Усовершенствование корпоративной инфраструктуры сбора данных: ключевые преимущества и стратегии

Усовершенствование корпоративной инфраструктуры сбора данных: ключевые преимущества и стратегии

Данные, которые помогают описать ваши данные — метаданные, — представляют собой фундаментальный ключ к созданию рычагов воздействия на астрономические объемы сбора организациями данных. Стратегия управления метаданными предприятия (EMM), являясь основой каталогизации данных, сама собой напрашивается в качестве инструмента создания своевременных и эффективных стратегий индексирования для получения ответов на следующие общие вопросы:

• Какие данные я собираю/генерирую?
• Как они структурированы?
• Откуда они поступают и где хранятся?
• Где я могу найти нужные мне данные?
• Как мои данные связаны с моими бизнес-процессами?
• Как связаны мои данные?
• Где и кем используются мои данные?

Базовой реализацией EMM является операционный каталог данных, который представляет собой индексированную коллекцию источников данных предприятия. Шагом вперед является концепция расширенных каталогов данных, придуманная Gartner и определяемая как слой автоматизации на основе машинного обучения поверх традиционного каталога данных.

Автоматизация в расширенных каталогах данных позволяет оптимизировать обнаружение данных, подключение, обогащение метаданных, организацию и управление. Развитие этой автоматизированной архитектуры, активное управление метаданными (AMM), является скачком в том же направлении, позволяющим проводить непрерывный анализ различных аспектов метаданных предприятия для определения, как формулирует Gartner, «согласования и исключений между данными в соответствии с проектом и опытом эксплуатации».

Связанные вопросы и ответы:

Что такое корпоративная инфраструктура сбора данных

Чтобы эффективно использовать Big Data, организациям нужно перестать относить сбор и обработку данных с сенсоров IoT к уровню одного завода, исследования или отдела. Бизнес должен научиться работать с Big Data стратегически, на уровне нескольких компаний и в долгосрочной перспективе. Также нужно разработать гибкую методологию быстрого получения результата от тестирования. Это поможет не тратить ресурсы на безрезультативное тестирование. Нужно учиться избегать случаев, когда данные нового теста показывают те же результаты, что и предыдущего. В компании должно быть центральное хранилище данных, возможно, Hadoop. Разработчики, инженеры и аналитики должны буду работать в нём совместно. В частности, искать там данные, комбинировать, комментировать их, добавлять новые, повторно использовать те, с которыми они работали ранее.

Что ещё важнее – это способность обеспечить доверие к результатам анализа данных. Достичь этого можно благодаря коллективной проверке данных, при которой будут учитываться уже имеющиеся комментарии к ним и их первоначальный линедж. Если вы обеспечиваете надёжные данные с датчиков в контексте другой достоверной «базовой» информации, вы сможете принимать на её основе более эффективные решения. «Базовая информация» включает в себя образование и квалификацию персонала, который установил оборудование и сенсоры, модель, серийный номер и производителя оборудования, его местонахождение, условия, в которых оно находилось во время установки, работы и тестирования. Эффективная обработка данных подразумевает и обеспечение их высокого качества. Почему качество данных имеет большое значение для интернета вещей и как его обеспечить, читайте в другой статье блога.

Какие преимущества имеет эффективная корпоративная инфраструктура сбора данных

Существует множество систем взглядов и разных способов группировки стандартов. Методы классификации различаются по целям и задачам применения.Рассмотрим стандарты с прикладной и процессной точек зрения. Стандарты можно поделить на:

1. Технические или контрольные (control), регламентирующие различные аспекты реализации мер защиты.
2. Процессно-ориентированные, описывающие поход к выстраиванию процессов и построению ИБ в целом.

