!digital-transformation (846914), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Платформа позволяла сравнивать в реальномвремени цены на продукты и предоставляла возможность отслеживания изменения цен.Decide.com была куплена компанией eBay, которая интегрировала приобретенные технологии в свои сервисы. На eBay работают десятки миллионов продавцов, и eBay может предложить им приниматьболее обоснованные решения в плане ценообразования на базе технологии Big Data.В качестве примера использования технологий Big Data на массовом рынке можно привести интернет-компанию «Яндекс», котораядля точного таргетирования поисковой выдачи, сервисов и рекламызапустила технологию «Крипта».
Технология отслеживает поведение пользователя, по собранным данным относит его к той или инойцелевой группе и позволяет показывать рекламные предложениялюдям определенного профиля. «Крипта» умеет выделять группыпользователей по их поведению в интернете. Она основана на методе машинного обучения — учится определять аудиторию, исследуяповедение типичных представителей. Процесс устроен следующимобразом: если у «Яндекса» есть данные о поведении пользователей,объединенных некоторым признаком (например, все они — владельцы собак), то алгоритмы машинного обучения способны самостоятельно выделить факторы поведения, общие для этой группы (частоэти факторы не имеют человекопонятной формулировки, а их числодостигает нескольких сотен).
Для эффективного обучения количество таких пользователей в обучающей выборке должно быть достаточно велико. В результате обученная система может уже для любого134Глава 2. Новые технологии, определяющие цифровую трансформациюпользователя, не входившего в обучающую выборку, вычислить вероятность наличия у него данного признака (в нашем примере — наличие собаки). Рекламодатель, «закупающий» аудиторию по технологии «Крипта», в итоге может заказать показ рекламных объявленийтолько тем людям по всему интернету, которые, например, являютсявладельцами собак с вероятностью больше 70%.
При этом не требуется указывать каких-либо отличительных черт собаковладельцев.Данные о пользователях хранятся в обезличенной форме.С помощью программы можно получить профиль пользователя — то есть характеристику степени его принадлежности к разнымцелевым группам, исходя из его поведения в интернете. «Крипта»работает также в Look-alike-сервисах, то есть позволяет ответить навопрос «как найти похожих»: например, как найти людей, которыедошли до покупательской корзины, или как найти людей, похожих натех, которые записались на тест-драйв.Еще один пример — это распространение Q&A-систем (Question& Answer, «вопрос — ответ») на основе технологий Big Data. IBM будет расширять рынок сервисов на базе Watson, и другие явно последуют ее примеру.
Проект «Суперкомпьютер IBM Watson» широко известен как компьютер, который обыграл людей в викторине Jeopardy,где нужно отвечать на вопросы. Названный в честь основателяIBM Томаса Уотсона, этот компьютер был создан как часть проектаDeepQA, оснащен системой искусственного интеллекта, позволяет«понимать» вопросы, сформулированные на естественном языке,и находить на них ответы. Технология имеет далеко не только игровое применение и открывает широкие возможности для использования в бизнесе. Многие компании начинают использовать компьютерные системы для ответа на вопросы клиентов, например, ответов поусловиям страхования займа и т. п.«Консьюмеризация» Big DataТенденция, которая получила наименование «консьюмеризацияИТ», заключается в том, что бизнес-пользователи привыкают использовать общедоступные и подчас бесплатные интернет-сервисыи SaaS-приложения вместо корпоративных систем, предоставляемых ИТ-отделом.
Это происходит в том случае, когда пользовательские интернет-сервисы позволяют быстрее и более гибко решать135Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опытпоставленную задачу, или в том случае, когда пользователь привыкиспользовать данное приложение для личных целей и распространяет его использование на корпоративные задачи. Сервисы на базе«больших данных» — это сложные приложения, и они не в первуюочередь подвержены тенденции консьюмеризации, однако уже можно сказать, что пользователи интернета начинают привыкать к доступности бесплатных аналитических сервисов, полученных на основе технологий Big Data. В частности, сервис Google Trends вполнеможно отнести к подобным сервисам.
