Технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида продолжает делиться с читателями своего блога прогнозами развития ИТ на предстоящий год. На этот раз он назвал основные тренды в области интеллектуального хранения данных.
.jpg) |
| Хью Йошида: «В 2017 году бизнес встал на путь цифровой трансформации, и первая проблема, с которой ему пришлось столкнуться, – неспособность получить доступ к полезным данным» |
Управление данными бизнеса — версия 2.0
В 2018 году бизнесу предстоит кардинально пересмотреть подход к управлению данными. Еще совсем недавно организация работы с корпоративной информацией основывалась лишь на обработке данных и метаданных. Однако сейчас бизнесу необходимо учитывать рыночный контекст и быть достаточно гибким, чтобы адаптироваться к реалиям цифровой экономики и новым типам данных – таким, как криптовалюты, например.
Новые принципы управления данными бизнеса должны учитывать контекст данных. Так, европейские организации вскоре столкнутся с необходимостью выполнять требования нового регулятора: 25 мая 2018 года в силу вступает Генеральный регламент ЕС о защите данных (GDPR). Он затронет все страны, в которых осуществляется обработка персональных данных граждан Евросоюза. Новый регламент вводит более строгие правила по защите персональных данных в Европе, тогда как в России действует собственный закон «О персональных данных», который вкупе с предписаниями так называемого «пакета Яровой» предъявляет к компаниям не менее жесткие требования.
Введение регламента GDPR вызвало в Европе не меньше споров, чем аналогичное законодательство в России, однако предприятиям, которые привыкли работать в отраслях с жестким регулированием, они кажутся вполне обычными. В любом случае, если граждане разных стран постепенно становятся такими же «цифровыми», как и данные, то попытка формализовать общие требования к получению, контролю и использованию информациии кажется вполне разумной. В связи с этим становится очевидной потребность бизнеса в более современных и интеллектуальных инструментах, которые помогут обнаружить нарушение безопасности и уведомить о нем. Таким образом, в наступающем году мы ожидаем рост спроса на технологии, основанные на интеллектуальных функциях адаптации к требованиям регулирующих органов и рынка.
Объектные системы хранения становятся интеллектуальными
В 2017 году бизнес встал на путь цифровой трансформации, и первая проблема, с которой ему пришлось столкнуться, – неспособность получить доступ к полезным данным. Приложения и технологические решения зачастую порождают труднодоступные изолированные «островки» данных, тогда как извлечение и применение нужной информации сопряжено с большими затратами. Такие «островки» создавались с конкретной целью и совсем не обязательно с намерением обмениваться данными. Многие из них содержат данные, которые дублируются или устарели либо еще корректны, но уже перестали использоваться из-за изменений бизнес-процессов или смены владельцев предприятия.
.png) |
| 80% усилий, связанных с получением из данных ценной аналитической информации, приходится на кропотливую работу по сбору и подготовке данных |
Специалисты по обработке и анализу данных утверждают, что 80% усилий, связанных с получением из данных ценной аналитической информации, приходится на кропотливую работу по сбору и подготовке данных. Концепция озер данных привлекательна, но невозможно просто слить все данные в одну систему. Если эти данные надлежащим образом не очистить, не отформатировать или не снабдить тегами-метаданными, позволяющими учитывать контекст, вы получите не озеро, а болото данных.
Объектные хранилища вмещают огромные объемы неструктурированных данных и даже обладают функционалом поиска и управления метаданными, но им не хватает способности распознавать контекст. В 2018 году объектное хранилище может стать умным: необходимо только получить программное обеспечение, способное выполнять поиск и чтение контента во множестве разрозненных массивов структурированных и неструктурированных данных и анализировать для очистки, форматирования и индексирования. Например, программное средство Hitachi Content Intelligence позволяет извлекать данные из разрозненных массивов и передавать их в рабочие процессы для обработки различными способами.
У нас уже была возможность увидеть эту и другие подобные технологии в действии; так, недавно одна медицинская компания проводила ситуационное исследование данных компьютерной томографии при острых нарушениях мозгового кровообращения. Для этого использовался специализированный сценарий, созданный для синтаксического анализа данных стандарта DICOM, разработанного для хранения медицинских изображений и историй болезни пациентов. Изначально процесс фильтрации и извлечения данных с тегами DICOM занимал 50 часов, однако использование Hitachi Content Intelligence на этапе обработки данных DICOM с набором тех же медицинских изображений позволило сократить время выполнения запроса до 5 минут. Это лишь наглядный пример повышения производительности системы более чем на 99,8% при грамотном использовании средства для умной работы с данными.