Технические стандарты помогают провести выстраивание технической защиты информации — выбрать необходимый комплекс защитных мер и провести их грамотную настройку.Процессно-ориентированные стандарты описывают поход к выстраиванию отдельных процессов.Если процессно-ориентированные стандарты позволяют ответить на вопросы «что делать?», то технические дают практические рекомендации и отвечают на вопрос «как это реализовать?».К процессно-ориентированным стандартам относятся: серия ISO/IEC 27XXX, руководство ITIL, методология COBIT и так далее.В части технических стандартов стоит отметить проект OWASP top 10, CIS Controls, а также CIS Benchmarks, которые содержат детальную информацию по обеспечению безопасности ИТ-элементов инфраструктуры, что помогает противодействовать широкому спектру угроз.Тем не менее, не всегда стоит однозначно делить стандарты на категории. Один стандарт может агрегировать в себе информацию по нескольким направлениям. Так, например, стандарт PCI DSS (стандарт безопасности данных индустрии платежных карт) отражает комплексный подход к обеспечению ИБ и содержит как требования к управлению безопасностью, правилам и процедурам, так и большой перечень технических требований к критически важным мерам защиты.

Какие стандарты и рекомендации существуют для построения корпоративной инфраструктуры сбора данных

Существует множество инструментов, используемых для создания корпоративной платформы хранения данных. Давайте вкратце рассмотрим каждый из компонентов и его функции. Компоненты EDW Источники данных . Это все источники данных, откуда берутся «сырые» данные и/или где они хранятся. Они могут быть простыми электронными таблицами, неструктурированными файлами, реляционными базами данных SQL,и так далее. Слой потребления . Существует два основных подхода к получению данных из источников и передаче их в хранилище. Инструменты ETL (extract, transform, load) и ELT (extract, load, transform) подключаются ко всем источникам данных и выполняют их извлечение, преобразование и загрузку в централизованную систему хранения для удобного доступа и анализа.заключается в порядке событий. В ETL преобразование происходит на промежуточном этапе, прежде чем данные попадут в EDW. ELT — это более современный подход, в нём все задачи по преобразованию выполняются внутри хранилища, а промежуточный этап отсутствует. Промежуточный этап (дополнительный) . В случае ETL, промежуточный этап — это место, где данные преобразуются перед EDW. Здесь они очищаются, избавляются от дубликатов, разделяются, объединяются и преобразуются в единый формат, соответствующий модели данных хранилища. Промежуточный этап может также включать инструментарий для. Слой хранения . Затем данные загружаются в пространство хранения. В методике ELT здесь они могут подвергаться преобразованиям. Но на этом этапе все основные изменения уже внесены, поэтому данные будут загружаться в свои окончательные модели. Как мы говорили, хранилища данных чаще всего являются реляционными базами данных. Также в хранилище данных имеетсяи дополнительное хранилище для метаданных. Модуль метаданных . Если вкратце, метаданные — это данные о данных. Это объяснения, сообщающие пользователям/администраторам, с какой темой/предметной областью связана эта информация. Эти данные могут быть технической метой (например, указанием исходного источника) или бизнес-метой (например, регионом продаж). Все метаданные хранятся в отдельном модуле EDW и управляются менеджером метаданных. В некоторых случаях, может присутствовать дополнительный слой, созданный поверх всей инфраструктуры; он курирует метаданные наподобие слояили слоя(матрицы данных). Витрины данных (дополнительные). В некоторых случаях в EDW может существовать множество дополнительных подразделов, называемых витринами данных; они создаются специально под конкретную предметную область, бизнес-функцию или группу пользователей. Например, может существовать отдельная витрина данных для маркетинга и витрина данных для финансового отдела. Слой представления . Последний строительный блок EDW состоит из инструментов, дающих конечному пользователю доступ к данным. Этот слой, также называемый интерфейсом бизнес-аналитики (BI interface), служит в качестве дэшборда для, бизнес-отчётности и вывода отдельных элементов информации для задач наподобие машинного обучения.Теперь давайте разберёмся, почему такой репозиторий называется корпоративным хранилищем данных, а не просто хранилищем данных.

Какие технологии используются для построения корпоративной инфраструктуры сбора данных

Совместное использование корпоративных данных означает обмен данными между отделами и бизнес-подразделениями внутри организации. Это позволяет организациям интегрировать данные из различных источников и получить понимание, в противном случае запертое в бункерах.

Разрозненные хранилища данных представляют собой наборы данных, к которым нелегко получить доступ или которые нелегко использовать в других частях организации. Они могут привести к неэффективности, избыточной работе и упущенным возможностям для сотрудничества и инноваций. Совместное использование корпоративных данных может помочь устранить разрозненность данных и способствовать сотрудничеству между отделами.

