Татьяна Бочарникова

Сила притяжения: каким должно быть хранилище корпоративных данных

IT Статьи РБК

Говоря о мультиоблачных технологиях, иностранные компании все чаще используют не совсем привычное для российского слуха понятие data gravity, или «гравитация данных». Но в чем смысл этого термина и почему бизнесу необходимо знать о нем?

Фото: Alejandro Pinero Amerio / PIXABAY

Цифровая трансформация бизнеса, затрагивая инфраструктуру, мобильные устройства и интернет вещей, продуцирует колоссальные объемы данных, которые постепенно становится практически невозможно обрабатывать традиционными методами анализа. С развитием проектов и увеличением количества данных — а исследователи IDC ожидают, что рынок будет расти в среднем на 13,2% ежегодно и составит $274,3 млрд к 2022 году, — для бизнеса становится все важнее избегать задержки при обращении к той или иной информации. Иначе текущая работа будет прерываться, клиенты потеряют лояльность, а компания понесет убытки.

Термин «гравитация данных» придумал инженер-программист Дэйв МакКрори в 2010 году. По аналогии с физическим законом всемирного тяготения данные обладают «силой притяжения» — «притягивают» к себе приложения, сервисы, время, специалистов, ресурсы. И чем больше массив данных, тем больше его «сила притяжения».

Под влиянием этого феномена меняются и сами инструменты анализа больших данных. Пользователям требуется обрабатывать информацию в реальном времени без секунды задержки вне зависимости от местонахождения. У компаний возникает потребность анализировать большие массивы распределенных данных с умом (пусть и искусственным), который позволяет выявлять закономерности, предсказывать изменения и корректировать стратегию развития.

Вот почему сейчас развиваются инициативы в области быстрых данных, где активно задействуется потенциал искусственного интеллекта и интернета вещей. И не случайно 62% крупных компаний на мировом рынке (согласно отчету Специальной обсерватории миланского Политехнического института о рынке аналитики больших данных за 2018 год) убеждены, что для развития им необходимо внедрение машинного и глубокого обучения. Чуть более трети из них уже применяют такие технологии, а еще 30% планируют сделать это до конца 2020 года.

Для каких бизнесов критически важна скорость обработки данных

Новые реалии в мире постоянно расширяющихся наборов данных уже сейчас затрагивают любое предприятие, которому важен быстрый обмен данных между территориально удаленными друг от друга локациями, будь то крупный ретейлер, банк или государственный регулятор. Но насколько это серьезная проблема для бизнеса и кого в первую очередь касается?