Автор – Крис Стеткевич
Сегодня большинство компаний собирает огромные объемы цифровых данных и понимает, что это крайне важная информация обо всем — от предпочтений клиентов по вечерам пятниц или по утрам сред до ключей к эффективному управлению бизнесом в любой день недели. Более того, все эти данные доступны в режиме реального времени.
Но слишком часто компании не могут уловить эти сигналы или улавливают слишком поздно.
«Мы не можем даже сказать, что видим верхушку этого айсберга. Скорее, мы анализируем один-единственный кубик льда из всего айсберга», — говорит Даниэл Ю, директор Microsoft по продакт-маркетингу, данным Azure и искусственному интеллекту.
Отчасти проблема в том, что данных очень много и их очень трудно понять. Большая часть ценной информации сокрыта в так называемых неструктурированных или полуструктурированных данных, которые генерируются в результате взаимодействия с клиентами в Интернете, приложениями SaaS (ПО как услуга), социальными сетями, мобильными приложениями или устройствами Интернета вещей, такими как подключенные холодильники и умные помощники. После получения этих данных они сохраняются в облаке, где многие инструменты для их анализа все еще находятся в стадии разработки.
По словам Даниэла Ю, у компаний складывается впечатление, что им необходимо выбрать, что использовать: либо мощные системы, способные выполнять действительно сложный анализ (но при этом необходимо точно знать, что именно требуется), либо более гибкие системы, которые не дают таких возможностей для сложного анализа и требуют больше времени для управления.
«Мы считаем, что это ложный выбор, — говорит Ю. — Можно сразу получить и мощь, и гибкость в аналитике по разумной цене».
В четверг Microsoft объявила, что обновляет клиентские предложения, открывая доступ к Azure Data Explorer (ADX) и Azure Data Lake Storage (ADLS).
Microsoft заявляет, что ее облачная аналитическая платформа на основе Azure обеспечивает лучшее в отрасли соотношение цены и производительности — по стандарту, в котором скорость системы измеряется в сравнении с почасовой стоимостью ее работы. По данным независимого тестирования, проведенного GigaOM, аналитика с помощью хранилища данных Azure SQL Data Warehouse работает в 14 раз быстрее и стоит на 94% дешевле, чем другие решения для облачной аналитики.
Microsoft сообщает, что ADX может анализировать 1 миллиард записей потоковых данных в секунду, используя простой язык запросов, не нарушая при этом исходное состояние данных и их метаданных. ADLS предоставляет репозиторий для хранения огромных объемов структурированных или неструктурированных данных, имеющий функции обеспечения эффективности и безопасности хранилища BLOB-объектов Azure (Azure Blob Storage). Эта комбинация оптимизирована для аналитики.
Это именно то предложение, в котором, по словам представителей Microsoft, нуждаются все — от небольших стартапов до крупных состоявшихся предприятий.
Хороший пример — BookBeat, европейский сервис потоковых аудиокниг, работающий на платформе Azure. Эта компания использует анализ данных, чтобы предоставлять клиентам четкие рекомендации, основанные на их персональных историях чтения, и на историях других читателей, имеющих похожие интересы. На основе анализа данных компания также запускает новые бизнес-модели, такие как общая семейная учетная запись. Ее стали предлагать клиентам после того, как был получен прогноз (оказавшийся правильным), что на нее будет спрос.
«Все наши команды опираются на результаты анализа данных, — говорит Никлас Арбин, руководитель разработчиков в BookBeat. — Мы используем данные везде».
Как говорит Арбин, благодаря использованию Azure для управления серверной инфраструктурой, технические специалисты BookBeat имеют достаточно времени, чтобы выполнять другие важные задачи. Сюда входит анализ данных для получения практических рекомендаций и коммерческой ценности, а также создание внутренних инструментов для управления обширными потоками книг, предлагаемых сервисом.
«Azure позволяет нам использовать самые высокие стандарты в разработке приложений. Этого было бы очень трудно достичь с любым другим набором инструментов для бизнес-аналитики, — говорит Арбин. — Это позволяет нашим разработчикам выбирать лучший инструмент для работы».
У компании даже нет традиционного ИТ-отдела. «Нам не нужно беспокоиться о таких вещах, как безотказность работы серверов, — говорит Арбин. — Мы не любим работать по ночам».
Джон Чирапурат, генеральный менеджер Microsoft по данным Azure, блокчейну и искусственному интеллекту, считает, что это успех. Он говорит, что цель Microsoft — избавлять клиентов от сложностей везде, где это возможно, по всей цепочке работы с данными, от их получения до представления.
«Мы всегда стремимся сделать так, чтобы ИТ-персоналу было легко внедрять аналитику, а бизнесменам — получать и воплощать в жизнь эффективные идеи с помощью отличных продуктов», — говорит Чирапурат.
Как отмечают в Microsoft, еще одно коммерчески привлекательное качество для клиентов —долгосрочные усилия по защите облака Azure, в том числе помощь клиентам в выполнении требований и стандартов конфиденциальности, таких как Общий регламент о защите данных (GDPR).
По словам Даниэла Ю, постоянный прогресс в технологиях облачной аналитики и непрекращающийся поток полезных данных приближают клиентов к переломному моменту. Ю говорит, что многим компаниям больше нет смысла хранить все свои данные в локальных сетях и выделять так много ресурсов для управления этими данными и компьютерной инфраструктурой. Ведь облако предлагает столько интересных возможностей для аналитики.
«Для бизнеса данные и аналитика меняют всё, — говорит Ю. — Нет ни одной компании, которая бы не думала об этом».