Технологии Big Data в процессинговом бизнесе

Гриценко Д.В.
выпускник группы МВА CIO-32В
Школы IT менеджмента
РАНХиГС при Президенте РФ

Многие ИТ-специалисты в последние 10 лет принимают активное участие в исследованиях проблемы, получившей в зарубежных изданиях наименование Big Data.

Такие исследования включают в себя изучение технологий и методов обработки непривычно больших объемов данных (Big Data – англ. букв. «большие данные»), а также возможности их прикладного применения. Интерес широкой общественности к обозначенной проблеме обуславливает наличие разнообразных точек зрения на практическую применимость зарождающейся дисциплины, от мнения о высокой прикладной значимости направления практически в каждой сфере современного мира, до диаметрально противоположного мнения о том, что Big Data является очередной дорогой и модной, но не очень полезной «игрушкой».

Несмотря на наличие разногласий даже в формулировке термина Big Data, практически все исследователи указанного явления сходятся во мнении, что глобальные объемы мировых данных характеризуются экспоненциальным ростом. Изучение проблем хранения и обработки информации за последние годы сформировалось в отдельную дисциплину - Data Science, - в задачи которой входит,  в том числе, выявление методов работы со сверхбольшими объемами данных. Многие исследователи полагают, что Big Data является  закономерным следствием тенденций в обработке и хранении информации, и в дальнейшем разрабатываемые стандарты работы с подобными объемами данных будут использоваться повсеместно.

В настоящее время внедрение технологий обработки Big Data является сложной и дорогостоящей процедурой. По этой причине решение о внедрении подобных систем принимается только при наличии возможных перспектив по получению организациями дополнительных выгод от внедрения.

Целью данной работы является выявление потенциальных возможностей по получению конкурентных преимуществ процессинговой компанией, путем прикладного использования инструментария Big Data.

В качестве объекта исследования была выбрана компания, осуществляющая процессинговые услуги, основным видом деятельности которой является безналичная продажа топлива на АЗС с применением пластиковых карт.

Высокая конкуренция на рынке процессинговых услуг создает предпосылки для постоянного поиска и выявления факторов, предоставляющих конкурентные преимущества для компаний. В данной работе рассматриваются потенциальные выгоды от использования одного из таких факторов – технологий обработки сверхбольших объемов данных.

В ходе исследования была выполнена следующая работа:

• Выявлены критерии, позволяющие выделить Big Data в общем объеме информации, с которой компания сталкивается  в процессе своей деятельности. В дальнейшей работе корректная категоризация информации позволит определить применимые к ней технологии работы и методы анализа.
• Проанализированы существующие технологии хранения больших объемов информации и методы повышения вычислительной производительности систем.  Выявлены преимущества и недостатки рассмотренных технологий относительно классических архитектур построения ИТ-систем.
• Проанализированы современные методики анализа информации, применяемые при исследовании Big Data. Определены классы данных, к которым указанные методики применимы. Сформулирован перечень методов анализа, позволяющих решить рассмотренные в работе проблемы.
• Произведен обзор предложений на рынке ИТ-услуг по готовым инфраструктурным решениям, позволяющим обрабатывать Big Data. Рассмотрены возможности аутсорсинга в подобных решениях.
• Определены потенциальные источники поступления Big Data в ИТ-системы  организации. На основании полученных данных выявлены недостатки в текущей инфраструктуре, затрудняющие работу с коммерчески привлекательной информацией.
• Сформулирован перечень проблемных вопросов компании, решение которых станет возможным после внедрения инструментария Big Data. Выявлены принципиальные подходы к решению каждой проблемы.
• Проведена оценка потенциальных выгод от  внедрения технологий работы c Big Data, а так же предварительно оценена инвестиционная стоимость внедрения системы.

В результате проделанной работы было выявлено, что технологии работы с Big Data открывают возможности не только для решения сформулированных проблемных вопросов, но и для решения широкого круга задач по аналитике уже имеющейся в компании информации.

Таким образом, рассмотренные в работе технологии и методы анализа информации являются перспективным инструментом получения конкурентных преимуществ в процессинговом бизнесе. Заявленная выгода от исследуемых технологий подтверждается возможностью решения многих вопросов, связанных с владением информацией.

Отсутствие в отечественных компаниях широкой распространенности систем, способных обрабатывать Big Data, предоставляет дополнительные преимущества компаниям, уже внедрившим подобный инструментарий. В западном мире уже в 2012-м году три четверти компаний среднего и крупного бизнеса как минимум начали работы по оценке перспектив от внедрения технологий анализа Big Data.

Отдельным преимуществом работы с Big Data является возможность получения высоких вычислительных мощностей в виде аутсорсинговых услуг от ИТ-компаний, специализирующихся на предоставлении ресурсов для облачных вычислений. Используя такой подход, можно значительно сократить время, необходимое для внедрения технологии, или же получить на время проведения пилотного проекта гибкую и масштабируемую платформу для работы с большими объемами информации.

Потенциальная выгода от использования Big Data дополнительно проявляется в отсутствии ограничений на перечень решаемых проблем. Рассмотренные в работе методы обработки и анализа информации могут найти свое применение практически в любой сфере деятельности процессинговой компании: от повышения эффективности работы и рентабельности точек продаж до информационного обеспечения масштабных маркетинговых мероприятий.