От банков до туалетов – большие данные меняют любой бизнес

Говоря о больших данных, мы подразумеваем не только огромные массивы информации, но и обилие источников, из которых эти данные поступают, а также разнообразие форматов, в которые они представлены. Но сами по себе большие данные – понятие, лишенное особого смысла. «Если бизнес не может получать выгоду от анализа больших данных, они ему не нужны. При этом по-настоящему конкурентное преимущество компания получает тогда, когда может анализировать большие данные в режиме реального времени и под тем углом, который требует ситуация, иначе говоря – генерировать smart data, «умные» данные. Именно такие «умные» данные являются основой для принятия решения», – комментирует Рольф Шуманн, старший вице-президент, руководитель группы платформенных решений SAP SE.

Принципы трансформации бизнеса

Традиционные аналитические системы, включающие хранилище и специализированные инструменты, не могут обеспечить высокую скорость обработки больших данных и для формирования отчетов запрашивают строго определенный набор данных. Как отмечает Рольф Шуманн, привычные технологии не позволяют расширить спектр задаваемых вопросов – вы получите ответы только на те вопросы, которые сформулировали ранее. Если вы захотите увидеть иной аналитический срез, вам не удастся быстро и без потерь перестроить систему – необходимо менять подход к аналитике, переводить вычисления на уровень in-memory (вычислений в оперативной памяти).

Продукты, которые выводят аналитику на иной уровень скорости, точности и свободы сегодня актуальны и востребованы. Компания SAP создала инновационную платформу обработки данных в реальном времени HANA и назвала ее фундаментом всех своих будущих технологий. Вычисления in-memory уже помогли трансформировать бизнес сотен компаний.

Аналитика реального времени: мировой опыт

Реальные кейсы применения SAP HANA во всем мире весьма показательны. Компания AMG занимается тюнингом автомобилей Mercedes, совершенствуя и делая более мощными. Один из ключевых бизнес-процессов компании – тестирование двигателей. Он подразумевает сложные испытания, сбор большого количества различных показателей и их анализ. В ходе совместного проекта с SAP процесс обработки данных был перенесен с пакетной основы в режим реального времени. Сопоставляя имеющуюся историческую информацию и актуальные данные, компания получила значительное ускорение процесса тестирования. Понять, насколько успешным будет тестирование, теперь можно гораздо быстрее: не за 4, а за 2 часа.

В транспортной отрасли технологии больших данных также востребованы. Порт Гамбурга – значимый транспортный узел в мировой системе грузоперовозок. Логистика во время разгрузки судов – слабое место предприятий, принимающих грузы. Они терпят убытки, не имея возможности точно определить, сколько потребуется автомашин и кранов в каждом конкретном случае, а без применения специальных высокотехнологичных средств на этот вопрос ответить невозможно. Связав в единую информационную систему все суда, контейнеры, спецоборудование, автомашины, оснастив их датчиками и внедрив SAP HANA как платформу для быстрых вычислений, порт значительно повысил свою производительность. Сегодня ни одна автомашина не простаивает без груза или не выезжает за пределы порта пустой. Процесс управления маршрутами оптимизирован настолько, что учитываются даже пробки на дорогах при составлении прогнозов загруженности автомашин.

Как технология in-memory может помочь компаниям нефтегазового сектора? Основное направление деятельности этих предприятий – добыча и обработка природного сырья. SAP HANA не поможет выкачать больше нефти из действующего месторождения, но за счет повышения скорости обработки огромных массивов данных и точности прогнозов геофизической разведки, можно сэкономить время и ресурсы. Если раньше предприятие тратило недели и месяцы, чтобы определить, насколько перспективен тот или иной участок, то сегодня, используя вычисления в памяти, можно понять это очень быстро.

Выдающихся результатов удается достигать с помощью SAP HANA и в медицине, в частности в области диагностики онкологических заболеваний на очень ранних стадиях, когда бесполезны даже самые современные томографы. Путем сопоставления клинических исследований конкретного пациента и исторических медицинских данных, которые собираются на протяжении долгого времени и хранятся в различных информационных системах, можно делать довольно точные выводы. Скорость вычислений, выполняемых на базе SAP HANA, – а она выше в сотни и даже тысячи раз, чем могут позволить привычные аналитические системы, – позволяет быстро обрабатывать, например, истории болезней пациентов клиник по всему миру, анамнезы родственников, данные научных исследований и т.д. Результаты, уже достигнутые диагностами, впечатляют: в Японии всего за 20 минут был проведен анализ генома человека, который позволил выявить наследственную предрасположенность к заболеваниям. Раньше на этот процесс уходило несколько дней.

Технологии SAP HANA способны изменить и бизнес ритейлера. Расплачиваясь банковской картой или используя карту лояльности, покупатель, сам того не зная, раскрывает кассиру историю своих покупок. Именно в данную минуту эти данные имеют особую ценность. Известно, что, выбрав товар, человек не всегда осознает, какие дополнительные материалы ему могут пригодиться – батарейки для кухонных весов, сетевой фильтр для телевизора, сумка для хранения CD. Прием использования подсказок, относящихся к текущим покупкам, уже давно используют в розничных магазинах, увеличивая прибыль. Но технологии работы с большими данными позволяют задействовать также и информацию о предыдущих покупках. Предлагая приобрести набор мячей в довесок к купленным на прошлой неделе теннисным ракеткам, кассир с определенной долей вероятности может угадать потребность клиента. Однако, чтобы сделать такое точное предложение, необходима высокая скорость поиска карточки нужного покупателя в базе данных, чего не могут дать традиционные технологии.

