Само анализите в реално време отговарят на днешната бизнес динамика

От бизнес гледна точка трудностите са други - повечето клиенти все още са доста недоверчиви по отношение на боравенето с данните, особено ако става въпрос за някакъв вид лични данни. Това пък представлява трудност за нас, защото процесът да ги убедим, че всички чувствителни данни могат да бъдат и анонимизирани и защитени, е доста трудна задача. А когато става въпрос за публичния сектор, който почти изцяло борави с лични данни, предизвикателствата са още по-големи, защото самите институции пък трябва да защитят нововъведенията, които искат да направят, пред недоверчивото обществено мнение.

Наследството в организациите е също проблем - съхранявани са много копия на данните, за да могат да бъдат анализирани по подходящ начин със специфични инструменти за точно определена бизнес цел. Това води до т.нар. острови от данни, както и до много и различни инфраструктурни среди, които ги обслужват.

От друга страна обаче, стана и ясно, че много сериозен обем от критични данни никога няма да бъде подходящо да се съхранява в публичните облачни пространства - поради регулаторни, законови и други съображения. Но пък традиционният data lake подход за изграждане на единно място за съхранение и обработка на всички данни в организациите изисква много специфични познания и не решава проблема с разнообразието от необходими инструменти и паралелни инфраструктури. Защо? Защото най-популярните аналитични платформи са създавани като сбор от много различни технологии, които са били вече утвърдени.

И не на последно място - човечеството изгражда все по добра свързаност във все повече точки на света и се стреми да автоматизира и роботизира все повече процеси и функции. Това е изпитание, което остарелите вече аналитични среди не могат да преодолеят. В миналото анализите не е било необходимо да са в реално време, а най-важното при работата с данните в днешно време е процесите да са релевантни, т.е. да носят последици веднага.

Да вземем например проектите за автономни автомобили, които са толкова популярни напоследък. Ако ръководиш такъв проект, можеш да имаш съвършената платформа, която събира информация за това къде какъв пътен знак има, къде има светофар или пешеходна пътека, ограничения на скоростта и т.н., но ако нямаш адекватен алгоритъм, който да връща информация към колата в реално време и тя да знае, че тук трябва да се завие или че приближава опасно към друг автомобил например, събраната информация сама по себе си е безсмислено упражнение.

Накратко казано - новото нормално не намалява предизвикателствата, а точно обратното. Пандемията насочи много организации към разбирането, че трябва да са много по-гъвкави и бързо приспособими към непрестанната динамика на съвремието.

Какви са основните тенденции при обработката на критични бизнес данни и доколко фирмите са склонни да доверяват обработката им на автоматизирани системи?

Основната тенденция е необходимостта от анализи в реално време - те единствено отговарят на днешната бизнес динамика.

Другата базисна тенденция е хибридният подход в съхранението и обработката на данни. Хибриден подход означава, че едновременно се използват притежавани от компаниите ресурси и ресурси извън тях - като например облачни инфраструктури или платформи, живеещи изцяло в облачното пространство.

Сред тенденциите можем да откроим използването на модерни средства от типа на изкуствен интелект и машинно обучение - те дават все по-добри резултати и доверието в тях нараства. Друг процес, които е все по-популярен, е използването на аналитични среди, които комбинират традиционните Data Warehouse възможности с предимствата на Data Lake технологията (т.нар. Lakehouse платформи).

По отношение на доверието в автоматизираните системи - все повече организации и бизнеси осъзнават, че автоматизацията не е само "мода" и не е само инструмент, който решава проблеми по въвеждане на системи в експлоатация. Това е начин на мислене, в чиято основа е заложен подходът за стандартизация и може да служи като средство за защита на организациите от различни видове атаки и сривове. Хубаво е, че ставаме свидетели на все по-рационален подход от страна на организациите по отношение на инвестициите и усилията за изграждане и използване на аналитични среди.

Да поговорим за сигурност. Преди близо две години HPE стартира платформата НРЕ Ezmeral, която е насочена именно в посока обработката на данни. Какви са най-често срещаните атаки и какви стъпки са предприети в Ezmeral за защита от тях?

Едно от основните предимства на HPE Ezmeral е, че е напълно интегрирана платформа, която не просто обединява различни инструменти по единен интерфейс за управление. HPE Ezmeral улеснява процеса на интеграция многократно, защото изисква еднократен процес на интеграция с външни Security платформи от типа IAM (Identity and Access Management), а не налага този процес да бъде повтарян многократно - за всеки отделен инструмент с неговите особености. Политиките за сигурност в платформата покриват цялата среда и важат за всички инструменти.

Платформата поддържа всички съвременни методи за контрол на достъпа - например Two Factor Authentication. Достъпът до всеки обект в платформата се осъществява по най-гъвкавия известен до момента начин - чрез т.нар. Access Control Expressions. Те надграждат стандартните методи на регулиране на достъпа до споделени файлови и обектни ресурси. Задължително условие за достъп до който и да било ресурс е генерирането на т.нар. Security token, който по подразбиране е ограничен във времето.

Чрез интеграция с Spiffe framework, който вече част от HPE Ezmeral екосистемата, може да се изгради Zero-trust архитектура на средата. Това е най-модерният начин за защита, създаден към момента.

Как виждате бъдещето на анализите на бизнес данни? Кои ще са основните предизвикателства през идните години?

И на двата въпроса отговорът е един и същ - хората. Човешкият ресурс е и бъдещето и основното предизвикателство специално за българския пазар. Платформите ги има, те ще се развиват, компаниите работят в тази посока. Но все още има много компании, които подценяват важността на експертите и тяхното профилиране. Хората, като кажат ИТ, и за тях това е достатъчно. А то не е. Специалистите си имат профили. Все едно да кажеш просто "лекар". А той може да е кардиолог, неврохирург, ортопед. Когато имаш проблем с очите, отиваш на очен лекар, т.е. при специалист, не просто "при лекар". По същия начин профилирането при ИТ специалистите е също толкова важно.

И тук според мен малко българския пазар поизостава в това разбиране. Едно от основните предизвикателства е, че бизнесите, освен да разбират нуждата от това да имат технологии и да ги ползват по най-добрия начин, трябва да разбират и нуждата от това да имат човешкия ресурс, правилните специалисти, които да боравят с тези технологии. Дори и за големите компании у нас е трудно, първо, да намерят хора за всяка отделна ИТ задача, второ, да осигурят бюджетен ресурс, за да може всеки да работи профилирано. Затова бизнес лидерите не бива да се колебаят да търсят външен ресурс, когато трябва да се справят с комплексните процеси, свързани с управлението и анализа на данни. ИТ служителите в повечето случаи не са профилирани да се справят с такива предизвикателства. Но пък всяка инвестиция в по-ефективното използване на данните неизменно води до бизнес растеж и повече бизнес стойност.

---

Българското бизнес представителство на "Хюлет Пакард Ентърпрайс управляван от Селектиум", организира събитие под надслов "Превърнете хаоса от данни в бизнес стойност", което ще се състои на 12 октомври. Във форума ще се включат експерти от различни сектори, за да говорят за предизвикателствата в областта на работата с големи обеми данни и възможните им решения.