CC BY
43112 ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021
DOI: 10.47581/2021/PS92/IE.5.55.17 ОБЗОР ПЛАТФОРМ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ Лукьянченко Екатерина Леонидовна, магистрант (e-mail: lukyanchenko@mail.ru) Ильяшенко Оксана Юрьевна, к.п.н., доцент (e-mail: ioy120878@gmail.com)
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Статья посвящена обзору аналитических платформ управления данными крупнейших российских компаний: Ростелеком, Сбер и Газпром нефть. Авторы описывают базовые функции аналитической платформы управления данными, а также исследуют особенности и преимущества каждой платформы.
Ключевые слова: аналитика, большие данные, платформа управления данными, управление данными
На сегодняшний день большинство организаций понимают всю широту возможностей при использовании концепции управления на основе данных. Данные генерируются, собираются, хранятся и используются как государством и бюджетными организациями, так и коммерческими предприятиями [1]. Более того, многие компании используют технологию Big Data для управления ресурсами, управления взаимоотношениями с клиентами, для прогнозирования спроса и персонализации предложений.
Для результативной работы с данными компании могут использовать платформы управления данными. Аналитическая платформа управления данными - это программное обеспечение, позволяющее хранить, обрабатывать и анализировать данные, собираемые из различных источников. Базовые функции платформы управления данными включают [2]:
• Сбор данных. Платформа является централизованным хранилищем для данных разного типа, собираемых из различных источников. Для сбора данных платформа должна обладать возможностью автоматического приема данных, а также инструментами для хранения и извлечения данных.
• Анализ данных. Платформа управления данными должна предлагать инструменты для проведения анализа данных. Это могут быть как инструменты для создания запросов и отчетов, так и расширенные инструменты визуализации, построения графиков и таблиц.
• Передача данных. Платформа управления данными может использоваться для подключения к другим платформам, например, к рекламным биржам. Такая функция позволяет расширить возможности при работе с данными.
Первой среди отечественных компаний внедрила комплексную аналитическую платформу управления данными ПАО «Газпром нефть». Проект
_ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021 113
реализован в дирекции региональных продаж компании и уже охватывает не менее 50% аналитических проектов и инициатив. Платформа представляет собой так называемое «озеро данных», в которое попадают рыночные, геологические данные, а также данные с АЗС и НПЗ. Далее данные обрабатываются и хранятся в «озере», обеспечивая доступ по единым правилам для работы с такими инструментами, как машинное обучение, математическое моделирование, В1 и средства разработки (см рис. 1).
Главной особенностью проекта стали уникальные требования компании «Газпром нефть» в области безопасности решения. На уровне всех компонент решения обеспечены требования к защите информации в соответствии со стандартами компании, «озеро данных» сертифицировано для работы с коммерческой тайной и персональными данными [3].
ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
Рисунок 1 - Схема комплексной аналитической платформы управления
данными ПАО «Газпром нефть» [3]
В настоящее время аналитическую платформу, реализованную компанией «Газпром нефть» с уверенностью можно назвать уникальной разработкой на отечественном рынке. Тем не менее, ее применение и популяризация решений на основе технологий работы с большими данными будет способствовать повышению интереса к внедрению похожих разработок.
114 ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021
В России одной из наиболее развитых платформ управления данными, доступной к покупке и внедрению сторонними компаниями, является платформа компании Ростелеком. Платформа может быть адаптирована для использования в таких отраслях, как здравоохранение, ритейл, телекоммуникации, финансы, промышленность, энергетика и добыча полезных ископаемых. На базе платформы Ростелеком кроме расширенной бизнес-аналитики данных и отчетности может быть реализована клиентская аналитика с автоматизацией управления оттоком клиентов, персонализированного маркетинга и управления пользовательским опытом; платформа может быть использована для внедрения технологии интернета вещей в обслуживании внутренних бизнес-процессов (логистика, прогнозирование ремонта и поломок, управление ресурсами), в медицине (удаленный мониторинг жизненных показателей, телемедицина), в оптимизации государственных услуг (умный город) и многих других сферах. Наконец, на базе платформы могут быть автоматизированы процессы оценки и моделирования рисков, предупреждения мошенничества, соответствия деятельности компании требованиям регуляторов [4].
