EMA: ключ к осуществлению стратегии, основанной на данных, - автоматизация

Одновременно с увеличением числа проектов в области Больших Данных растут и сложности. Чаще всего ИТ-руководители называют главным препятствием неэффективное управление данными, отсутствие адекватной стратегии и недостаточное внимание со стороны руководителей.

Аналитики компании Enterprise Management Associates опубликовали собранную ими статистику по корпоративным проектам в области Больших Данных. Как отмечают авторы, сегодня данные все шире используются в организациях в процессах принятия решений. В частности, почти 63% участников проведенного EMA опроса сообщили, что стратегии, основанные на данных (data-driven strategies), занимают важное место в их организациях.

Растет число организаций, где проекты в области Больших Данных - на стадии ближайших планов или непосредственного осуществления, а компаний, где такие проекты на начальной стадии, становится меньше. Среди участников опроса, проведенного EMA в 2014 году, 55% сообщили, что стратегия в сфере Больших Данных принята и играет в организации либо "ключевую", либо "важную" роль.

Состояние проектов в области Больших Данных

Если в 2013 году у большинства таких организаций были один-два активных проекта в области Больших Данных, то в 2014-м - уже два-три; выросла доля респондентов с четырьмя и более проектами. Одновременно растут и сложности. Больше всего участников, 22%, назвали главным препятствием осуществлению стратегии неэффективное управление данными (в EMA управление данными определяют как "разработку и внедрение архитектур, политик, практик и процедур эффективного управления жизненным циклом информации на предприятии"). На втором месте, 12,7%, - трудности внедрения платформ мультиструктурных данных, обусловленные прежде всего наличием большого числа источников.

Количество параллельных проектов в области Больших Данных

Проблемы проектов в области Больших Данных

Как убедились аналитики EMA, во многих случаях автоматизация помогает справляться с трудностями, обеспечить необходимую координацию и снизить затраты благодаря повышению результативности работы ИТ-персонала. Но в ИТ-службах нередко не справляются с проектами автоматизации. Как показало исследование, одной из главных помех является нехватка соответствующих инструментов. В частности, в 44% организаций либо вообще не имеют средств автоматизации, либо пользуются несовершенными инструментами собственной разработки.

Как отмечают аналитики, в последнее время с ростом применения Больших Данных расширяются соответствующие возможности средств автоматизации рутинных задач - Workload Automation, как самостоятельных, так и интегрированных с другими инструментами автоматизации ИТ- и бизнес-процессов. Встроенные средства планирования задач есть, например в Hadoop, но они сильно уступают специализированным решениям в области WLA, указывают в EMA.

С ростом применения Больших Данных будет расширяться автоматизация инфраструктуры, используемой для сбора огромных объемов информации. В EMA полагают, что предприятиям стоит уделять больше внимания интеграции такой инфраструктуры с корпоративными приложениями и подключению сторонних инструментов, самосовершенствующихся путем обучения на обширной базе пользователей. В качестве быстрого решения задачи автоматизации можно использовать самостоятельно разработанные инструменты, но их трудно развивать собственными силами. К тому же сторонние инструменты нередко рассчитаны не только на решение технических задач ИТ-службы, но и на взаимодействие с бизнесом: в них есть отчеты и информационные панели, доступные для использования сотрудниками нетехнических профессий.

Таким образом, делают вывод в EMA, использование оптимальных инструментов автоматизации позволит ИТ-службе остаться "в водительском кресле" управления стратегией, основанной на данных.