ПРЕИМУЩЕСТВА АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПЛАТФОРМЫ В СОЗДАНИИ ЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ

АННОТАЦИЯ

С растущей потребностью и стремлением охватить потенциальных клиентов оцифровка стала нормой для компаний нового поколения. Согласно статистике, 53% компаний внедрили аналитику данных для своего бизнеса; больше всего - поставщики телекоммуникационных и финансовых услуг.

Однако в недавних отчетах утверждается, что проблемы всех секторов начинают зависеть от данных, в связи с чем решающим шагом является централизация данных. В крупных компаниях с обширными филиалами этот проект сейчас необходим; однако для его завершения требуется значительное количество времени, но это не невозможно. На помощь приходит аналитическая платформа, которая является ключевым инструментом в современном бизнесе, позволяющем организациям эффективно управлять данными. Данная статья исследует преимущества использования аналитической платформы при создании централизованных систем управления данными.

Во-первых, аналитическая платформа способствует интеграции и слиянию данных из различных источников. Она позволяет собирать информацию из разных отделов и систем, создавая единую базу данных, что упрощает процесс анализа и принятия решений.

Во-вторых, аналитическая платформа обеспечивает мощные инструменты анализа данных. Это позволяет более глубоко изучать информацию, выявлять тренды, прогнозировать будущие события и оптимизировать бизнес-процессы.

Третье преимущество заключается в повышении скорости реакции на изменения. Благодаря аналитической платформе, компании могут быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и принимать обоснованные решения.

Кроме того, аналитическая платформа способствует повышению безопасности данных и управлению рисками.

Если же говорить о методологии, то при написании статьи автор использовал научные статьи, публикации ученых, мнения бизнес-аналитиков и другую литературу по данной проблеме.

ABSTRACT

With the growing need and desire to reach potential customers, digitization has become the standard for a new generation of companies. According to statistics, 53% of companies have implemented data analytics for their business; most of all - telecommunications and financial services providers.

However, recent reports claim that the problems of all sectors are beginning to depend on data, for which the centralization of data is a crucial step. In large companies with extensive branches, this project is now necessary; however, it takes a considerable amount of time to complete it, but it is not impossible. An analytical platform comes to the rescue, which is a key tool in modern business that allows organizations to effectively manage data. This article explores the advantages of using an analytical platform when creating centralized data management systems.

Firstly, the analytical platform facilitates the integration and merging of data from various sources. It allows you to collect information from different departments and systems, creating a single database, which simplifies the process of analysis and decision-making.

Secondly, the analytical platform provides powerful data analysis tools. This allows you to study information more deeply, identify trends, predict future events and optimize business processes.

The third advantage is to increase the speed of reaction to changes. Thanks to the analytical platform, companies can quickly adapt to changing market conditions and make informed decisions.

In addition, the analytical platform contributes to improving data security and risk management.

If we talk about methodology, then when writing the article, the author used scientific articles, publications of scientists, opinions of business analysts and other literature on this problem.

Ключевые слова: аналитическая платформа, централизованная система управления данными, преимущества аналитической платформы в создании централизованных систем управления данными.

Keywords: analytical platform, centralized data management system, advantages of an analytical platform in creating centralized data management systems.

Введение

В современном мире технологий наблюдается постоянное противостояние между централизованным и децентрализованными системами в области аналитических платформ и их реализации. Обе эти парадигмы обладают своей силой и значением. Централизованная система способствует обеспечению единства и соответствия корпоративным стандартам. В то время как децентрализованный подход к предоставлению прав и возможностей повышает вероятность создания технических решений, которые наиболее релевантные и востребованные на уровне бизнес-подразделений [5].

Рисунок 1. Централизованные система аналитической платформы

Рисунок 2. Децентрализованные системы аналитической платформы

В связи с чем на сегодняшний день в области данных и аналитики возникает вопрос о согласованности и координации. Сильное стремление к операциям, основанным на данных, и принятию решений, вызванное быстрой цифровой трансформацией, означает, что отдельным работникам необходимо сделать аналитику частью своего повседневного подхода к работе.  Это создает потребность в аналитических решениях, которые могут наилучшим образом соответствовать конкретным потребностям команд. Однако это также подчеркивает важность координации развертывания аналитических решений и обеспечения их видимости на корпоративном уровне, с учетом правил безопасности данных.

