Введение. 
Управление большими данными

Актуальность Большие данные остаются одной из наиболее обсуждаемых тем на рынке ИТ-технологий в последние годы. Согласно ежегодным прогнозам аналитической компании Gartner, большие данные (в дальнейшем БД) наряду с развитием мобильных систем и облачных вычислений являлись одним из основным трендов развития информационных технологий в 2013 году. Стратегическое управление большими массивами данных, в первую очередь, предполагает уход от традиционных способов организации корпоративных хранилищ к логической структуре систем хранения данных, позже, в 2015 году, фокус в области развития технологий БД смещается на использование результатов аналитики, построенной на собранной информации, что становится основой таких направлений как: продвинутая аналитика, интернет вещей, контекстно-зависимые системы. Вместе с тем, инвестиции в решения БД продолжают расти: количество компаний, заинтересованных (уже инвестируют или планируют инвестиции в ближайшее время) во внедрении решений в области БД выросло с 64% в 2013 году до 73% в 2014 году, также согласно опросу, проведенному компанией Gartner, и по прогнозу аналитической компании IDC расходы на эту сферу будут уверенно увеличиваться.

Рост вложенных средств может обуславливаться как увеличением стоимости выполняемых проектов, так и общим ростом количества проектов, так и обоими этими факторами. Тем не менее рост инвестиций не отражается на уровне внедрения технологий. Так же, как и в предыдущие годы большую часть проектов составляют пилотные проекты, например, проекты-спутники, внедряемые в качестве дополнения к обновлению старых информационных систем. В прошлом году только 13% опрошенных рассказали о промышленной реализации проектов БД, и только 27% из них могут говорить об ощутимых полученных результатах. Согласно отчету Capgemini, неудачи проектов использования «больших данные» большей частью были связаны с высокой долей разброса данных среди систем и хранилищ компаний; плохо поставленными целями и задачами; недостатком профессиональных знаний, то также отразилось на отсутствии предварительного планирования хода реализации проектов. Российский рынок, находящийся на стадии формирования, пока не оценивается аналитическими компаниями, тем не менее ряд специалистов отечественного ИТ-рынка особо отмечают важность постановки конкретных задач в рамках определенной отрасли (см. Приложение 1).

Таким образом, противоречие между вложенными инвестициями и полученной отдачей от проектов БД формулирует следующую проблему: недостаток понимания ценности собранных данных, сформулированных в форме конкретных бизнес-задач в той или иной индустрии на основе уже работающих проектов. Следует сформировать списки бизнес-задач (best practices) из мировых опыта внедрения решений БД для формирования перспектив развития данной области на российском рынке. Поскольку существует потребность в создании Базы знаний успешных проектов БД разработка рекомендаций по формулированию таких бизнес-задач является актуальной темой для российских компаний, планирующих или только рассматривающих возможности БД в своем бизнесе.

Актуальность темы

усиливается тем, что сейчас Россия переходит на стадию зрелости технологий Больших данных, «вдогонку» за мировыми тенденциями и переходами мировых игроков к понятиям Интернета вещей и Умных данных. Отличие второго понятия от Больших данных состоит в использовании не всего массива накопленных данных, а в фокусировании только на необходимой информации, предварительно отобранной для решения конкретной поставленной бизнес-задачи.

Степень изученности и научной проработанности Рассматриваемая проблема широко обсуждается в специализированных отраслевых ИТ-изданиях и интернет-ресурсах («Открытые системы», ComputerWorld, КомпьютерПресс, cnews.ru, pcweek.ru). Большой отклик данная тема нашла среди профессионалов российского ИТ-рынка — представители российского ИТ-сообщества (сотрудники крупных вендоров решений БД — IBM, Sap, Oracle, Teradata, ЕМС, а также российских интеграторов: IBS, Ланит) говорят о тенденциях развития Больших данных на основе мировой статистики, делятся экспертным мнением о готовности компаний внедрять и использовать подобные решения в России, а также предполагают основные препятствия, связанные с бурным развитие проектов БД. Они отмечают проекты компаний в других странах, при этом из-за большого разнообразия проектов нет общей базы, которая позволила бы увидеть не разовый успешный кейс клиента, а набор задач в определенной отрасли или возможностей БД для решения определенной задачи бизнеса.

Кроме наличия непосредственно базы, приближенной к «лучшим практикам» в области внедрения БД, еще одним важным вопросом является определение понятия больших данных и того, что понимается под проектом управления БД. Базовые определения представлены теми же аналитическими компаниями, перечисленными выше. Например, исследование компании TDWI (2013) формирует понимание предмета управления большими данными, предполагая что лучшие практики в управлении данными также применимы в управлении БД, с определенными оговорками. Исследование включает опросы более 460 ИТ-профессионалов, консультантов, конечных пользователей и представителей бизнес-подразделений крупных предприятий в сфере управления данными, в том числе 189 специалистов, непосредственно работяющих с БД. Н аибольшую точность дает компания IDC, которая кроме численного уточнения основных характеристик понятия также предлагает методику отнесения проектов к Big Data. Компания SAP, являясь самым активным участником российского рынка БД, вносит еще одно принципиальное дополнение в определение проектов больших данных. Эта характеристика играет важную роль в постановке задач для проектов БД [].

