3 DaaS-кейса: чем хороша и опасна облачная аналитика Big Data

В этой статье продолжим разбираться с DaaS-подходом и рассмотрим несколько реальных кейсов, когда бизнес выбирал услугу «данные как сервис» у облачного провайдера и какую практическую пользу, а также проблемы это принесло. Читайте в нашей статье, как концепция Data as a Service влияет на деятельность частных компаний и целых государств, а также каких результатов помогает добиться встроенная в DaaS-платформы аналитика больших данных (Big Data).

5 направлений бизнеса, где пригодится DaaS

Прежде чем рассказать о практических примерах использования концепции Data as a Service, перечислим варианты ее применения в реальном бизнесе [1]:

бенчмаркинговый анализ, когда автоматический сбор и глобальная аналитика больших данных позволяет сравнивать показатели эффективности своей компании с конкурентами и отраслевыми аналогами;
единая версия данных для сторонних сервисов, когда DaaS-платформа выступает в качестве единого безопасного хранилища данных с возможностями поиска, например, логистические приложения могут использовать общедоступные данные для интеграции сведений о поставщиках или датасеты с географическими локациями.
торговая площадка (маркетплейс) для конфигурации данных между клиентами, включая межкорпоративный обмен данными или результатами анализа Big Data;
выставление счетов (биллинг), когда обмен данными между приложениями или API-вызовы должны коммерчески оцениваться и соответствующим образом тарифицироваться;
оптимизация производительности в режиме near real-time, начиная от регистрации статистических данных до их анализа и корректировки во время выполнения. Например, динамическое упорядочение фильтров отчета при его построении на основе статистики вычисляемых полей или логика выполнения транзакции, которая может быть оптимизирована для каждой задачи.

3 примера практического внедрения концепции Data as a Service

PointsBet, один из самых крупных онлайн-букмекеров Австралии, использует DaaS-подход для быстрого масштабирования и обработки данных, чтобы соответствовать уникальным требованиям государственного регулирования этого вида деятельности, включая местные и международные нормативные акты. Также «данные как сервис» позволяют компании настроить свою работу так, чтобы удовлетворить нестабильный спрос на онлайн-ставки. В этой сфере даже незначительный сбой во время крупного спортивного события может иметь катастрофические последствия, когда потери могут исчисляться миллионами долларов. PointsBet использует платформы Talend Cloud и Microsoft Azure, которые легко масштабируются, позволяют эффективно обрабатывать пиковые запросы и быстро запускать новые проекты. PointBet также использует «данные как сервис», чтобы улучшить качество обслуживания новых продуктов и рекламных акций и определить относительный успех своих различных продуктов для ставок [2].

Американская медицинско-маркетинговая компания, DMD Marketing Corp., использует DaaS-подход, предлагая единственную аутентифицированную базу данных из более чем 6 миллионов медицинских работников США. Ключевым преимуществом этого бизнеса является качество данных, предоставляемых для Министерства здравоохранения США. DMD Marketing Corp. также использует Talend Cloud, чтобы клиенты могли самостоятельно понимать и взаимодействовать с нужными им данными. DaaS-платформа помогла компания ускорить анализ данных более чем на 50%. Кроме того, данные электронной почты теперь обновляются каждые 24 часа, что помогает компании опережать конкурентов, гарантируя быструю доставку требуемых данных [2].

Однако, при множестве положительных примеров практического использования DaaS, следует также отметить кейс с негативным влиянием преимуществ этой модели на конечных пользователей. Наиболее ярким случаем является ситуация с выборами президента США в 2016 в 2016 году, когда специалисты консалтингового агентства Cambridge Analytica собирали и анализировали данные пользователей Facebook для запуска целенаправленной политической кампании [3]. Напомним, соцсеть Facebook предоставила Cambridge Analytica возможность сбора личных данных миллионов своих пользователей через развлекательное приложение-викторину «Это ваша цифровая жизнь», выступив в качестве DaaS-платформы. В связи с этим Федеральная комиссия США по торговле проводит расследование деятельности Facebook на соответствие указу 2011 года, согласно которому необходимо уведомлять пользователей и получать от них разрешение при передаче их личных данных третьей стороне, если подобные действия идут вразрез с установленными самими пользователями настройками конфиденциальности [4].

Таким образом, при выборе модели Data as a Service в качестве парадигмы работы с большими данными, следует помнить о рисках, связанных с нарушением 152-ФЗ и GDPR. Об этом мы поговорим в следующей статье, рассмотрев наиболее популярные DaaS-решения, а также биржи данных и DMP-платформы.

А как на практике внедрить концепцию Data as a Service в проекты цифровизации своего бизнеса или цифровой трансформации государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете в рамках нашего обновленного курса «Аналитика больших данных для руководителей» в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве.

Смотреть расписание

Записаться на курс

Источники