Гаяне Арутюнян

IBM Client Center – Архитектор

82190210@ru.ibm.com

7 985 226 78 64

Что нам позволяет делать технология

Big Data. Анализ и Прогонозирование

Бизнес-аналитика как залог роста бизнеса.

Содержание

• Введение

• Архитектура решений

• Области применения

• Заключение

Предприятия нацелены на улучшение своих результатов

4

Сокращение рисков

Прогнозирование будущих результатов с

высокой степенью вероятности

Снижение затрат

Увеличение прибыли

Что происходит? Где мы

выигрываем?

Что может

произойти?

Что делать

дальше?

Сложность восприятия информации в масштабах организации возрастает

5

Трудности на пути выбора и принятия решения

Как я могу быть уверенным, что пользователи использовали достоверную информацию для управления

бизнесом?

Задачи бизнеса Задачи ИТ

Доставка достоверной

информации из

фрагментированных,

разнородных систем в нужном

объёме и заданной скоростью.

Доставить требуемую

информацию тогда и в том

виде как это будет

необходимо

Extr

act

– Tr

ansf

orm

– L

oad

(ET

L)

Text & Data Mining

Web

Mobile

Office

Аналитический уровень

Уровень представления

Уровень доставки

Уровень Данных

•В

ыб

ор

ка

•Р

ест

рук

тур

иза

ци

я •

Пр

ед

ост

авл

ен

ие

Источники Данных

• Центральное хранилище данных • Оперативный склад данных • Зоны временного хранения

InfoCubes

Dashboards

Scorecarding

Reporting

Analysis

Чт

о п

ро

исх

од

ит

?

По

чем

у эт

о п

ро

исх

од

ит

?

Статистический Анализ

Разработка моделей

IBM Industry Models • Logical data models • Process models • Business solutions templates

Прогнозный Анализ

Сценарный Анализ

Data Warehouse

Многомерный Анализ

•И

звл

ече

ни

е

•П

ре

об

раз

ова

ни

е

•За

груз

ка

Sele

ct –

Re-

stru

ctu

re –

Del

iver

(SR

D)

Планирование Metadata

НСИ

Data Integration

Business Analytics

Business Intelegence

Документы

Файлы

Электронные Архивы

OLTP

Data Quality

© 2013 IBM Corporation

Платформа IBM BIG DATA

BI / Reporting

BI / Reporting

Exploration / Visualization

Functional App

Industry App

Predictive Analytics

Content Analytics

Analytic Applications

IBM Big Data Platform

Systems Management

Application Development

Visualization & Discovery

Accelerators

Information Integration & Governance

Hadoop System

Stream Computing

3 - Extend your data warehouse to

incorporate new data types

InfoSphere BigInsights

2 – Take advantage of streaming data and find

the valuable insights

InfoSphere Streams

1 – Discover, understand and

navigate all big data sources

Data Explorer (Vivisimo)

5 – Optimize infrastructure to lower

cost and improve performance

PDA/PDOA

(Netezza/ISAS)

4 – Reduce the cost of your data warehouse by utilizing Hadoop

InfoSphere BigInsights

6 – Establish and maintain an accurate,

secure and trusted view of all available data

InfoSphere Information

Server & Optim

Master Data Management

Databases & Tools

7 – Manage and leverage trusted

customer and product information

InfoSphere MDM

Data Warehouse

© 2013 IBM Corporation

1. EuroBuzz with France Televisions Smarter Analytics applied to the Eurovision Song Contest

• Collect unstructured data from social media

sources in real-time

• Extract structured information from

unstructured text using text analytics tools

• Aggregate a huge amount of data to provide

rich KPIs and trends

Process large incoming data and compute real-

time analysis from various and unstructured

content

Detect real-time insights from social media

contents, anticipate, detect new consumer

trends, behaviors.

Solution Overview

Challenges

Solution

Benefits

Tweets on

Eurovision

event

API

Real-Time Tweet

Analysis to get artists

buzz

#eurovision

#eurofrancetv

buzz

More than

1.200.000

tweets filtered

by Streams and

containing a

buzz on artists

and songs

Semi-finals &

finals

24 hours Data

Aggregation

with Streams

11 tweets/sec

peaks on

France

Televisions

hashtag during

the show

Outline Sweeden success 3 hours before

the end of the show

« Best Web App » (IBC Award 2012)

Решаемые задачи

Banking

• Customer Intimacy & Offer Optimization

• Integration into Enterprise Risk

Insurance

• Cross-sell & Retention

• Risk-based Claims Processing

Government

• Crime Prevention

•Analytics for Smarter Cities

Education

• Student Performance

Retail

• Market Basket Analysis

• Assortment Planning

Telco

• Churn Management

Industrial

• Predictive Maintenance

Индустриальные модели

Банковская (Data,

Process and Services Models)

Рентабельность, маркетинг

Управление рисками

Упр. Активами и пассивами

Соответствие правовым нормам

Изменение бизн. процессов

Финансовые рынки (Data, Process and Services Models)

Управление рисками

Упр. Активами и пассивами

Соответствие правовым нормам

Расширение клиентов

Преобразование офисов и моделей обслуживания

Здравоохранение (Health Plan Data Warehouse)

Претензии

Упр.здравоохранением

Мед. Сети и поставщики

Продажи и маркетинг

Финансирование

Торговля (Retail Data Warehouse)

Специфичность клиента

Управление торговлей

Упр. Складами и продукцией

Упр. Сетью поставщиков

Соответствие правовым нормам

Телеком (Telecommunications Data Warehouse)

Управление оттоком

Упр. Отношениями и сегментация

Продажи и маркетинг

Качество обслуживания и жизненный цикл продукции

Использование профилей

Специфичность клиента

Претензии, Правила, Подписки

Производительность посредников

Соответствие правовым нормам

Управление рисками

Изменение бизн. процессов

Страхование (Data, Process and Services Models)

Заключение

• Преобразовать данные в весомую информацию

• Использовать и преобразовывать существующие

модели бизнеса

• Контролировать и управлять процессом

преобразования данных

• Использовать проверенные решения

19

Полезные ссылки

• SPSS - http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/ • https://www.ibm.com/developerworks/mydeveloperworks/groups/s

ervice/html/communityview?communityUuid=22d463bb-07c0-48fe-b392-ead5993ddc1f

• Cognos Business Intelligence and Financial Performance Management

http://www-01.ibm.com/software/data/cognos/ • IBM Netezza. The Simple Data Warehouse Appliance for Serious

Analytics http://www-01.ibm.com/software/data/netezza/ • InfoSphere Warehouse http://www-

01.ibm.com/software/data/infosphere/warehouse/edition-comparison.html

• Контакты: – Арутюнян Гаяне: 82190210@ru.ibm.com

+ 7 985 226 78 64