Анализ рынка БД и прогноз его развития технологии представлены в исследованиях аналитических компаний: Gartner отслеживает тенденцию развития БД как мирового тренда, IDC, Capgemini опрашивают ИТ-специалистов и представителей бизнеса об их видении и отношении к технологиям БД; отдельные отраслевые обзоры консалтинговых фирм, таких как PWC, Accenture, на основе собственных исследований и сбора общей аналитики оценивают перспективы развития рынка БД. Данные по российскому рынку БД, помимо ранее упомянутых источников прессы, освещаются в исследованиях российских венчурных компаний, что говорит о наличии потенциала данного сегмента в России [] .

Информация о проектах, деталях их реализации и полученных результатах собрана из открытых источников: основные и дополнительные сайты вендоров устанавливаемых решений, так, например, по проектам компании SAP помимо основного официального сайта вендора sap. сom, также оказались информативными ресурсы: sapplanet.ru, sapland.ru и т. п.; презентации для клиентов и партнеров, материалы интеграторов и консалтинговых компаний, участвовавших во внедрении решений, в том числе представленные на различных конференциях («Большие Данные в национальной экономике» в 2013 г.; «Big Data Russia», круглый стол «Большие данные: тренд новых ИТ» в 2014 г.). Информация чаще всего либо ограничена одним вендором, либо представлена частично, без определенной классификации, например, по отраслям.

Объект, предмет Объектом исследования является рынок проектов БД в России и мире, предметом исследования является бизнес-задачи, реализованные в ходе внедрения рассмотренных проектов.

Цель Цель данной работы — разработать рекомендации для постановки задач в проекте БД по определенным отрасли (индустрии), процессу или деятельности.

Гипотеза В основе работы лежит гипотеза, что накопленный мировой опыт успешных проектов в сфере больших данных даст более четкое понимание для лиц, принимающих решение о запуске подобного проекта в своей компании, о том, какие задачи они могут решить в их отрасли с учетом своих собранных данных, или как определенный процесс решался другими компаниями, или в какой деятельности подобное решение принесло наилучший результат. Предполагается, что на основе этих знаний и предложенных рекомендаций более точная постановка задач приведет к более ощутимому для бизнеса эффекту.

Задачи В соответствие с поставленной целью работы сформулированы следующие задачи:

• 1. Проанализировать существующий рынок БД в мире и России, для понимания общих трендов и возможных верхнеуровневых различий в постановках задач в проектах;
• 2. Исследовать задачи управления БД на основе собранных данных о проектах в мире и России с целью их сравнения и формирования классифицированных списков бизнес-задач;
• 3. Провести анализ полученных результатов, оценив применимость рекомендаций к Российскому ИТ-рынку.

Теоретическая база, методы, подходы Теоретическую базу составляют концепция больших данных, рассмотренная в трудах российских и зарубежных авторов, таких как???; методика отнесения ИТ-проектов к Big Data, описанная в исследованиях аналитической компании IDC;

В работе применены общенаучные методы исследования, анализ, синтез информации по искомым проектам БД и проведение аналогий российских и зарубежных проектов, консолидация и классификация выбранных проектов, обобщение полученных результатов.

Результаты работы Результатом работы является классифицированная и удобная в использовании база бизнес-задач, реализованных в различных проектах БД, с рекомендациями по постановке задач исходя из определенной индустрии, процесса или деятельности, в том числе с описанием возможных ограничений и допущений, необходимых для учета при работе с базой.

Научная новизна Разработанные в ходе исследования рекомендации по постановке задач для проектов управления БД, отличительными особенностями рекомендаций являются расширенные и конкретизированные возможности работы с большими данными, основанные на положительном опыте зарубежных компаний и имеющие удобную классификацию, позволяющую наиболее полно отвечать требования бизнеса, в особенности на российском рынке.

Практическая область применения Практическая область применения заключается в создании базы для инструмента, позволяющего решить одну из основных проблем малой доли реализованных проектов в сфере БД в России, а именно сложность определения проектов БД, постановки бизнес-задачи и, соответственно, выбора необходимых данных для обработки.

Структура работы (полстраницы) Работа состоит из трех разделов, содержание которых соответствует поставленным задачам. Первая глава содержит теоретические основы решения вопроса: определения понятия «больших данных» и «проектов управления БД», также дается обзор рынка БД в России и мире, с исследованием тех факторов, которые тормозят развитие решений в данной области. Вторая глава посвящена исследованию задач в проектах БД, которые удовлетворяют определениям, поставленным в первой главе, которые были успешно реализованы в России и других странах и имеют измеримые результаты на данном этапе. Эта глава также описывает подход к сбору информации по рассматриваемым проектам и приводит их классификацию. В третьей главе представлены описание результатов проведенной работы, область применимости результатов и дальнейшие рекомендации по развитию темы исследования. Обобщение выводов трех описанных выше глав позволит достичь обозначенную цель работы, а именно, сформировать рекомендации для постановки задач в проектах управления БД.

управление проект большой.