CC BY
471
УДК 004.67
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЛОБАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ «BIG DATA»
В УПРАВЛЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
С.А. Измалкова, Т.А. Головина
Расмотрены целесообразность и перспективность использования глобальных технологий «Big Data» в управлении экономическими системами. Обосновано, что функциональные возможности «Big Data» позволят хозяйствующим субъектам в короткие сроки анализировать большие объемы различной информации, моделировать процесс принятия управленческих решений и прогнозироать их эффективность.
Ключевые слова: глобальные технологии «Big Data», управление, экономические системы.
В настоящее время технологии обработки больших массивов данных, которые называются «Big Data» («Большие данные»), и открытие баз данных корпораций и правительств способствуют значительному толчку мировой экономике. Бизнес и государство получают информацию о предпочтениях граждан, что, в свою очередь, способствует повышению качества управления [1].
Мировая экономика только начинает работать с большими постоянными потоками данных. Анализ различной информации дает возможность найти и исправить рыночные аномалии, создать новые продукты и услуги и повысить качество корпоративного и государственного управления.
На сегодняшний день технологии «Больших Данных» чаще всего внедряются в компаниях США, но уже сейчас и другие страны мира начали проявлять интерес. В 2014 году, по данным IDC, на страны Европы, Ближнего Востока, Азии (за исключением Японии) и Африки пришлось 45% рынка ПО, услуг и оборудования в сфере Big Data.
Также, согласно опросу CIO, компании из стран Азиатско-Тихоокеанского региона быстрыми темпами осваивают новые решения в области анализа «Больших Данных», безопасного хранения и облачных технологий. Латинская Америка находится на втором месте по количеству инвестиций в развитие технологий «Больших Данных», опережая страны Европы и США [2].
Многие инициативы по открытию данных, особенно в государственном секторе, были вызваны желанием повысить прозрачность и подотчетность институтов власти. В то же время специалистам экономического сектора в большей степени интересны финансовые ресурсы:
- потенциальная выгода от революции открытых данных будет разделена между США ($1,1 трлн), Европой ($900 млрд) и остальным миром ($1,7 трлн);
- благодаря обмену данными, компании смогут повышать произво-
дительность и обмениваться передовым опытом. В 50% оценивается потенциал снижения излишков;
- от $720 млрд до $ 920 млрд в год может приносить использование открытых данных на транспорте. Наибольший потенциал имеет повышение производительности труда и экономия времени;
- от $520 млрд до $1,5 трлн в стоимостном выражении могут принести открытые данные о потребительских товарах. Потребители могли бы выиграть от прозрачности цен, а производители и розничные торговцы - от повышения лояльности клиентов;
- использование Big Data в генерации, распределении и потреблении электроэнергии поможет бизнесу получить от $340 млрд до $580 млрд в год. Больше информации позволит больше экономить на энергии и улучшать управление проектами;
- за счет повышения качества инвестиционных решений в нефтегазовой сфере можно было бы выручить $240 млрд до $510 млрд в год;
- всего Big Data могут помочь заработать более $3 трлн каждый год только в семи областях мировой экономики [3].
Динамика роста объема рынка Big Data до 2020 года приведена на рис. 1.
so
70
60
50
40
10
20
10
0 -|-1-1-1-1-1-1-1
¿014 г ¿015 г ¿016г ¿017г ¿01Sг ¿019г ¿0¿0г
Рис.1. Динамика роста объема рынка Big Data до 2020 года
Темп роста российского рынка «Big Data» составляет не менее, чем 50% в год [2].
Прогнозируется сохранение позитивной динамики в этом секторе российского рынка ИТ, даже в условиях общей стагнации экономики. Это связано с тем, что бизнес по-прежнему предъявляет спрос на решения, позволяющие повысить эффективность работы, а также оптимизацию расходов, улучшение точности прогнозирования и минимизировать возможные риски компании.
Основными провайдерами услуг в сфере «Big Data» на российском рынке являются: Sap, Oracle, IBM, EMC, Microsoft, IBS, Cloudera,
Hortonworks, Teradata.
В России большей популярностью технологии «Big Data» пользуются в банковской сфере и телекоме, но они также востребованы в сфере добывающей промышленности, энергетике, ритейле, в логистических компаниях и госсекторе.
