Обработка в потоке набирает обороты
В ходе исследования опрошены организации, штатная численность сотрудников в которых составляет 500 и более человек. В опросе приняли участие руководители ИТ-департаментов и представители бизнес-подразделений.
Как отмечают исследователи, 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 микропакеты 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 объединенные 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.
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 конкурентоспособность. Поэтому 53% опрашиваемых компаний, которые еще 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, 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 директор по исследованиям IDC в России и СНГ Елена Семеновская. - 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 клиентоориентированных организациях. Улучшение клиентского опыта напрямую связано со скоростью доступа к информации о клиенте и возможностью предложить ему персонализированные товары и услуги", - добавил главный архитектор компании "Неофлекс" Геннадий Волков.
Представитель пресс-службы ПАО "Промсвязьбанк" (ПСБ) отметил, что банк применяет платформу потоковой обработки, реализованную на системе Kafka. Она используется в решениях для сбора, анализа и обработки данных по мониторингу бизнес-активностей банка в реальном времени и позволяет выстроить устойчивую работу всех систем банка при высоких и пиковых нагрузках. "Преимуществами этой платформы являются эластичная горизонтальная масштабируемость без остановки процессов. При этом не требуются расходы на дополнительные системы хранения и более сложные методы разработки логики обработки данных. В настоящий момент в ПСБ запланировано применение решений потоковой обработки данных по всем направлениям бизнеса, где ключевым решением станет журнальная архитектура, реализованная на Kafka, наравне с микросервисной. Эта система позволяет обработать большой объем бизнес-событий в реальном времени", - отметили в пресс-службе банка.
Широкое применение системы потоковой обработки данных находят и у операторов связи. "Мы используем собственные разработки на базе ряда фреймворков для сбора сетевой статистики и технических показателей. В основном это свободное программное обеспечение для потоковой обработки данных - Kafka, Spark Streaming и др. Решения позволяют нам оперативно, практически на лету управлять сетью, строить перспективные бизнес-процессы, устранять неполадки и решать другие оперативные вопросы. Кроме того, они дают возможность выстраивать новые способы интерактивного взаимодействия с абонентами, оперативно информировать о новых услугах и своевременно подключать их. В будущем мы планируем расширить перечень наших сервисов, способных на базе потоковых данных решать как аналитические задачи, так и задачи машинного обучения", - отметил представитель пресс-службы ПАО "МегаФон".
Директор по управлению данными ПАО "Ростелеком" Сергей Носов отметил, что потоковая обработка данных нужна в случаях, когда важна высокая скорость реакции на новые события. "Ростелеком" уже в течение нескольких лет активно использует технологии потоковой обработки данных для решения задач обеспечения непрерывности бизнеса, повышения клиентского опыта, увеличения продаж. В частности, для контроля качества услуг доступа в интернет и интерактивного телевидения. Это дает нам возможность наряду с расчетом различных маркетинговых аналитик обеспечить мониторинг в режиме реального времени технических характеристик и предпринимать корректирующие действия еще до возникновения аварийных ситуаций. Другим важным примером использования таких технологий является мониторинг и реагирование на киберугрозы. Кейсов использования таких инструментов становится все больше в силу возрастающей на рынке конкуренции. В технологическом плане мы опираемся на open source-стек инструментов для работы с данными - Spark, Kafka, NiFi", - отметил Сергей Носов.
В ретейле также есть место применению технологий потоковой обработки данных. Старший вице-президент по информационным технологиям компании "Связной" Сергей Есман указывает, что компания уже давно использует собственную технологию потоковой обработки данных для решения различных задач - клиентской аналитики, мониторинга процессов, безопасности, обеспечения синхронизации онлайн- и офлайн-процессов и т.д. "Безусловно, ее главными плюсами является увеличение скорости реакции и принятия решений при происходящих изменениях. В дальнейшем мы планируем продолжать развивать эту технологию в нашей компании", - отметил он.
