Современные технологии позволяют диджитал-потребителям быстро получать доступ к информации, продуктам и услугам. Поэтому компании нуждаются в технологиях обработки данных в режиме реального времени, чтобы оставаться конкурентоспособными и не отставать от своих клиентов.
«С внедрением технологий все больше компаний развиваются в аналитике данных, что приводит к резкому росту data‑driven моделей и нормализации автоматизации операционных процессов».
Деб Дутта — генеральный менеджер, Datastax.
Как индийские компании могут использовать данные реального времени для результативного вывода продукции на рынок, чтобы достичь устойчивого успеха, несмотря на все сложности, которые это может принести?
Поскольку использование данных реального времени несет кардинальные перемены, компании сталкиваются не просто с опцией, а уже с необходимостью использовать данные для получения глубоких аналитических выводов – это становится необходимым условием для достижения успеха в будущем.
Данные в реальном времени могут открыть целый ряд новых возможностей для повышения эффективности.
Согласно данным отчета Mckinsey, к 2025 году умные рабочие процессы и человеко-машинное взаимодействие станут для бизнеса стандартом, а сотрудники будут использовать данные для оптимизации каждого аспекта своей работы. Автоматизация, искусственный интеллект и машинное обучение могут работать в тесном взаимодействии с данными в реальном времени, чтобы обеспечить слаженную кооперацию между людьми и технологиями и станут стандартом, что потребует от сотрудников использования данных для оптимизации каждой сферы деятельности.
Несмотря на ускоренную цифровизацию в последние годы, индийские организации не используют доступные им данные в полной мере. Отчет MMA Global показывает, что в 2022 году только 54% индийских компаний использовали данные о потребителях в своей маркетинговой деятельности. Если индийские компании хотят оставаться конкурентоспособными и предоставлять клиентам персонализированные услуги, им необходимо перейти от сбора и хранения данных из приложений к продвинутой аналитике — преобразованию данных в аналитические выводы.
Компании могут пробовать новый подход к использованию данных в реальном времени, чтобы получать оперативную информацию и настраивать автоматизацию в любой операционной или бизнес-среде. Это помогает компании оставаться гибкой и способной быстро обнаруживать и направлять силы на операционные и рыночные проблемы, а также отвечать на них с помощью решений, основанных на данных. В конечном итоге это приводит к получению инсайтов для кастомизации и персонализации предложений на пути клиента.
Каковы основные проблемы при использовании данных реального времени?
Сложность ИТ-систем, обусловленная разрозненными архитектурами и изолированными системами, затрудняет для бизнеса использование данных реального времени. Без эффективной цифровой трансформации переход на модель данных в реальном времени может повлечь за собой ненужные расходы и в результате непреднамеренно создать еще больше изолированных наборов данных. Бессистемно реализованная модель также может привести к нежелательным результатам для бизнеса.
Проблема с данными в реальном времени заключается в колебаниях потоков данных и их непредсказуемом объеме. А поскольку данные поступают постоянно, будет непрактично при появлении ошибок в пайплайне перезапускать задачи, что может привести к эффекту домино в результатах.
Эффективное решение начинается с поддержания качества данных, при этом каждый участник процесса в любой функции должен понимать важность точных данных и тщательно подходить к их обработке. Автоматизированные процедуры с данными также должны тщательно проверяться на качество, чтобы гарантировать использование только надежных данных, что снижает необходимость обработки данных на этапе анализа.
Почему данные реального времени являются необходимым элементом бизнеса в 2023 году и далее?
Поскольку технологии позволяют потребителям, живущим в цифровом мире, получать доступ к информации, продуктам и услугам в ускоренном режиме, бизнесу необходимы технологии данных реального времени, чтобы оставаться конкурентоспособными и не отставать от клиентов. Помимо улучшения внутренних процессов, такие данные также позволяют компаниям отслеживать инвентаризацию, выявлять мошенничество и даже мониторить доставку своим автопарком в режиме реального времени.
По данным IDC (International Data Corporation: поставщик информации, консультационных услуг и организатор мероприятий на рынках информационных технологий, телекоммуникаций и потребительской техники), объем сектора публичных облачных вычислений в Индии к 2026 году достигнет 13 миллиардов долларов США, поэтому все больше компаний осознают силу данных реального времени для оптимизации и улучшения своих предложений — это явный сигнал того, что индийский бизнес обращает внимание на технологии, предлагающие им данные в режиме реального времени.
Аналитика в реальном времени позволяет бизнесу извлекать больше ценности из данных и автоматизировать их использование. В то время как облачные технологии изменили скорость взаимодействия компаний с клиентами, данные в реальном времени добавляют интеллектуальный уровень к взаимодействию с клиентами, превращая случайный просмотр сайта в убедительное предложение о продаже.
Какое значение имеет NoSQL для машинного обучения и AI в аналитике данных?
Многие компании сегодня обращаются к стандарту баз данных NoSQL в качестве основы для более продвинутых технологий — искусственного интеллекта и машинного обучения. Это обусловлено необходимостью иметь доступ к высоконадежной и высокопроизводительной БД для поддержки огромных объемов данных, необходимых для высокоскоростных алгоритмов AI и ML.
Базы данных NoSQL, в том числе Apache Cassandra, решают все вышеперечисленные задачи, а некоторые из них оснащены системой обработки данных в оперативной памяти, что позволяет бизнесу анализировать данные быстрее, чем когда-либо. Некоторые из них даже устранили необходимость в дополнительном аналитическом уровне, передавая данные из AI-баз данных в режиме реального времени.
Возможности ML также позволят компании обучать, развертывать и использовать абстракции, чтобы сократить время разработки. Это связано с тем, что машинное обучение сокращает объем доработок, необходимых разработчикам для добавления новых фичей в существующие приложения. В то же время внутренние стейкхолдеры могут легко и быстро использовать базу данных для любых задач, которые только можно себе представить.
Пример успешного использования аналитики данных в реальном времени индийской компанией
Компания VerSe использует технологию на базе DataStax, что дает возможность более чем 300 миллионам их пользователей потреблять контент на их местных языках, вдохновляя их на творчество через расширение цифровых возможностей. Это стало движущей силой самого быстрорастущего в Индии приложения для просмотра коротких видеороликов Josh. Использование технологий DataStax позволило VerSe вырасти из стартапа в одного из индийских технологических единорогов в области местных языков и диалектов.
Наиболее важные тенденции в области анализа данных по всему миру
Три основных тренда, которые доминируют на современном развивающемся рынке, — это Data Science, Big Data Analytics и AI. С внедрением технологий все больше компаний стремительно развиваются в области аналитики данных, что приводит к резкому росту моделей на основе данных и нормализации автоматизации операционных процессов.
В то же время мы наблюдаем, как многие компании переходят на аналитику данных, чтобы внедрить метод принятия решений на основе данных, новые модели на основе данных или просто расширить свой бизнес на ранее не задействованные сегменты. Мы также наблюдаем всплеск интереса к использованию искусственного интеллекта для повышения качества поддержки клиентов, автоматизации процессов, создания и продвижения контента, а также к полезным функциям, не связанным с предпринимательской деятельностью, таким как проверка фактов с помощью искусственного интеллекта.
В завершение хочу пригласить всех желающих на бесплатный урок курса NoSQL, где рассмотрим основы работы с InterSystems IRIS, уникальную архитектуру данных и поддерживаемые модели: SQL, объектно-ориентированную, документную, ключ-значение.