Аналитика как искусство

Стивен Бробст рассказал, что нужно делать, чтобы у команды аналитиков появилась возможность «разбавить» математику безумными творческими идеями.


15:09 01.12.2015   |   2839 |  Наталья Дубова |  «Открытые системы»

Рубрика Индустрия



На форуме Teradata делились опытом неосознанного перехода к Большим Данным и советами, как сделать аналитику творческим процессом.

Ежегодный форум компании Teradata в Москве прошел в пятый раз, и, по словам Андрея Алексеенко, главы компании Teradata в России, это было пятилетие активного освоения мировым и российским рынком концепции и технологий Больших Данных. Сегодня решения в этой области меняют не только ИТ-ландшафт компаний, но и саму конкурентную среду в различных отраслях. Сервис такси без собственного автопарка или интернет-банк без собственного офиса – от подобных сюрпризов, успех которых в значительной степени основан на сборе и анализе больших массивов данных, не застрахован ни один бизнес, даже самый консервативный. Главный вызов, подчеркнул Алексеенко, состоит в том, чтобы научиться не только собирать, но и извлекать ценность из данных, а значит, на первый план выходит аналитика.

Денис Гузовский, вице-президент, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий банка ВТБ24, признался, что еще недавно термины «облака» и «большие данные» были в банке под запретом – во внедрении этих новых веяний не видели особого резона. В ВТБ24 на базе технологий Teradata с 2010 года развивали классическое хранилище для поддержки финансовой отчетности. Но успех в одной области стимулировал интерес к технологии со стороны других направлений деятельности банка. «В какой-то момент мы осознали, что каждый второй запрос бизнеса связан с тем, чтобы решить задачу на базе хранилища», — рассказал Гузовский.

Аналитические инструменты стали встраиваться непосредственно в операционные процессы, такие, например, как кредитный конвейер – обработка заявок на получение кредита и принятие решений по ним. В результате на базе хранилища была построена виртуальная среда со множеством сервисов, которую вполне можно характеризовать как частное облако, отмечает Гузовский. Постоянное увеличение числа задач, возлагаемых на хранилище, рост их сложности и объемов обрабатываемых данных вынуждает банк обращаться к новым технологиям, связанным с концепцией Больших Данных, — в банке планируют внедрить Hadoop и продумывают принципы и инструменты управления данными (data governance).

Аналитика Больших Данных – важный источник инноваций, но в том лишь случае, если математические модели удается дополнить творческим мышлением. Эту мысль стремился донести до аудитории форума технический директор Teradata Стивен Бробст. В своем выступлении он не коснулся ни одной из конкретных технологий компании, но дал ряд ценных советов, что нужно делать, чтобы у команды аналитиков появилась возможность «разбавить» математику смелыми творческими идеями.

Подвергать сомнению «статус кво», не бояться неудач, а стремиться к тому, чтобы справляться с ними быстро и с минимальными затратами, анализировать возможное решение не только с точки зрения будущего, но и с позиции сегодняшнего дня, искать источники прорывных идей в областях, совершенно не связанных с вашей отраслью, учиться слушать других, не отвергать любые, на первый взгляд самые безумные идеи и не бояться отклонений от взятого курса («потеряться, путешествуя, очень полезно – можно неожиданно открыть для себя нечто совершенно новое»). Эти советы могут показаться очевидными, но куда менее очевидна способность им следовать. Впрочем, были среди рекомендаций Бробста и такие неожиданные, как обсуждать задачу с детьми («если вы в состоянии объяснить свою идею не коллеге, а ребенку, значит, вы действительно ее хорошо понимаете») или принять душ («это очищает мозг, если он зациклился на какой-то проблеме»).

В заключение Бробст отметил, что отличный специалист по данным (data scientist) должен сочетать в себе любопытство, интуицию, умение собирать нужные данные, знания в области статистики и аналитического моделирования и способность общаться. А для успешной работы команды таких специалистов нужны эффективные средства прямого доступа к данным и инструменты визуализации.


Теги: Статьи Большие данные Teradata in_bigdata
На ту же тему: