Железнодорожный транспорт - находка для Big Data

iBusiness: Насколько сложно находить новые применения для больших данных? Какой сценарий в вашей практике встречается чаще: ищется решение под назревшую проблему или внедряется продукт, в котором имеются потенциально полезные функции (то есть проблему нашел и решил сам вендор)?

Барбара Борман: Вообще сначала мы хотели посмотреть, какие в целом преимущества нам дают большие данные, а уже затем - в решении каких проблем они могут нам помочь.

Нам не составило труда найти проблему, которую мы могли бы устранить с их помощью. Напротив, у нас было множество идей о том, в каких случаях мы можем обратиться к Big Data, и сценариев использования этой концепции, поэтому мне даже пришлось обратиться к руководству компании для расстановки приоритетов. Но когда мы проверили данные и проанализировали их, у нас возникли дальнейшие вопросы, проблемы и идеи.

"У нас было множество идей о том, в каких случаях мы можем обратиться к Big Data, и сценариев использования этой концепции" - Барбара Борман

Барбара Борман: В SBB Cargo мы пока только начали внедрять инструменты Big Data, так что, думаю, основные испытания и трудности ждут нас впереди.

Барбара Борман: Большинство людей пока не готовы к использованию Big Data и Google Analytics

На данный момент мы сталкиваемся с двумя основными проблемами. Первая связана с идентификацией и получением данных из различных источников - много систем не связаны воедино, есть большое количество разрозненной информации. Очень сложно получить необходимые данные даже внутри SBB Cargo. Например, мы не можем получать информацию от поставщика инфраструктуры из-за проблем с законодательным регулированием.

Вторую проблему вы уже упомянули в вашем вопросе - большинство людей не готовы к использованию Big Data и Google Analytics. Они привыкли принимать решения, исходя из своего собственного опыта и руководствуясь своими личными ощущениями, а не опираясь на данные. И чтобы изменить это восприятие, потребуется время. Но в итоге мы все равно этого добьемся, ведь все больше людей, преимущественно молодых специалистов, приходят в отрасль, в транспортный бизнес, и понимают, что перемены необходимы.

"Все больше людей, преимущественно молодых специалистов, приходят в отрасль, в транспортный бизнес, и понимают, что перемены необходимы" - Барбара Борман

iBusiness: Удается ли вам посчитать количественную отдачу от внедрения решений Big Data? Можете привести пример?

Барбара Борман: На данный момент у нас нет специально созданного экономического обоснования проекта по большим данным, но могу сказать, что пока мы не сталкивались с какими-то большими тратами. В основном это были человеческие ресурсы (я и моя проектная команда), мы практически не тратились на специализированные платформы для обработки больших данных (как Hadoop, Hana и т.д.).

iBusiness: Увеличиваете ли вы количество источников данных на ж/д транспорте? Что это за новые источники данных?

Барбара Борман: Мы считаем, что данные, полученные с датчиков, расположенных на транспортных средствах (локомотивах, вагонах, контейнерах и т.д.), - это перспективный источник информации в железнодорожной отрасли. Еще один потенциальный вариант - данные с мобильных приложений, которыми пользуются наши водители и наземные операторы, а также запросы на грузовое бронирование, получаемые от наших клиентов. Я уверена, что через год или два будет еще больше новых источников данных, о которых мы пока даже не задумывались.

"Я уверена, что через год или два будет еще больше новых источников данных, о которых мы пока даже не задумывались" - Барбара Борман

iBusiness: Как внедрение инструментов BI и Big Data улучшило комфорт пассажиров Швейцарских федеральных железных дорог (SBB)?

Барбара Борман: Я не специалист по части пассажирских перевозок SBB, это другое подразделение. Я знаю, что у них запущен ряд проектов, но не могу точно сказать вам, чего им уже удалось достичь.

iBusiness: Что вы можете сказать о решениях компании Teradata - насколько они удобны в работе, функциональны, гибки? Почему вы выбрали именно их?

Барбара Борман: Я не "технарь", а человек бизнеса, и мне не приходилось работать с решением Teradata - поэтому я не могу ответить на этот вопрос с технологической точки зрения. В моем понимании Teradata является одним из лидеров в области BI-технологий, и вместе с платформой для исследования данных Teradata Aster компания предлагает решения, которые являются довольно гибкими и простыми в использовании. Кроме того, с партнерами Teradata, например компанией Tableau Software и рядом других, очень легко получить именно то, что вам нужно.

Мы решили работать с Teradata на подготовительной стадии проекта, потому что на тот момент это была единственная компания, за плечами которой было большое количество завершенных проектов в транспортном секторе. Для SBB Cargo важней "правильно сформировать установку, понять философию", чем "то, какую технологию мы хотим использовать", и здесь Teradata нам подходит как нельзя лучше, потому что они действительно понимают ценность данных и аналитики и могут донести это до руководства. Бесполезно говорить о функциях MapReduce и о том, как то или иное решение по индексированию документов ускорит бизнес-аналитику, если бизнес не понимает, какой тип аналитики они хотят использовать и зачем им это все нужно.

Ссылки по теме

• Обратиться в Интернет-магазин ITshop.ru за дополнительной информацией/по вопросу приобретения продуктов
• Услуги по внедрению решений для обработки больших объемов данных
• Подробнее о решениях IBM для управления большими данными (IBM Big Data)
• Статьи по теме Big Data
• Новости по теме Big Data