Гаяне Арутюнян
IBM Client Center – Архитектор
7 985 226 78 64
Что нам позволяет делать технология
Big Data. Анализ и Прогонозирование
Бизнес-аналитика как залог роста бизнеса.
Содержание
• Введение
• Архитектура решений
• Области применения
• Заключение
Предприятия нацелены на улучшение своих результатов
4
Сокращение рисков
Прогнозирование будущих результатов с
высокой степенью вероятности
Снижение затрат
Увеличение прибыли
Что происходит? Где мы
выигрываем?
Что может
произойти?
Что делать
дальше?
Сложность восприятия информации в масштабах организации возрастает
5
Трудности на пути выбора и принятия решения
Как я могу быть уверенным, что пользователи использовали достоверную информацию для управления
бизнесом?
Задачи бизнеса Задачи ИТ
Доставка достоверной
информации из
фрагментированных,
разнородных систем в нужном
объёме и заданной скоростью.
Доставить требуемую
информацию тогда и в том
виде как это будет
необходимо
Extr
act
– Tr
ansf
orm
– L
oad
(ET
L)
Text & Data Mining
Web
Mobile
Office
Аналитический уровень
Уровень представления
Уровень доставки
Уровень Данных
•В
ыб
ор
ка
•Р
ест
рук
тур
иза
ци
я •
Пр
ед
ост
авл
ен
ие
Источники Данных
• Центральное хранилище данных • Оперативный склад данных • Зоны временного хранения
InfoCubes
Dashboards
Scorecarding
Reporting
Analysis
Чт
о п
ро
исх
од
ит
?
По
чем
у эт
о п
ро
исх
од
ит
?
Статистический Анализ
Разработка моделей
IBM Industry Models • Logical data models • Process models • Business solutions templates
Прогнозный Анализ
Сценарный Анализ
Data Warehouse
Многомерный Анализ
•И
звл
ече
ни
е
•П
ре
об
раз
ова
ни
е
•За
груз
ка
Sele
ct –
Re-
stru
ctu
re –
Del
iver
(SR
D)
Планирование Metadata
НСИ
Data Integration
Business Analytics
Business Intelegence
Документы
Файлы
Электронные Архивы
OLTP
Data Quality
© 2013 IBM Corporation
Платформа IBM BIG DATA
BI / Reporting
BI / Reporting
Exploration / Visualization
Functional App
Industry App
Predictive Analytics
Content Analytics
Analytic Applications
IBM Big Data Platform
Systems Management
Application Development
Visualization & Discovery
Accelerators
Information Integration & Governance
Hadoop System
Stream Computing
3 - Extend your data warehouse to
incorporate new data types
InfoSphere BigInsights
2 – Take advantage of streaming data and find
the valuable insights
InfoSphere Streams
1 – Discover, understand and
navigate all big data sources
Data Explorer (Vivisimo)
5 – Optimize infrastructure to lower
cost and improve performance
PDA/PDOA
(Netezza/ISAS)
4 – Reduce the cost of your data warehouse by utilizing Hadoop
InfoSphere BigInsights
6 – Establish and maintain an accurate,
secure and trusted view of all available data
InfoSphere Information
Server & Optim
Master Data Management
Databases & Tools
7 – Manage and leverage trusted
customer and product information
InfoSphere MDM
Data Warehouse
© 2013 IBM Corporation
1. EuroBuzz with France Televisions Smarter Analytics applied to the Eurovision Song Contest
• Collect unstructured data from social media
sources in real-time
• Extract structured information from
unstructured text using text analytics tools
• Aggregate a huge amount of data to provide
rich KPIs and trends
Process large incoming data and compute real-
time analysis from various and unstructured
content
Detect real-time insights from social media
contents, anticipate, detect new consumer
trends, behaviors.
Solution Overview
Challenges
Solution
Benefits
Tweets on
Eurovision
event
API
Real-Time Tweet
Analysis to get artists
buzz
#eurovision
#eurofrancetv
buzz
More than
1.200.000
tweets filtered
by Streams and
containing a
buzz on artists
and songs
Semi-finals &
finals
24 hours Data
Aggregation
with Streams
11 tweets/sec
peaks on
France
Televisions
hashtag during
the show
Outline Sweeden success 3 hours before
the end of the show
« Best Web App » (IBC Award 2012)
Решаемые задачи
Banking
• Customer Intimacy & Offer Optimization
• Integration into Enterprise Risk
Insurance
• Cross-sell & Retention
• Risk-based Claims Processing
Government
• Crime Prevention
•Analytics for Smarter Cities
Education
• Student Performance
Retail
• Market Basket Analysis
• Assortment Planning
Telco
• Churn Management
Industrial
• Predictive Maintenance
Индустриальные модели
Банковская (Data,
Process and Services Models)
Рентабельность, маркетинг
Управление рисками
Упр. Активами и пассивами
Соответствие правовым нормам
Изменение бизн. процессов
Финансовые рынки (Data, Process and Services Models)
Управление рисками
Упр. Активами и пассивами
Соответствие правовым нормам
Расширение клиентов
Преобразование офисов и моделей обслуживания
Здравоохранение (Health Plan Data Warehouse)
Претензии
Упр.здравоохранением
Мед. Сети и поставщики
Продажи и маркетинг
Финансирование
Торговля (Retail Data Warehouse)
Специфичность клиента
Управление торговлей
Упр. Складами и продукцией
Упр. Сетью поставщиков
Соответствие правовым нормам
Телеком (Telecommunications Data Warehouse)
Управление оттоком
Упр. Отношениями и сегментация
Продажи и маркетинг
Качество обслуживания и жизненный цикл продукции
Использование профилей
Специфичность клиента
Претензии, Правила, Подписки
Производительность посредников
Соответствие правовым нормам
Управление рисками
Изменение бизн. процессов
Страхование (Data, Process and Services Models)
Заключение
• Преобразовать данные в весомую информацию
• Использовать и преобразовывать существующие
модели бизнеса
• Контролировать и управлять процессом
преобразования данных
• Использовать проверенные решения
19
Полезные ссылки
• SPSS - http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/ • https://www.ibm.com/developerworks/mydeveloperworks/groups/s
ervice/html/communityview?communityUuid=22d463bb-07c0-48fe-b392-ead5993ddc1f
• Cognos Business Intelligence and Financial Performance Management
http://www-01.ibm.com/software/data/cognos/ • IBM Netezza. The Simple Data Warehouse Appliance for Serious
Analytics http://www-01.ibm.com/software/data/netezza/ • InfoSphere Warehouse http://www-
01.ibm.com/software/data/infosphere/warehouse/edition-comparison.html
• Контакты: – Арутюнян Гаяне: [email protected]
+ 7 985 226 78 64