Возникает конфликт интересов между бизнес-единицами, часто именуемыми "доменами", и командой разработчиков. Домены несут ответственность за свои результаты и имеют уникальные потребности. Аналитика становится ключевым фактором успеха и развития. Домены обладают углубленным пониманием смысла своих данных и их структуры, а также знают, как эффективно использовать данные для анализа и оптимизации. Они требуют свободы в работе с данными для достижения лучших результатов.

С другой стороны, команда разработчиков стремится к поддержанию единообразия и согласованности в использовании данных и системами между бизнес-единицами. Их интересы коренятся в обязательствах перед организацией, а не в высокомерии. В большинстве случаев команда программистов должна разрабатывать и поддерживать общую стратегию и структуру данных несмотря на то, что они могут не иметь полного понимания данных в каждом домене. Бизнес-домены не всегда видят, как они могут сотрудничать с командой разработчиков, и часто рассматривают их как преграду на пути к достижению своих целей.

В модели централизованной базы данных, центральное подразделение функционирует как центр обслуживания для всей компании. Этот концепт часто ассоциируется с полностью централизованным методом анализа данных, но также применим к общей базе данных, доступной всем сотрудникам.

В случае крупных компаний с единым бизнес-организационным подходом необходимо иметь доступ к информации, аналитическим инструментам и приложениям, чтобы опережать ограничения и границы. Это способствует более эффективному внутреннему общению и обеспечивает более точное руководство на уровне исполнительных руководителей (C-Suite), поскольку конкретные потребности прозрачно связаны с ответственными за них лицами.

В связи с чем, соблюдение баланса между централизованным и децентрализованным подходом в области аналитических платформ представляет собой сложное взаимодействие между бизнес-доменами и командой разработчиков, где необходимо найти компромиссное решение, чтобы обеспечить эффективное управление данными и соблюдение стандартов организации. Выбор централизованной системы подразумевает выделение финансовых ресурсов для обеспечения максимального потенциального воздействия единой бизнес-стратегии. Согласно данным Deloitte, 42% компаний уже успешно внедрили централизованный подход в своей деятельности [2].

1. Важность централизации данных

Значимость данных для обоих сторон, как для клиента, так и для компании, в процессе улучшения бизнеса очень ясна. Организации, ориентированные на максимальное использование данных, 23 раза эффективнее привлекают новых клиентов, в 6 раз больше клиентов удерживают и, как следствие, в 19 раз прибыльные, чем другие [1]. При учете расширения компании на глобальный уровень, эти показатели только усиливаются.

Централизация данных становится неотъемлемой частью, поскольку управление данными более эффективно, когда они доступны соответствующим сотрудникам. Раздробление данных по разным местоположениям может создать препятствия, а не преимущества. С использованием современных облачных инструментов для бизнес-аналитики компании способны анализировать комплексные наборы данных, разрабатывать стратегии и реализовывать бизнес-решения более продуктивно.

Слияние всех необходимых данных в единое целое представляет собой ключевой шаг, так как: во-первых, подключение "точка-точка" обеспечивает целенаправленные операции, помогая компаниям улучшить рабочие процессы и систематизировать использование нескольких веб-приложений. Однако несмотря на то, что этот метод управления данными (платформы социальных сетей, маркетинговые кампании, веб-сайты и другие способы) работает эффективно, из данных извлекается очень мало пользы. Эта политика может быть успешно распространена на всю компанию, включая маркетинговые кампании [3].

2. Оптимизация бизнес-процессов

В настоящее время все организации активно стремятся к оптимизации своей деятельности, чтобы достигать поставленных целей, минимизируя затраты ресурсов. Важной составляющей этой оптимизации является доступ к централизованным данным. Эти данные служат источником информации для компаний, помогая им выявить эффективные и неэффективные бизнес-процессы.

