Ing 2013 taun IBS, sing banjur katon nggawe Divisi Data, takon kula kanggo nggawe braindump kuwi (eksklusif adhedhasar pengalaman interaksi karo pelanggan lenga lan gas perusahaan) bab wilayah masalah Big Data, lan Data umume. Dadi aku ketemu 7 taun mengko lan panginten iku lucu. Sawetara iku ketok. Sawetara ternyata ora kabeh bener, nanging ... 7 taun wis liwati.
Aku nulis ing basa Inggris lan saiki aku mikir nerjemahake menyang basa Rusia. Apa yen ana sing isih relevan saiki? (Aku bakal nerjemahake buletin, nanging ninggalake pratandha ing basa Inggris saka kesed. Ijo iku apik, abang mbebayani, biru iku ngimpi).
Aku bakal resmi komentar minimal saka "dina iki" basa Italiasupaya cetha lan bisa dibedakake.
Dadi, DATA! Kita duwe data ...
Divisi Data minangka Divisi Darah, amarga data bisa dibandhingake, contone, karo getih sing mlaku liwat vena lan arteri saka badan bisnis. Nanging, sanajan getih padha, organisme beda lan mulane produksi angel banget, nanging uga nggantosi kesempatan kanggo pembangunan.
Ana wong sing data kasebut langsung menyang mripate - iki Kita.
Lan ana wong sing, sayangΓ©, ora weruh titik data kosong. Iki, maneh, sayangΓ©, kita Pelanggan!
Supaya prinsip bisnis...
- We ngedol bisnis, lan ora IT (Muga-muga kabeh spesialis IT langsung ngapura) amarga kita ngrampungake masalah ing jagad iki, lan luwih akeh dhuwit.
- Kabeh masalah bisnis dikonsentrasi ing vertikal industri tematik lan mbutuhake cukup spesialisasi.
- Nyoba kanggo mbuktekaken nilai "data" utawa, malah luwih angel, Nilai saka "manajemen data" kanggo bisnis punika sangsara langgeng lan pain. Sejatine, kaya teka menyang wong sing rumangsa kepenak lan ujar: "Bu, saiki bakal nambani getihmu, lan, larang, larang!"
- "Impen udan"ku yaiku adol "ekstraksi data" lan "analitik" ing model SaaS usaha cilik lan menengahsing menek menyang 123 layanan maya karo antarmuka kelangan: Manajemen project, helpdesk, accounting, CRM, payroll, wektu Reporting, marketing, ... sampeyan jeneng iku, lan disarèkaké piyambak ing data. Youcalc lan Sukses (mbok menawa wis ora ana maneh) Iki apik!
- Golek wong sing seneng tinker "krupuk" karo data. Padha langka lan aneh (kaya godhong teh), nanging kunci bisnis. Contone, pujangga bisa dadi apik banget ing korΓ©lasi.
- Engineers dibutuhake! Perlu ngowahi masalah sing ditarik Crunchers saka data dadi solusi. Lan sukses utawa gagal kaputusan gumantung kabeh.
- Pengembangan opensource proyèk punika regane gedhe lan ndadekake iku bisa kanggo "ngumpul" solusi Komplek prakteke saka ngeruk.
- Nanging ... kita kudu ora lali sing Hadoop perpustakaan, lan Lucene uga perpustakaan, lan kadohan antarane perpustakaan lan produk industri akeh!
- Solusi sing dibangun kudu diadaptasi sacara signifikan, amarga modularitas ΠΈ integrabilitas - titik kunci.
- lincah (Gusti ngapura aku) minangka teknik kunci ing interaksi karo pelanggan lan verifikasi hipotesis, kang bakal ana akeh.
- Utamane bisa lan perlu kanggo outsource kabeh coding lan UI. Kabeh analytics lan spesifikasi bisnis mburi kudu mangkat ing njero lan dianggep minangka kompetensi inti.
- Pengambil keputusan bisnis kudu terus-terusan "informasi". perlu kanggo nggarap data kanthi bener lan terus-terusan nggoleki cara anyar kanggo nganalisa. Kombinasi kompetensi teknis lan bisnis karyawan bakal mbantu ngunggahake status kabeh organisasi kanthi wutuh.
- Internet - ana sumber inspirasi tanpa wates (jaman semana durung akeh kucing) gegayutan karo pendekatan kanggo manajemen data perusahaan, sanajan tujuan lan ruang lingkup beda-beda sacara signifikan.
Postulat teknologi...
- Ana potensial pembangunan gedhe ing simplifikasi carane data ditampilake kanggo wong. Sampeyan bisa nelpon iki tembung "iPhonization".
