Роберт Брайант, архитектор предпродажных решений компании ClearScale, рассказывает на портале ITPro Today о том, как организации могут использовать облако для максимально эффективного использования своих больших данных.

Раскрытие потенциала больших данных, несомненно, имеет решающее значение для любой современной организации, стремящейся к успеху. Обилие ценных инсайтов, которые содержат большие данные о поведении потребителей, и их способность обогащать опыт клиентов, сокращать расходы, стимулировать рост доходов и способствовать развитию продуктов, неоспоримы.

Однако управление большими данными сопряжено со сложными проблемами, которые требуют тщательного внимания и опыта. Анализ больших объемов данных может быть сложной задачей, но она не является непреодолимой.

Ниже мы рассмотрим шесть основных проблем, связанных с большими данными, и узнаем, как облачная инфраструктура может их решить. Используя возможности облака, организации смогут справиться со сложностями управления большими данными и максимально использовать их потенциал для достижения успеха.

1. Рост объема данных

Мы постоянно слышим, что объем данных растет экспоненциально, и статистика подтверждает это. Forbes сообщил, что с 2010 по 2020 гг. объем данных, создаваемых, фиксируемых, копируемых и потребляемых в мире, увеличился с 1,2 трлн. гигабайт до 59 трлн. гигабайт. Между тем, IDC отметила, что объем данных, созданных в 2021-2023 гг., превысит объем данных, созданных за последние 30 лет.

Это большое количество данных, которые могут быть полезны для организаций. Но чтобы извлечь из них пользу, необходимо проделать большую работу. Это включает в себя их хранение, которое не является бесплатным. В этом может помочь перенос существующих серверов и систем хранения в облачную среду, а также такие решения, как программно-определяемое хранение, и такие методы, как сжатие, многоуровневое хранение и дедупликация для сокращения занимаемого пространства.

2. Интеграция данных

От страниц в социальных сетях, электронных писем и финансовых отчетов до датчиков устройств, спутниковых снимков и квитанций о доставке — данные могут поступать практически отовсюду. Какие-то из них могут быть структурированными. Какие-то — неструктурированными. А некоторые могут быть полуструктурированными. Задача компаний состоит в том, чтобы извлечь данные из всех различных источников, сделать их совместимыми и обеспечить единое представление, чтобы их можно было анализировать и использовать для создания содержательных отчетов.

Для интеграции данных можно использовать множество методов. То же самое касается программ и платформ, которые автоматизируют процесс интеграции данных для соединения и маршрутизации данных из исходных систем в целевые. Архитекторы интеграции данных также могут разрабатывать специализированные версии.

Выбор наиболее подходящих инструментов и методов интеграции данных требует определения тех, которые наилучшим образом соответствуют вашим требованиям к интеграции и профилю предприятия.

3. Синхронизация данных

Сбор данных из разрозненных источников означает, что копии данных могут мигрировать из разных источников по разным графикам и с разной скоростью. В результате они могут легко рассинхронизироваться с исходными системами, что затрудняет создание единой версии «правды» и приводит к возможности ошибочного анализа данных.

Попытки исправить ситуацию замедляют общую работу по анализу данных. Это может снизить ценность данных и аналитики, поскольку информация, как правило, имеет ценность только в том случае, если она получена своевременно.

К счастью, существует целый ряд методов для облегчения синхронизации данных. Также существует множество сервисов, которые могут автоматизировать и ускорить эти процессы. Лучшие из них могут также архивировать данные для высвобождения емкости хранения, реплицировать данные для обеспечения непрерывности бизнеса или передавать данные в облако для анализа и обработки.

Встроенные средства безопасности, такие как шифрование данных при передаче и проверка целостности данных при передаче и в состоянии покоя, являются обязательным условием. Возможность оптимизации использования пропускной способности сети и автоматического восстановления после сбоев сетевого подключения также являются плюсами.

4. Безопасность данных

Большие данные ценны не только для бизнеса, они являются горячим товаром для киберпреступников. Они настойчиво и часто успешно крадут данные и используют их в неблаговидных целях. Таким образом, это может стать проблемой конфиденциальности, а также проблемой предотвращения потери данных и снижения времени простоя.

Дело не в том, что организации не думают о защите данных. Проблема в том, что они могут не до конца понимать, что для этого необходим многосторонний, сквозной и постоянно обновляемый подход. Внимание должно быть сосредоточено как на ликвидации последствий утечки данных, так и на ее предотвращении. Это касается всего: от конечных точек, откуда поступают данные, хранилищ и озер данных, где они хранятся, до пользователей, которые взаимодействуют с данными.

Тактики, которые должны быть включены в комплексную стратегию безопасности данных, следующие:

— шифрование и разделение данных;

— управление идентификацией и авторизацией доступа;

— безопасность конечных точек;

— мониторинг в режиме реального времени;

— усиление облачных платформ;

— изоляция функций безопасности;

— защита сетевого периметра;

— использование фреймворков и архитектур, оптимизированных для безопасного хранения данных в облачных средах.

5. Требования к соответствию

Нормативные требования, отраслевые стандарты и правительственные постановления, касающиеся безопасности и конфиденциальности данных, являются сложными, мультиюрисдикционными и постоянно меняющимися. Огромный объем данных, которые компании должны собирать, хранить и обрабатывать, в результате чего конвейеры и системы хранения данных переполнены данными, делает выполнение требований по соответствию особенно сложным.

Прежде всего, необходимо быть в курсе всех текущих и актуальных требований к соответствию. При необходимости привлеките сторонних специалистов.

Соблюдение требований, связанных с данными, требует использования надежных и точных данных. Автоматизация и тиражирование процессов могут помочь обеспечить соответствие анализируемых данных этому критерию, а также облегчить составление отчетов по требованию. Другие полезные тактики включают использование систем обеспечения соответствия и администрирования, которые могут соединить несколько систем в организации для создания последовательного, проверяемого представления данных независимо от их местонахождения. Кроме того, централизованное управление конвейером данных может упростить администрирование.

6. Нехватка квалифицированного персонала

Еще одна серьезная проблема, с которой сталкиваются компании при использовании больших данных, — нехватка квалифицированного персонала. Аналитика больших данных требует уникального набора навыков, включая науку о данных, статистику, программирование и знания в предметной области. Однако существует значительная нехватка специалистов, обладающих этими специальными навыками. Это затрудняет эффективный анализ и извлечение инсайтов из данных. Этот дефицит создает узкое место в способности организаций использовать свои данные для принятия стратегических решений и инноваций.

Чтобы решить проблему нехватки квалифицированных кадров в области больших данных, компании могут инвестировать в программы обучения, семинары и сертификацию, чтобы вооружить своих сотрудников необходимыми навыками. Другой подход заключается в использовании внешнего опыта путем установления партнерских отношений с опытными фирмами, предоставляющими профессиональные услуги в области облачных вычислений. Это позволяет организациям использовать знания экспертов без необходимости долгосрочных обязательств или дорогостоящего найма новых сотрудников.

Несмотря на сложности, связанные с большими данными, включая рост объема данных, интеграцию, синхронизацию, безопасность, соответствие нормативным требованиям и нехватку специалистов, облако предоставляет ценные инструменты для преодоления этих препятствий. Используя разумное сочетание таких методов, как сжатие данных, специализированные инструменты интеграции, автоматическая синхронизация, надежные меры безопасности и соблюдение норм соответствия, компании могут извлечь огромную пользу из своих массивов данных. Путь к использованию больших данных сложен, но при наличии правильных стратегий и инструментов он может привести к эффективным инновациям.