Представьте себе сценарий, в котором у кого-то из маркетинговой команды есть блестящая идея по увеличению количества потенциальных клиентов, но ему требуются важные данные от команды продаж для точной настройки своей тактики — именно в этом заключается сила обмена данными. Без обмена данными идея маркетинговой команды по увеличению количества потенциальных клиентов будет существенно затруднена. Маркетинговая команда не будет иметь доступа к необходимым данным от команды продаж, чтобы эффективно ориентироваться на нужную аудиторию и достигать желаемых результатов в привлечении потенциальных клиентов. Компании могут разрушить невидимые барьеры и создать адаптивную и гибкую культуру, создав систему, обеспечивающую плавную интеграцию данных между отделами.

Как корпоративная инфраструктура сбора данных может помочь компаниям в принятии решений

В предыдущих схемах нужно администрировать не только серверы, но и базы данных. Если их много, то могут быть не только материальные, но и временные издержки: при запуске дополнительных кластеров баз данных, нужно потратить ресурсы на развертывание и настройку мониторинга, бэкапов и самого железа. А также позаботиться о соответствии баз данных требованиям регуляторов — например, 152-ФЗ.Чтобы сократить время на создание и конфигурирование кластеров баз данных, можно воспользоваться сервисом Managed Databases.

Managed Databases — это сервис, который позволяет быстро разворачивать кластеры баз данных в облаке и обслуживать инфраструктуру по модели IaC, используя утилиту Terraform. Настройка, обслуживание и надежность обеспечиваются на стороне Selectel — о том, какие у этого преимущества, рассказали в статье .
Преимущества:

• не нужно самостоятельно настраивать операционную систему и служебные компоненты,
• безопасное хранение данных в соответствии с 152-ФЗ,
• реплики отказоустойчивого кластера уже настроены,
• экономия времени и средств при развертывании и масштабировании кластеров баз данных,
• не нужно самостоятельно подбирать и конфигурировать серверы для размещения баз данных,
• автоматическое резервное копирование с настраиваемой периодичностью — point-in-time.

Так, можно решить проблемы с масштабированием по мере роста инфраструктуры, надежностью и отказоустойчивостью. Это решение дороже предыдущих, но в перспективе оно позволит сэкономить на обслуживании баз данных.

как организовать соединение с managed databases

теперь расскажем, как объединить iaas- и paas-продукты в рамках приватной сети. все просто: для решения задачи можно использовать. посмотрим на примере организации связности между выделенным сервером и базой данных в managed databases.

Инструкция также доступна в официальной документации.

Какие проблемы могут возникнуть при создании корпоративной инфраструктуры сбора данных

Благодаря продвинутым аналитическим инструментам и алгоритмам машинного обучения, компании могут извлекать ценную информацию из больших данных, что способствует применению более результативной стратегии и принятию эффективных решений. Big data программа для маркетинга позволяет организациям проводить детальный анализ потребительского поведения, прогнозировать рыночные тренды, оптимизировать бизнес-процессы обслуживания клиентов и значительно улучшать качество продукции.

В каких отраслях используют big data? Отвечая на этот вопрос, стоит отметить, что использование больших данных охватывает широкие сферы бизнеса и каждая компания извлекает из этой технологии свои преимущества. Ниже приведено несколько отраслевых примеров, где big data улучшает маркетинг организаций.

• Финансовый сектор. Анализ собираемых данных о транзакциях клиентов позволяет банкам разрабатывать персонализированные предложения и улучшать качество кредитования.
• Ритейл. Сети розничной торговли используют данные о покупках в онлайн и офлайн, предпочтениях в товарах для формирования персонализированных предложений и улучшения потребительского опыта своих целевых аудиторий.
• Телекоммуникации. Операторы связи анализируют данные о нагрузке для оптимизации сетевой инфраструктуры, чтобы в любой момент времени предоставлять своим абонентам лучшее качество услуг. Более того, анализ больших данных позволяет выявлять характерные паттерны абонентов перед сменой провайдера и разрабатывать меры по удержанию клиентов.
• Здравоохранение. Анализ клинических больших данных улучшают точность диагностики и прогнозирования заболеваний. Они также используются для мониторинга здоровья населения и проведения профилактических методов лечения, что, безусловно, повышает удовлетворенность людей качеством обслуживания.
• Автомобильная промышленность. Предприятия данной отрасли используют big data для совершенствования систем безопасности автомобиля. Помимо этого, данные также помогают в тестировании новых моделей и определении предпочтений клиентов.
• Туризм и сфера гостеприимства. Компании в данной отрасли используют большие данные для применения гибкой системы цен и управления спросом, а также анализируют информацию о предпочтениях постоянных клиентов, чтобы формировать персонализированные предложения.