- Senadyan kasunyatan sing bakul BI ngaku langsung nggawa analytics menyang pangguna pungkasan, (lan mesthi obah ing arah iki) - terobosan durung kedadeyan. Wong mung ora ngerti multidimensi data
- Antarmuka panganggo sing makili data sing luwih rumit lan ora kabentuk faceted wangun - uga presents nomer telas masalah. Kesimpulan: sing luwih apik, luwih apik.
- Platform sing dibangun kanthi basis ekstraksi data otomatis saka sumber (sing ora mesthi dirancang kanggo ekstraksi kasebut) gumantung banget marang sumber, stabilitas konektor, lan infrastruktur. Platform (utusan) mesthi bakal disalahake amarga gagal ngasilake asil. Dipercaya β ibukutha saka jenis platform. Modal sing angel entuk lan gampang ilang.
- Saka sudut pandang bisnis, ora ana bedane antarane analisis Big Data lan Mung Data. Asring konco nomer minangka prasaja minangka 2x2 ngapusi yuta dolar worth kesempatan. Conto apik yaiku data babagan pungkasan urip unsur infrastruktur ing rak Norwegia. Nalika kabeh tanggal tutup mangsa. ndandani kabeh peralatan dipasang ing siji sumbu lan dheweke ngerti yen ing N taun rak Armageddon bakal teka - siji wong sugih banget ngadeg saka kursi lan cepet-cepet metu saka kamar kanthi tembung: "Ngapunten, aku ora duwe wektu akeh, aku kudu nyiapake armada...β
- Excel, lan ateges presentasi tabel data sing cetha lan ringkes, nduweni kekuwatan gedhe lan masa depan sing apik. Aku pracaya ing tabel ayu (lan isih) lan iku!
- Gandhewo utama kabeh "analitik" iki otomatis kaputusan. Ana kesempatan sing paling gedhe, nanging uga risiko sing paling dhuwur, mula kesempatan kasebut sugih, mula ana risiko, mula ana kesempatan, mula dadi toffee ... π Manajemen pengeboran, contone ...
- Yen "integrabilitas" minangka fitur utama, mula data kasebut kudu ditampilake kanthi de facto minangka layanan. REST aturan, nanging kita kudu ora lali bab Optimization produktivitas, sing saiki asring dikorbanake kanggo integritas amarga daya komputasi terus berkembang.
- Master data - iki sing kudu dilokalisasi, diekstrak, distandarisasi sadurunge ngatasi masalah bisnis. Master data cilik, nanging masalah karo iku gedhe! Kaya sing dikandhakake sedulur semantik, 50% saka kabeh masalah ing donya amarga wong nyebut barang sing padha kanthi jeneng sing beda, lan 50% liyane amarga padha nyebut barang sing beda kanthi jeneng sing padha.
- Sembarang enkapsulasi ing tingkat panyimpenan, iku matesi openness saka solusi lan ndadΓ©kakΓ© kanggo SILO-fication. Iku apik yen sampeyan vendor gedhe, yen ora dadi-dadi. (Ing kene kita ngomong, mesthi, ora babagan level blok lan dudu babagan AWS S3, sing wis umur 6 taun, nanging babagan file.).
- Modeling relasional data wis ora kanca kita maneh. RDF lan kunci-nilai - kelangan! Kita wis ndeleng transformasi gaib saka database hubungan karo model 2000 tabel dadi 15 tabel, lan ora ana pangguna ilang apa-apa.
- Internet bisa digunakake amarga ana URL minangka cara unified alamat. Pentinge URL utawa luwih URI kanggo sumber informasi perusahaan angel overestimate.
- Penambangan teks lan NLP populer. Ing Internet. Nanging sanajan ing sektor perusahaan, sukses gedhe bisa digayuh kanthi ngekstrak data terstruktur saka data perusahaan sing ora terstruktur.
- Sinergi antarane data terstruktur lan informasi sing diekstrak saka data sing ora terstruktur, yaiku. file β Klondike analitik.
- Nalika ngekstrak data, aja lali babagan hak lan hak cipta.
- Perusahaan ekstraksi data kudu mbentuk adepartemen hacker, ing pangertèn apik saka tembung. Diilhami dening perang munggah gunung nglawan sistem perlindungan bot crawler Yellow Pages.
- Sadurunge nggarap data, perlu kanggo "ndeleng" ing sakabehe. Iku angel kanggo nerangake. Wangun tabular teka ing pikiran. Kanggo sawetara, perwakilan grafis, nanging grafik apa wae wis dadi interpretasi. Siji cara utawa liyane ... "ndeleng"!
- Mbaleni masalah "kapercayan" pangguna ing frontend. Percaya ing konektor / proses nggawe data, percaya ing data, dipercaya ing pancasan digawe.
Source: www.habr.com