложения CRM. Это значительно снижает сложность традиционных «гибридных» сред и позволяет компаниям принимать чрезвычайно быстро изменяющиеся наборы данных и предлагать пользователям межплатформенный доступ к данным и аналитическим движкам.

Архитектура больших данных в действии

Какими бы важными ни были различные архитектуры больших данных, бизнес и отделы ИТ не должны ошибочно принимать план за само решение. Архитектура больших данных — это проектирование и документация, описывающая, как работают большие данные, когда все компоненты, источники данных и приложения связаны и интегрированы в единое целое. Архитектура необязательно создает новую ценность для бизнеса сама по себе, но она закладывает основу для успеха. Ценность происходит из определения правильных процессов и структуры больших данных, развертывания расширенной аналитики больших данных и наличия нужных профессионалов и коллективов для взаимодействия с данными и их опросов. Именно так пользователи смогут решать проблемы, находить новые возможности, принимать наилучшие решения и делать другие значимые шаги.

Подумайте, насколько крупным розничным сетям нужна надежная и гибкая архитектура больших данных для наилучшего понимания поведения потребителей на разных устройствах и каналах (в том числе в магазине). Персонализация маркетинговых кампаний или предложение скидочных купонов в режиме реального времени требуют интегрированных данных и сложного таргетинга, которые невозможны без продвинутой архитектуры больших данных.

Крупнейшая в мире телекоммуникационная компания Verizon использует свою архитектуру больших данных, чтобы «слушать» 100 миллионов клиентов. Здесь действует логическая модель, гарантирующая, что структурированные и неструктурированные данные хранятся в нужном месте, доступны и могут быть изучены с помощью платформ обнаружения.

Netflix разрабатывает архитектуру больших данных для повышения вовлеченности:

Архитектура больших данных Netflix включает в себя экономически эффективный набор услуг, платформ, приложений и инструментов для более интеллектуального управления, обработки и анализа данных. Уникальная аналитическая платформа является таковой лишь потому, что аналитики используют целый ряд подходов для решения различных проблем, даже если общая среда справляется с гигантской рабочей нагрузкой.

Архитектура больших данных – это создание фундамента для будущего

Важно признать, что архитектура больших данных является долгосрочным обязательством, а не проектом «на один раз». Общая картина и долгосрочный анализ подтверждают, что архитектура больших данных должна быть комплексной и способной решать многие задачи бизнеса, в том числе те, которые возникнут в будущем. Другими словами, архитектура больших данных сегодня должна быть спроектирована таким образом, чтобы использовать преимущества новых инструментов и технологий в будущем и включать новые разновидности и расширяющиеся объемы данных. Архитектура больших данных — это один из способов подготовиться к путешествию в будущее больших данных.

Хотите узнать, как Teradata может вам помочь?

ПРОДОЛЖАЙТЕ ЧИТАТЬ

Будущее больших данных