Со временем дальнейшая интеграция сделает аналитическое окружение еще более цельным и простым в использовании. Но сегодня приходится иметь дело с разнообразием компонентов в аналитической платформе. Главное здесь – надежно настроить платформу в целом так, чтобы она могла удовлетворять все ваши аналитические потребности. Причем и насущные, и те, чье появление предвидится в ближайшие несколько лет.

Для успеха операционной аналитики необходимо соединить компоненты разным образом и без изъятий, как в прошлом, чтобы создать отдельное единое аналитическое окружение, которое можно масштабировать с целью управления любым типом и объемом данных для любого вида анализа. Это может показаться невыполнимой задачей, но сегодня рынок развивается стремительно, так что задача стала уже вполне осуществимой. В этой главе мы рассмотрим, как извлечь пользу из всех вариантов и правильно разместить аналитическую платформу, которая будет выполнять все требования операционной аналитики.

Прежде чем мы начнем, обратите внимание на то, что рынок изменяется крайне быстро. Эта глава была написана в начале 2014 г., и, хотя бо́льшая часть содержания книги не слишком чувствительна к фактору времени, не исключено, что кое-какой представленный в данной главе материал получит развитие к тому моменту, когда вы будете читать книгу. Общие концепции останутся актуальными еще долгое время, но, возможно, вам придется адаптировать некоторые специфические моменты с учетом новейших разработок инструментов и технологий и с учетом предложений, появившихся на рынке.

Планирование и внедрение аналитической платформы – непростая задача. В этом разделе мы рассмотрим несколько подходов и концепций, которые должны быть рассмотрены в ходе процесса планирования.

Клиенты часто удивляются, когда я говорю им о том, что операционализация аналитики не является собственно технологической проблемой{42}. Хотя существующие сегодня технологии позволяют обрабатывать подавляющую часть больших данных и удовлетворять потребности в операционной аналитике для подавляющей части организаций. Да, всегда встречаются нестандартные ситуации, но, пожалуй, все, что требуется вашей организации для успешного внедрения операционной аналитики в плане технологий, сегодня доступно на рынке. Если это так, почему тогда во многих организациях технологии рассматриваются как ключевая проблема?

Чтобы ответить на этот вопрос, важно понимать разницу между технологией как симптомом и технологией как причиной. В конце 2012 г. на ежегодной конференции, организованной моей компанией, у меня состоялся разговор с сотрудником крупного клиента. Этот человек входил в команду, занимавшуюся сетями и инфраструктурой, – сфера, с которой я редко сталкиваюсь по роду своей деятельности. Несмотря на то что наши миры редко пересекались, нам обоим было интересно поговорить друг с другом. Но когда разговор зашел о проблемах его компании, он не согласился с моим мнением о том, что дело вовсе не в технологиях.

Собеседник сказал, что понял меня, но при этом отметил, что в его компании использовались устаревшие сетевые протоколы. Корпоративная сеть попросту не справлялась с новыми объемами больших данных и новыми аналитическими требованиями. Сеть задыхалась, и ее поддержание в рабочем состоянии стало для него ежедневным кошмаром. Он поинтересовался, считаю ли я, что и в данном случае технология не является главной проблемой.

Тогда я спросил у собеседника, почему бы не внедрить в его компании продвинутые сетевые продукты, способные успешно обрабатывать потоки данных и удовлетворять аналитические потребности, с которыми не справлялась существующая сеть. Он признал такую возможность, но сказал, что не может модернизировать сеть, потому что ему не выделяют необходимого финансирования. Тем самым он только подтвердил мою точку зрения. Позвольте мне объясниться.

В этой конкретной ситуации технология не была главной проблемой, ведь необходимые технологические решения доступны на рынке. Проблема же заключалась в том, что команде моего собеседника никак не удавалось убедить руководство компании в необходимости внедрения этой технологии. Команда не могла добиться одобрения своего бизнес-кейса и выделения бюджета, потому что не была отмобилизована на реализацию проекта. Таким образом, хотя технологии были источником постоянной головной боли для его команды, но не они являлись главным источником проблем.

То же самое верно и при внедрении организациями операционной аналитики. В некоторых случаях будет казаться, что именно технология создает барьеры. В таких ситуациях я рекомендую вам посмотреть на ситуацию со стороны – действительно ли технология является причиной, а не симптомом проблем?

Распространено заблуждение насчет того, что новые аналитические технологии полностью заменят проверенные временем технологии. Разумеется, это не так. В действительности по мере расширения потребностей в аналитике и развития имеющихся технологий компании будут добавлять новые компоненты в аналитическое окружение, а не заменять старые на новые.

Пожалуй, наиболее широко распространено ошибочное мнение о том, что Hadoop (или более широкий класс нереляционных инструментов, к которым принадлежит Hadoop) постепенно заменяет окружение реляционных баз данных. Hadoop – это проект с открытым исходным кодом, позволяющий разбивать крупные файлы на части и обрабатывать их параллельно. (Далее в этой главе мы рассмотрим технологию Hadoop подробнее.) В действительности же Hadoop наращивает реляционное окружение, и им обоим найдется место в аналитических структурах современных организаций.

Такая путаница проистекает главным образом из того факта, что сегодня практически 100 % компаний уже используют реляционную технологию. Соответственно по рынку гуляет множество историй о том, как компании «переходят на Hadoop». Однако выражение «переходят на Hadoop» неверно. Правильнее будет говорить, что компании «добавляют Hadoop». При ближайшем рассмотрении практически во всех случаях мы видим, что Hadoop добавляется к существующему окружению, но никак не все окружение мигрирует на Hadoop.

Путаница усугубляется тем фактом, что обратный сценарий встречается крайне редко. Крайне мало организаций используют только Hadoop без реляционного окружения, и эти редкие исключения сосредоточены в основном в Кремниевой долине. Таким образом, нечасто можно услышать о том, что пользователь Hadoop «переходит на реляционную модель» или «добавляет реляционную модель» к своему окружению.

Одна из крупнейших компаний, которая традиционно использовала только Hadoop и нереляционные подходы, – это Facebook. Как известно, Facebook всегда делала ставку на разработку в своих стенах собственных технологий и проприетарных систем. Действительно, Facebook разработала Hive, один из первых и ныне популярных компонентов языка структурированных запросов, доступный пользователям Hadoop. Тем не менее на конференции, организованной Институтом хранения данных (The Data Warehousing Institute, TDWI) в мае 2013 г., Facebook объявила о том, что добавляет к окружению Hadoop реляционный компонент{43}. Почему она это делает? Потому что команда Facebook поняла: реляционная технология исключительно хорошо решает некоторые из проблем, с которыми сталкивается компания. Facebook очень долго пыталась заставить Hadoop делать то, что платформа не предназначена делать. Комбинация технологий оказалась более разумной и позволила высвободить ресурсы для решения других задач.