Подобно этому, компании могут обеспечивать изолированный доступ к централизованным данным, обеспечивая тем самым надежный обмен информацией и защиту данных. Этот метод также является наилучшей практикой для обеспечения безопасности информации и соблюдения конфиденциальности в соответствии с требованиями законодательства [4, 6].

3. Пример применения централизованных систем

Современный бизнес требует гибких и инновационных подходов к управлению данными, что породило такие концепции, как Data Fabric и Data Mesh, учитывающие распределенный характер данных, разнообразные потребности бизнес-подразделений и требования к организации аналитических усилий.

Data Mesh представляет собой модель, в которой централизованные ИТ-ресурсы обеспечивают инфраструктуру данных и контролируют управление данными, в то время как бизнес-области активно участвуют в сборе, моделировании, трансформации и распространении данных. В этой сетевой парадигме бизнес-области несут ответственность за кросс-функциональное управление данными, подчеркивая важность сотрудничества.

Data Fabric, с другой стороны, признает физическое и организационное распределение данных, но может ориентироваться на централизованное объединение данных на логическом уровне. Это позволяет внедрять различные службы данных и виртуализировать данные, сохраняя их на месте. Однако модели данных остаются универсальными, и инновации.

Вопрос о том, как совместить эти два концепта, остается актуальным. Решение может заключаться в интеграции их уровнях абстракции, аналогичных понятию наследования в программировании. Создание общей организационной модели данных, которая служит базовым шаблоном, позволяет бизнес-областям строить свои собственные семантические слои и обеспечивает автономию без фрагментации решений.

Таким образом, композиция и деривация данных могут обеспечить баланс между централизованным и децентрализованным анализом, позволяя бизнес-доменам создавать информационные продукты и использовать их как платформы, соответствуя методологии Data Mesh.

4. Преимущества и недостатки аналитической платформы в создании централизованных систем управления данными

Таблица 1.

Преимущества централизации аналитических систем

Таблица 2.

Недостатки централизации аналитических систем

Заключение

Таким образом все эти преимущества делают централизацию данных важным конкурентным преимуществом для организации, позволяя ей лучше использовать информацию в своих стратегических решениях и обеспечивать более высокое качество обслуживания клиентов. Для некоторых организаций централизованная структура имеет смысл, поскольку она объединяет людей и команды для работы над достижением конкретной миссии. По мнению других, система может создать слишком много точек данных, что снизит общую производительность.

Многокомпонентность и композиция данных становятся ключом к сбалансированному учету требований централизации и, в то же время, обеспечивают независимость и управление на уровне бизнес-домена. В результате создается эффективная структура управления данными, охватывающая всю организацию и каждое бизнес-подразделение, в частности.

Список литературы:

1. Анализ клиентов компании, как открытие новых горизонтов развития / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vc.ru/marketing/104025-analiz-klientov-kompanii-kak-otkrytie-novyh-gorizontov-razvitiya (дата обращения:  14.09.2023).
2. Как найти сокровища в данных, или Зачем нужна BI-система / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://practicum.yandex.ru/blog/bi-sistemy-business-intelligence/ (дата обращения:  14.09.2023).
3. Как настроить свою команду по анализу данных для достижения успеха – централизованные, децентрализованные и федеративные группы обработки данных / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.theseattledataguy.com/how-to-set-up-your-data-analytics-team-for-success-centralized-vs-decentralized-vs-federated-data-teams/#page-content (дата обращения:  14.09.2023).
4. Полное руководство по централизованному управлению данными / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wersel.io/centralized-data-management (дата обращения:  14.09.2023).
5. Худа П. Сравнение – Централизованные, децентрализованные и распределенные системы //GeeksforGeeks/ Портал по информатике для гиков. – 2019.
6. Централизованная или децентрализованная аналитика: от антагонизма к симбиозу / [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  https://blogs.sap.com/2022/05/06/centralized-or-decentralized-analytics-from-antagonism-to-symbiosis// (дата обращения:  14.09.2023).
7. 15 преимуществ и недостатков централизованной базы данных / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://nextphase.ru/15-преимуществ-и-недостатков-централиз/ (дата обращения:  14.09.2023).