Как корпоративная инфраструктура сбора данных может помочь компаниям в оптимизации своих процессов

Компании стремятся использовать большие данные (Big Data) для извлечения прибыли. Например, для лучшего понимания потребительского поведения, когда на основе данных анализируется информация о покупках, предпочтениях и поведении клиентов, чтобы улучшить свои продукты и услуги, а также для создания персональных маркетинговых кампаний. 

В отдельных компаниях есть подразделения, ответственные за изучение клиентского опыта, и их рекомендации позволяют развивать сеть и качество услуг в конкретных регионах ведения бизнеса, а также разрабатывать продукты, отвечающие интересам конкретных групп клиентов.

Благодаря использованию больших данных компании оптимизируют свои операции. Пример — сбор и анализ данных с датчиков и систем мониторинга позволяют ускорять производственные процессы, сокращать затраты и повышать эффективность изготовления. Так, например, можно анализировать данные финансовых поступлений от оказываемых компанией услуг в режиме реального времени, что позволяет выявлять случаи оказания безвозмездных услуг и оперативно на них реагировать, а также выявлять различные сценарии фрода и злоупотреблений со стороны недобросовестных абонентов.

Еще один хороший пример — это генерация лидов, когда большие данные помогают компаниям находить новых клиентов и создавать целевые предложения для увеличения продаж на основе анализа существующих баз данных. Для сотовых операторов это возможность работать с базами данных клиентов, предлагая им новые услуги, специально сфокусированные на их потребностях, — например, тарифы для путешествующих за границу, тарифы для тех, кто любит и много качает данные или активно пользуется социальными сетями. Кроме того, машинное обучение позволяет оценивать итоговые результаты и оперативно корректировать стратегию продаж в случае ошибки.

Анализ больших объемов данных создает и новые возможности для инноваций и разработки новых продуктов, которые будут отвечать текущим и будущим потребностям. Например, создание продуктов на основе геолокации абонентов позволяет персонализировать рекламные предложения и повышать эффективность и отдачу от рекламы, показываемой клиентам, привязывая рекламные предложения к конкретным запросам и фактическому местонахождению.

Как корпоративная инфраструктура сбора данных может помочь компаниям в создании новых продуктов и услуг

Качество оказания услуг влияет на продажи. Повышение уровня клиентского сервиса ведёт к улучшению следующих показателей:

• уровень лояльности аудитории,
• коэффициент удержания клиентов,
• количество повторных обращений,
• репутация компании,
• приток новых покупателей за счёт повышения репутации,
• как следствие, рост продаж за счёт постоянных и новых покупателей.

Однако рост продаж не всегда означает рост прибыли. Чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, обычно требуются вложения: расширение штата, финансовая мотивация персонала, привлечение подрядчиков для улучшения логистики, техподдержки и других услуг. Чтобы увеличивать прибыль, важно снижать эти затраты.

Повышать уровень сервиса, не раздувая бюджет, помогает автоматизация.

Автоматизировать можно большую часть бизнес-процессов:

• приём входящих заявок,
• техподдержку,
• анализ продуктивности сотрудников,
• сбор контактов и отзывов.

Основные инструменты для улучшения сервиса:

• чат-боты,
• виртуальные ассистенты,
• устройства и программное обеспечение для записи и анализа разговоров.

Автоматизация предоставляет широкие возможности для улучшения бизнес-процессов. Технологии выгодны: освободившись от рутины и текучки, сотрудники могут сосредоточиться на новых проектах и развитии бизнеса.

Кроме этого, использование умных помощников делает компанию более привлекательной в глазах аудитории.

Рассмотрим, какими методами можно улучшать взаимодействие с клиентами и какие средства автоматизации для этого подходят.