Платформа управления данными Ростелеком состоит из набора компонентов (см. рис. 2):
1. Компоненты обработки/передачи данных:
a. RT.Streaming - инструмент для управления процессами изменения, загрузки и выгрузки данных с возможностью настройки потоковой или пакетной обработки данных.
b. RT.DataLoader - инструмент для выгрузки больших объемов данных в хранилище данных.
c. RT.DataSync - инструмент для синхронизации данных и структур нескольких БД между собой.
2. Компоненты хранения данных:
a. RT.Hadoop - инструмент для организации корпоративного хранилища данных, основан на базе Apache Hadoop.
b. RT.Warehouse - СУБД для построения хранилищ данных.
c. RT.WideStore - СУБД с открытым кодом для обработки широких да-тасетов.
d. RT.Cassandra - распределенная NoSQL база данных для построения хранилищ данных.
3. Компоненты управления:
a. RT.ClusterManager - инструмент управления кластерными решениями хранения и обработки данных.
b. RT.Security - инструмент управления безопасностью кластера Hadoop.
c. RT.MDM - инструмент централизации и контроля согласованности НСИ.
d. RT.DataGovernance - инструмент документирования данных.
4. Информационные продукты и сервисы:
_ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021 115
a. ОРПОН - сервис для построения единой платформы адресов и объектов недвижимости в ИТ-ландшафте компании
b. RT.Dataport - информационный портал, предоставляющий адресную информацию и информацию по компаниям и ИП.
Информационные продукты и сервисы
О ОРПОН рч RT.Dataport Прочие BI, DataScience,
■■ ОцИчс доммой М1фдры«ц№ ML-решения
Источники данных
JDBC / ODBC
Транспорт и преобразование Хранение данных
данных I_ | линька продуктов хранения лаиньи н аналитики
Набор продуктов пли итоговой и пакетной обработки д
| RTStreaming ^ пШ
RT.Data Loader
§ ERP
Управление и обслуживание
Щ RT.Wa rehouse -
fH RTWide5tore
JJ RT.Cassandra
кйнфнгурйцня И мониторинг lüiUnHeiirag
I ft Т. СI u ster Manager Q RT.DataSync
Управление данными и НСИ
Бизиес-гпоссвриА единая точка доступа к данным, н управлений НСИ
| RT.DataGovernance
IRT.MDM
' Улраалои« с
Доступ и 6
И RT.Security
Рисунок 2 - Компоненты платформы управления данными Ростелеком [4]
Платформа Ростелеком поддерживает интеграцию с внешними системами, работу с гибридной платформой и концепцию multi-cloud, а также обладает такими преимуществами, как отказоустойчивость компонентов и высокая производительность. Однако российские компании только начинают задумываться об использовании платформ управления данными или же используют собственные разработки, поэтому успешных внедрений у платформы Ростелеком пока немного.
Другая известная разработка на российском рынке - аналитическая платформа СберАналитика, представленная компанией Сбер. Платформа позволяет составлять аналитические отчеты, рекомендательные модели, мониторинги, а также поддерживает функции предиктивной аналитики и решения задач на основе методов математического моделирования. Использование платформы может быть интересно как государственным органам, так и коммерческим компаниям с точки зрения прогнозирования, лучшего понимания трендов, улучшения стратегического и тактического управления.
