2020/11/02 12:11:38

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

Основным драйвером для внедрения технологии потоковой обработки данных станет возросшая конкуренция

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 с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.1 т

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.