На базе обработки огромногонабора запросов он позволяет судить о популярности той или инойтемы у пользователей и прогнозировать изменение этой популярности, а также проводить сравнительный анализ.Другой пример общедоступного сервиса — это приложениеClusty: бесплатная поисковая система, которая позволяет получитьрезультаты кластеризации искомых документов по наиболее частовстречаемым в результатах поиска ключевым словам.Big Data и облакаЕще одна тенденция заключается в том, что сервисы Big Dataбудут все чаще предоставляться из облака. К этому есть несколько предпосылок: с одной стороны, технология предоставления вычислительных ресурсов и данных по требованию (модель облачногосервиса) позволяет удешевить сервис аналитики «больших данных».С другой стороны, ценность аналитики «больших данных» проявляется тем больше, чем больше данных можно привлечь для совместного анализа.
По мере того как данные о потребителях, о различногорода рынках, вертикальных индустриях будут накапливаться в облачных хранилищах, их будет все выгоднее интегрировать с локальными данными отдельных корпоративных клиентов посредствомплатформ Big Data. Очевидно, что дешевле перенести несколькотерабайт локальных и, как правило, структурированных данных изкорпоративного хранилища данных в облако и получать результирующую аналитику из облака в корпоративный ЦОД, чем переноситьпетабайты неструктурированных данных из облака в корпоративныйдата-центр.В последнее время растет количество сервисов по предоставлению Big Data из облака.
Крупные вендоры стараются развить данное136Глава 2. Новые технологии, определяющие цифровую трансформациюнаправление. Сервисы Big Data из облака есть у большинства гигантов ИТ-индустрии, таких как Amazon, Google, Microsoft, Oracle и SAP.Amazon анонсировал Amazon Elastic MapReduce в 2009 году,Google предложила рынку Google MapperAPI в 2010 году, Microsoftпредставила решение Windows Azure HDInsight в 2011 году, а решение Oracle Big Data Cloud Service появилось в 2015 году. SAP представила свое решение для обработки больших данных из облака —SAP HANA Enterprise Cloud.Можно привести примеры специализированных облачных сервисов для научных приложений. В частности, сервис DNAnexus позволяет хранить огромные массивы геномных данных на базе AmazonWeb Services и облака Google так, чтобы исследователи, врачи и другие заинтересованные в исследовании стороны имели централизованную точку доступа к анализу геномных данных.
В то время какнаучно-исследовательские центры высокого класса могут иметь доступ к вычислительной технике и системам хранения необходимоймощности для обработки больших данных подобного рода, то длябольниц, которые начинают делать геномные анализы на регулярнойоснове, конечно, необходим доступ к централизованному облачномусервису.Продолжая список аналитических сервисов для обработки больших данных на базе облачной платформы, следует упомянуть такжесервис от компании Infochimps.
Infochimps — это провайдер Big Data-инфраструктуры в качестве сервиса, который использует свои данные о рынке как дополнительную составляющую сервиса. Infochimpsпозиционирует себя как компанию, способную помочь клиентам сделать более обоснованные решения за счет быстрого развертыванияприложений Big Data в гибридных облачных средах. Платформа использует хостинг на базе облака AWS, поддерживает Hadoop и широкий набор аналитических инструментов.Еще один пример сервиса «больших данных» из облака — этосервис компании Kognitio. Основанная в 1989 году, Kognitio является одним из наиболее зрелых поставщиков in-memory аналитических решений, обеспечивая аналитику высокой производительности.Kognitio Cloud использует возможности собственной высоко-масштабируемой базы данных, предоставляет организациям готовый к использованию аналитический сервис, дает возможность клиентамполучать и анализировать бизнес-данные без необходимости раз137Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опытработки, создания, развертывания и запуска собственной системыбизнес-аналитики.
Сервис позволяет сфокусироваться на инновациях, а не на вложениях в инфраструктуру, снизить затраты, быстровыполнить проект при обеспечении высокой степени безопасности.В заключение суммируем тенденции. Рынок будет развиватьсяв условиях перехода от технологий поиска информации к обнаружению закономерностей в данных, фокус и крупные инвестиции будутнаправлены на аналитику машинно-генерируемых данных в реальном времени, будет заметен рост влияния ПО с открытым исходнымкодом на построение инфраструктуры решений Big Data, получатраспространение Q&A-системы, будет продолжаться «консьюмеризация» технологий Big Data, будет появляться все больше сервисов «Big Data из облака», получит развитие направление «Data-asa-Service».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