Телеком-операторы имеют одни из самых объемных баз данных, что позволяет им проводить наиболее глубокий анализ накопленной информации.
Одной из сфер применения технологии «Big Data» является управление лояльностью абонентов.
Основные драйверы и барьеры для развития технологий «Big Data» на российском рынке представлены в табл. 1.
Основные драйверы и барьеры для развития технологий «Big Data»
в России
Драйверы развития рынка Big Data в России Барьеры развития рынка Big Data в России
Повышенный интерес со стороны пользователей к возможностям Больших Данных, как к способу увеличения конкурентоспособности компании Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных
Развитие методов обработки медиа-файлов на общемировом уровне Нехватка квалифицированных кадров
Перенос серверов, обрабатывающих персональную информацию на территорию России, согласно принятому закону о хранении и обработке персональных данных Недостаточность накопленных информационных ресурсов до уровня Big Data в большинстве российских компаний
Осуществление отраслевого плана по им-портозамещению программного обеспечения. Данный план включает в себя государственную поддержку отечественных производителей ПО, а также предоставление преференций отечественной ИТ-продукции при осуществлении закупок за государственный счет Сложности внедрения новых технологий в устоявшиеся информационные системы компаний
В новой экономической ситуации, когда курс доллара вырос практически в 2 раза, будет наблюдаться тренд по все большему использованию услуг российских провайдеров облачных услуг, нежели зарубежных Высокая стоимость технологий Больших Данных, что приводит к ограниченному кругу предприятий, имеющих возможность внедрить данные технологии
Создание технопарков, способствующих развитию рынка информационных технологий, в том числе рынка Больших Данных Политическая и экономическая неопределенность, приведшая к оттоку капитала и заморозке инвестиционных проектов на территории России
Государственная программа по внедрению грид-систем, основой которым служат технологии Больших Данных Рост цен на импортную продукцию и всплеск инфляции, по мнению IDC, тормозят развитие всего рынка ИТ
Согласно опросу CNews Analytics, 44% опрошенных компаний работают с данными не более 100 терабайт и лишь 13% работают с объемами выше 500 терабайт [1].
Прогноз динамики объема рынка Big Data в России до 2018 года представлен на рис.2.
Рис.2. Прогноз динамики объема рынка «Big Data» в России до 2018 года
Следует также отметить, что «Big Data» являются одной из самых быстрорастущих сфер информационных технологий, согласно статистике, общий объем получаемых и хранимых данных удваивается каждые 1,2 года.
Рис.3. Приоритетные возможности внедрения и применения в текущей деятельности технологий Big Data
За период с 2012 по 2014 год количество данных, ежемесячно передаваемых мобильными сетями, выросло на 81%. По оценкам Cisco, в 2014 году объем мобильного трафика составил 2,5 эксабайта (единица измерения количества информации, равная 10А18 стандартным байтам) в месяц, а уже в 2019 году он будет равен 24,3 эксабайтам [2].
Приоритетные возможности внедрения и применения в текущей деятельности технологий Big Data представлены на рис.3.
«Big Data» получили широкое распространение во многих отраслях бизнеса. Их используют в здравоохранении, телекоммуникациях, торговле, логистике, в финансовых компаниях, а также в государственном управлении.
На рис.4 представлено процентное соотношение компаний различных отраслей использующих в своей деятельности технологии «Big Data».
Рис.4. Процентное соотношение компаний различных отраслей использующих в своей деятельности технологии Big Data
Концепция «Big Data» представляет собой серию подходов, которые позволяют работать с большими объемами данных, которыми сложно или даже невозможно управлять с помощью обычных средств - они имеют разную структуру и значительную скорость пополнения. Благодаря этой глобальной технологии у предпринимательских структур появляется множество новых возможностей.
В частности, можно получать аналитическую информацию о своем клиенте и его поведении, вооружившись этими данными разрабатывать продукты и маркетинговые кампании, мониторить действия конкурентов и, основываясь на полученной информации, репозиционировать собственные услуги, предлагая конкретному потребителю необходимый именно ему продукт в режиме реального времени.
