Добро пожаловать в iDVP!
Для получения доступа к платформе, пожалуйста, заполните форму регистрации.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных. Текст соглашения расположен по ссылке.

53% компаний используют анализ больших данных

  • В 2017 году 53% всех опрошенных компаний применяли анализ больших данных (для сравнения в 2015 году этот показатель составлял 17%), при этом раньше всего подобную аналитику начали использовать компании, работающие в сфере телекоммуникаций и финансовых услуг.
  • Отчётность, информационные панели, продвинутая визуализация, «самообслуживание» конечного пользователя и организация хранилищ большого объёма данных в настоящее время лидируют в качестве технологий и инициатив, являющихся стратегическими для бизнес-аналитики.
  • В сфере распределения больших данных самым популярным является Cloudera, далее следуют Hortonworks, MAP/R и Amazon EMR.
Мы всесторонне изучаем аналитику больших данных в течение трёх лет и наблюдаем значительное увеличение количества компаний, взявших её на вооружение, а также существенное снижение количества тех организаций, которые не планируют её использовать. В 2017 году подразделения информационных технологий выступают наиболее типичным получателем аналитики больших данных, в то время как все остальные департаменты, включая финансовые, рассматривают возможность ее использования в будущем. Всё это указывает на то, что большие данные становятся скорее практической составляющей бизнес-аналитики, нежели исключительно экспериментальным начинанием
— Ховард Дреснер, учредитель и директор по научным исследованиям Dresner Advisory Services (независимое агентство и аналитический ресурс, специализирующийся в области бизнес-аналитики)
Ключевые выводы

1
Отчётность, информационные панели, продвинутая визуализация, «самообслуживание» конечного пользователя и организация хранилищ данных большого объёма в настоящее время лидируют в качестве технологий и инициатив, являющихся стратегическими для бизнес-аналитики.
Большие данные занимают двадцатую строчку в рейтинге 33-х ключевых технологий, которые в настоящее время отслеживает Dresner Advisory Services. Аналитика больших данных представляется стратегически более важной, чем Интернет вещей (IoT), естественно-языковая аналитика, когнитивная бизнес-аналитика (BI) и аналитика, основанная на местоположении (Location intelligence).

2
Сегодня аналитику больших данных используют 53% компаний (для сравнения — в 2015 году этот показатель составлял 17%), при этом компании, работающие в сфере телекоммуникаций и финансовых услуг, являются лидерами в этом направлении.
Компании, работающие в сфере телекоммуникаций и финансовых услуг, наиболее активно внедряют этот вид аналитики, на третьем и четвёртом месте — компании, специализирующиеся на технологиях в здравоохранении; в сфере образования процент использования анализа БД к концу 2017 года самый низкий, большинство из опрошенных организаций образовательной вертикали рассматривают внедрение в будущем. Географически анализ больших данных выглядит так: лидирует Северная Америка (55%), с небольшим отрывом от неё идут страны Европы, Ближнего Востока и Азии (53%). Респонденты в Азиатско-тихоокеанском регионе — 44%, склонны рассматривать использование анализа больших данных в качестве возможной будущей практики".

3
Оптимизация хранилища данных остаётся приоритетным способом применения больших данных, за ней следуют анализ потребителей и диагностическое обслуживание. Оптимизацию хранилищ данных назвали крайне важной 70% всех респондентов. Парадоксально, но Интернет вещей имеет самый низкий приоритет среди вариантов использования в сегодняшней аналитике БД.

4
Сценарии использования аналитики больших данных значительно разнятся в зависимости от отрасли: оптимизация хранилищ данных доминирует в секторах финансовых услуг, здравоохранении, в то время как анализ потребителей является ведущим сценарием для компаний, работающих с технологиями. Обнаружение мошенничества преобладает для сферы финансовых услуг и телекоммуникаций. Использование больших данных для аналитики посещений наиболее популярно для сектора финансовых услуг.

5
Spark, MapReduce и Yarn — три наиболее популярные платформы ПО на сегодняшний день. Более 30% респондентов считают Spark наиболее важной структурой для формирования своей стратегии аналитики больших данных. MapReduce и Yarn имеют решающее значение для более 20% респондентов.
Статья Forbes - Луис Коламбус.