Неожиданные инновации

Идея пришла, откуда не ждали. Такой фразой можно охарактеризовать один из примеров того, как меняется бизнес с помощью SAP HANA. Это история об инновациях в туалете. Казалось бы, какие могут быть инновации в этой, в общем-то, незатейливой отрасли? Но думать так – неверно. Если оборудовать туалет различными датчиками и прочим оборудованием, которое может фиксировать процессы, происходящие в туалете, это позволит получать большие данные, которые можно анализировать и получать огромную выгоду.

В одном из общественных туалетов Германии был проведен эксперимент: все устройства в туалетной комнате были соединены. Датчики собирали информацию о количестве посетителей, причем установлены были сенсорные приборы, клиентам заведения не нужно было ничего касаться. Все устройства общались между собой, передавая друг другу актуальную информацию. Например, если включилась вода, то посетителю должна стать доступна и бумага, но если он не воспользуется специальным обеззараживающим средством, то дверь не откроется. В неделю туалеты производят 7 Тб полезных данных.

Такие быстрые вычисления – в режиме реального времени – возможны только с применением инновационной технологии. В данном случае внедрение SAP HANA позволило значительно снизить издержки за счет оптимизации процессов, связанных не только с закупкой и использованием расходных материалов, но и с персоналом. Сотрудники получали сигнал, что в определенном блоке заведения необходимо их присутствие. Кроме того, благодаря внедренным аналитическим решениям, компания смогла более точно прогнозировать количество посетителей и распределять нагрузку. Вот, например, туалет на стадионе, где проходит футбольный матч. Пики посещаемости могут определяться одновременно многими факторами – от очевидных, как например, количество зрителей и выпитых порций пива, до таких неявных, как счет в игре.

Высокий результат проекта стал толчком для расширения сферы применения технологии в смежных отраслях. Сегодня SAP HANA внедряется в детских садах, позволяя снизить расходы на гигиену каждого ребенка – конечно, не за счет сокращения гигиенических мер, а за счет их оптимизации. Кроме того, проект активно идет в больницах, спортивно-концертных комплексах. Таким образом удалось переформатировать бизнес, полностью его изменить.

SAP HANA в России

Российское представительство не отстает от коллег во всем мире и активно реализует проекты по большим данным. «Сейчас мы ведем десятки проектов. Эти кейсы – примеры того, когда знания SAP об индустрии, бизнес-процессах и понимание, что делать с большими данными, превращается в выгоды, ощущаемые как самими заказчиками, так и их клиентами», – отмечает Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ.

В России SAP работает над внедрением HANA в нефтегазовых компаниях, помогая повысить эффективность месторождений. На металлургических предприятиях на инновационной платформе создаются системы предиктивного ремонта, чтобы резко снизить затраты на ремонт и обслуживание. В розничных сетях идут проекты по созданию так называемых Customer Activity Repositories, в рамках которых все чеки попадают в единое хранилище с разбивкой вплоть до продуктов, и это позволяет делать выводы об эффективности каждого магазина, дает основу для оптимизации ассортимента, уменьшения складских запасов, формирования индивидуальных предложений и пр. В банковском секторе аналитика в реальном времени помогает бороться с мошенничеством. Кроме того, SAP работает над решением проблем энергоэффективности совместно с компаниями, которые хотят экономить энергию на тяжелых производствах.

Опытом применения SAP HANA в России уже поделились многие лидеры в своей области – металлургический холдинг «Северсталь», крупнейший железнодорожный перевозчик страны «Российские железные дороги», нефтегазовая компания «Сургутнефтегаз». Последняя из перечисленных в 2011 г. инициировала проект по созданию аналитического решения на базе SAP HANA. Уже через год с ним одновременно работало более тысячи сотрудников компании. К настоящему моменту число пользователей увеличилось вдвое. С помощью созданного решения специалисты получают аналитику по складам и материалам. В течение ближайших трех лет «Сургутнефтегаз» намерен перенести в SAP HANA значительную часть всей оперативной отчетности.

Не так давно РЖД обнародовала результаты пилотного проекта по внедрению SAP HANA в рамках автоматизации очень важных для бизнеса процессов – раздельного учета доходов и расходов и распределения затрат по видам деятельности. Точность и своевременность отчетности имеет огромное значение: она используется для обоснования тарифов на железнодорожные перевозки. К тому же сроки ее подготовки жестко регламентированы законодательством. В результате проекта эти сроки сократились с 14,5 часов до 20 минут – в 43,5 раза, в 40 раз удалось повысить скорость и точность распределения затрат. Сегодня РЖД реализует сразу несколько параллельных проектов по переводу систем на SAP HANA, которые коснулись филиальных систем финансового учета, системы управления персоналом и системы сводной налоговой отчетности – одной из наиболее крупных на предприятии.

Перемены изнутри

Перемены, которые сопровождают внедрение технологий in-memory, нагляднее всего, конечно, демонстрируются многочисленными примерами повышения эффективности бизнеса. Если раньше, до появления SAP HANA, для работы с аналитической информацией приходилось обращаться к хранилищам, ждать, пока нужные данные будут обработаны, то сегодня на любой вопрос можно получить ответ практически за долю секунды. Однако использование вычислений в реальном времени кардинально меняет и ИТ-среду в целом, упрощая ее. Инновации, подобные SAP HANA, могут привести к серьезному пересмотру планов развития ИТ на предприятиях. Благодаря отказу от традиционных СУБД и хранилищ, потребность в аппаратных ресурсах может быть снижена в разы.

Внедрение инновационных технологий заставит подумать и о существенных кадровых изменениях. Нужно понимать, что поиск или подготовка специалистов, способных внедрять и поддерживать такие решения, будет нелегким. Не стоит рассчитывать, что готовые кадры вы найдете среди выпускников профильных вузов, ведь мир сегодня развивается так стремительно, что образовательные программы институтов просто не в состоянии за ними поспеть.

Мария Чимиричкина