Таким образом, «Big Data» представляет собой новый ресурс конкурентоспособности в современной экономике. Полезную информацию можно извлекать из любых источников информации, в том числе: электронной почты, социальных сетей, фотографий и т.д. Главное - научиться правильно обрабатывать и анализировать полученные данные, превращая информацию в актив и стратегический ресурс развития организации [1].
Объемы структурированных и неструктурированных данных сегодня растут быстро и постоянно. В результате компании вынуждены менять подходы к их сбору, хранению и обработке. Поэтому под «Big Data» следует понимать глобальные системы, которые позволяют загружать, преобразовывать, обслуживать, обрабатывать данные и, самое важное, извлекать из них значимую и критически важную бизнес-информацию.
Актуальные примеры технических и ориентированных на бизнес задач применения технологий «Big Data» отражены на рис 5.
Рис.5. Технологии «Big Data» в управлении экономическими системами
Первичные области практического применения «Big Data» - это использование их в контексте совершенствования бизнес-процессов работы с клиентами (сегментация, продажи, аналитический CRM и т.п.).
Технология «Big Data», в первую очередь, полезна бизнесу возможностью при разумных затратах отвечать на вопросы о том, как сделать этот бизнес эффективнее. Для компаний, успех которых зависит от понимания и предсказания потребностей клиентов, - это возможность собрать и про-
анализировать всю доступную об этих клиентах информацию, вне зависимости от того, какой объем она занимает и в каких форматах представлена. Для тех, кто сфокусирован на оптимизации операций, «Big Data» позволяет собрать и быстро проанализировать глобальные объемы технологической информации, поступающей в реальном времени, выявить области возможной оптимизации, понять причины, предсказать поведение системы, смоделировать его при тех или других изменениях параметров внешней среды или ресурсов организации.
Существует множество разнообразных методик анализа массивов данных, их содержание приведено на рис.6.
Рис.6. Инструменты, обеспесчивающиереализацию технологии «Big Data»
Таким образом, глобальные технологии «Big Data» подразумевают работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности экономических систем.
Список литературы
1. Большие данные (Big Data) [Электроный ресурс] URL: http://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения 10.09.2015)
2. Acquia, Examples of Big Data Projects [Электроный ресурс] URL: http://www.acquia.com/examples-big-data-projects (дата обращения 10.09.2015)
3. Manyika James, Chui Michael, Brad Brown, Bughin Jacques, Dobbs Richard, Roxburgh Charles, Hung Byers Angela. Report of McKinsey Global Institute, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. [Электроный ресурс] URL:http://www.mckinsey.com/insights/ busi-ness_technology/big_data_the_next_fro ntier_for_innovation (дата обращения 10.09.2015)
4. Артемов Сергей. Big Data: новые возможности для растущего бизнеса [Электроный ресурс] URL: http://www.pcweek.ru/upload/iblock /d05/jet-big-data.pdf (дата обращения 10.09.2015)
5. Угольникова О.Д., Петров А.П., Угольников В.В. Инновационная экономика: региональные кластерные инициативы: монография. СПб.: Изд-во СПбГУСЭ, 2010. 191 с.
Измалкова Светлана Александровна, д-р экон. наук, проф., зав. кафедрой, [email protected], Россия, Орел, «Государственный университет - Учебно-научно-производственный комплекс»,
Головина Татьяна Александровна, д-р экон. наук, доц., проф. кафедры, [email protected], Россия, Орел, «Госуниверситет-УНПК»
USE OF THE GLOBAL TECHNOLOGIES «BIG DATA» IN MANAGEMENT OF ECONOMIC SYSTEMS
S.A. Izmalkova, T.A. Golovina
In article expediency and prospects of use of the global technologies "Big Data" in management of economic systems is considered. It is proved that functionality of "Big Data" will allow economic entities to analyze large volumes of various information in short terms, to model process of adoption of administrative decisions and to prognoziroat their efficiency.
Keywords: global technologies "Big Data", management, economic systems.
Izmalkova Svetlana Aleksandrovna, doctor of economic sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Orel, State University-Education-Science-Production Conplex,
Golovina Tat'jana Aleksandrovna, doktor of jekonomicheskih science, professor at the department, golovina t78@,mail.ru, Russia, Orel, State University-Education-Science-Production Conplex.
