Jedni lubią kiepskie filmy — inni ich nie znoszą. Zależnie od wieku widza mogą to być: „Myra Breckinridge” w latach siedemdziesiątych, „Najdroższa mamusia” w osiemdziesiątych, „Batman i Robin” w dziewięćdziesiątych lub „Gigli” w pierwszej dekadzie XXI wieku (chociaż trzeba przyznać, że potem Ben Affleck miał świetną rolę w „Operacji Argo”). Niektórzy czule wspominają te filmy, ale Wikipedia (i prawdopodobnie większość ludzkości) zalicza je do najgorszych filmów w historii kina.

 

Już wkrótce mniej kiepskich filmów będzie miało szansę odnosić sukcesy nawet po najbardziej hucznym premierowym weekendzie — wynikającym z początkowej ciekawości widzów rozbudzanej przez atrakcyjną, krzykliwą reklamę i zwiastuny. Poniosą klęskę już w następny weekend. Negatywne opinie będą się bowiem rozprzestrzeniały w poszczególnych krajach i na całym świecie w czasie krótszym niż tydzień. Dzięki temu mniej widzów będzie oglądać te filmowe klapy, tracąc pieniądze na coraz droższe bilety.

Ale co pustki przed kasami mają wspólnego z analizą danych biznesowych (business intelligence — BI) i technologią in-memory computing? Wielu z nas wie z własnego doświadczenia, że opinie kinomanów i innych konsumentów szybko się rozprzestrzeniają kanałami mediów społecznościowych, takimi jak Twitter i Facebook. Technologia in-memory computing wpływa na zarządzanie analizą danych biznesowych m.in. przez usprawnienie tego procesu zbierania informacji zwrotnych.

Gdzie analiza danych biznesowych i in-memory computing odgrywają ważną rolę?

Analiza danych biznesowych to znacznie więcej niż tylko wymyślne konsole. Obejmuje ona analizy dla potrzeb planowania finansowego i konsolidacji finansowej oraz zarządzania strategią, opłacalnością i kosztami, a także analizę predykcyjną. Bill McDermott, jeden z dyrektorów generalnych SAP, powiedział, że udoskonalenia w dziedzinie analizy danych biznesowych doprowadzą m.in. do wyeliminowania „pośredników w analizie danych biznesowych”, którzy przekazują dane takie jak kluczowe wskaźniki wydajności (KPI).

Można się nie przejmować kiepskimi filmami i ich losem. Jednak dla firm ważna jest opłacalność ich operacji biznesowych, produktów i usług. Na przykład w produkcji technologia in-memory computing łączy warsztat z salą spotkań zarządu — pracownicy warsztatu mają natychmiastowy dostęp do tych samych danych co członkowie zarządu. W segmencie produktów powszechnego użytku kierownicy ds. produktów kontrolują stan zapasów i dane z punktów sprzedaży, ale wkrótce będą także powiadamiani o krytycznych opiniach na temat tych produktów publikowanych na Twitterze lub Facebooku. Jeśli zakład energetyczny będzie mógł analizować trendy w zużyciu energii na podstawie odczytów liczników w czasie rzeczywistym, będzie też mógł oferować odbiorcom — także w czasie rzeczywistym — obniżone ceny w określonym tygodniu lub miesiącu, jeżeli zmniejszą oni zużycie w tym dniu.

Technologia in-memory computing, która łączy w sobie innowacje w dziedzinie sprzętu i oprogramowania, wykorzystuje analizę danych biznesowych do zwiększenia wydajności i obniżenia kosztów. Oto kilka przykładów pokazujących, jak in-memory computing może wykorzystywać analizę danych biznesowych w różnych operacjach biznesowych:

• łączenie analiz, operacji i procesów zarządzania wydajnością w jednym środowisku oprogramowania;
• łatwiejsze podejmowanie trafnych decyzji biznesowych dzięki lepszej widoczności dużej ilości informacji biznesowych — wielkich zbiorów danych, które coraz częściej będą pochodzić także z małych i średnich firm, w miarę jak z upływem lat będzie poprawiać się wykorzystywanie danych i tworzyć się historia;
• szybsze i elastyczniejsze reagowanie na działania biznesowe dzięki analizie i raportowaniu w czasie rzeczywistym;
• ułatwienie wdrażania innowacyjnych aplikacji biznesowych, w tym mobilnych,
• usprawnienie procesów i operacji informatycznych i biznesowych. Korzyści związane z informatyką obejmują zmniejszenie ilości sprzętu, wzrost wydajności i prężności biznesowej, szybsze wdrażanie i większe możliwości rozwoju przyrostowego.

Rewolucja z gorącymi i zimnymi danymi oraz konsolą do analizy danych biznesowych

Mimo inwazji wielkich zbiorów danych większość danych w hurtowniach danych jest wykorzystywana w niewielkim stopniu. Utrzymywanie woluminów danych stanowi znaczny, stały koszt, który należy zminimalizować. W tym celu dane rzadko używane, np. dane służące do analizy wieloletnich trendów, powinny być przechowywane w „zimnych” urządzeniach i bazach danych. W przestrzeniach „gorących”, o łatwiejszym dostępie, powinny być umieszczone tylko dane często wykorzystywane, np. dane służące do analiz krótkoterminowych. W miarę jak rozrastają się kategorie analizy danych biznesowych, uzgodnienie jednej definicji analizy danych biznesowych dla całej branży informatycznej staje się prawie niemożliwe, zwłaszcza w obliczu wpływu technologii in-memory computing.

To nie jest kiepski film — rewolucja in-memory computing już się rozpoczęła i można na niej skorzystać.

 

Źródło: www.scn.sap.com
Autor: Ruth Lerario