В настоящее время платформа СберАналитика предлагает доступ к сервисам профессиональной аналитики для госсектора, рынка недвижимости, торговли В2С и В2В, для малого бизнеса, а также сервисы исследования территории в коммерческих целях на основе технологий искусственного интеллекта. Наиболее известный реализованный проект на базе платформы - информационно-аналитическая панель «Туризм» [5]. Исследование проводится по срезам ключевых показателей, социально-демографического
116 ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021 профиля туриста, анализа туристического поведения и геоаналитики (см. рис. 3-4).
Когда приезжали Куда приезжали Откуда п риезнали
1 квартал 2019 года v Город 1 1 1 Россия Другие страны
Ключевые показатели Социально-демографический профиль Туристическое поведение Оборот "еоаналити ка
Туристы Оборот Траты Количество поездок
67 383 человека +17% к 1 кв. 2018 665.8 млн Р +15% к 1 кв. 2018 213.7 млн 9 +24% к 1 кв. 2018 84 924 поездки +16% к I кв. 2018
Динамика туристов ~
Снижение и прирост рассчитаны к аналогичному периоду прошлого гоаа
• Количество туристов »Прирост »Спаи
ни
Откуда приезжали туристы
Регион
Все туристы Все регионы Санкт-Петербург Москва
Ленинградская область
Туристы и доля г
67 383 100.0%
66 325 98.4%
31690 47.0«
8 959 13.3%
7 980 11.0%
+17% +16% +12% +14% +16%
Рисунок 3 - Информационно-аналитическая панель «Туризм», раздел
Ключевые показатели [5]
Когда приезжали
I квартал 2019 года
Куда приезжали Город 1
Откуда приезжали
Россия Другие страны
Социально-демографический профиль Туристическое поведение Оборот
Рисунок 4 - Информационно-аналитическая панель «Туризм», раздел Социально-демографический профиль [5]
_ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ, №5 (55), 2021 117
Результаты исследования с помощью платформы СберАналитика могут использоваться для выявления целевой аудитории; оптимизации стратегии отрасли, региона или предприятия; для оценки эффективности деятельности заказчика; для выявления точек роста и так далее.
По результатам проведенного обзора можно сделать вывод о том, что аналитические платформы управления данными на отечественном рынке только начинают развиваться, а компании - проявлять интерес к подобным разработкам [6]. Однако уже сейчас на рынке представлены решения крупных российских компаний, которые могут быть интересны как государству, так и бизнесу для реализации концепции управления на основе данных.
Список литературы
1. Ильин И.В., Ильяшенко О.Ю., Антонов А.С., Эседулаев А. А. Моделирование систем управления цифровым предприятием // Глобальный научный потенциал, №1 (118), 2021. С. 146-150
2. Hazem Elmeleegy, Yinan Li, Yan Qi, Peter Wilmot, Mingxi Wu, Santanu Kolay, Ali Dasdan, and Songting Chen. 2013. Overview of turn data management platform for digital advertising. Proc. VLDB Endow. 6, 11 (August 2013), 1138-1149. DOI:https://doi.org/10.14778/2536222.2536238
3. ПАО «Газпром нефть» построило озеро данных на Arenadata Hadoop [Электронный ресурс] - URL: https://arenadata.tech/projects/gazprom/ (дата доступа: 22.08.2021)
4. Ростелеком Бизнес. Платформа управления данными [Электронный ресурс] -URL: https://data.rt.ru/products (дата доступа: 22.08.2021)
5. Инфопанель «Туризм». Демоверсия [Электронный ресурс] - URL: https://tourism.tot.technology/demo/ (дата доступа: 22.08.2021)
6. Ильяшенко В.М. Оценка эффективности внедрения аналитической системы отчетности на предприятии // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности. Сборник научных статей по итогам международной научной конференции. НПП МЕДПРОМДЕТАЛЬ; ООО Газпром трансгаз Казань. Казань, 2021. С. 269-272
Lukyanchenko Ekaterina Leonidovna, master's student (e-mail: lukyanchenko@mail.ru)
Ilyashenko Oksana Yurievna, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor (e-mail: ioy120878@gmail.com)
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia OVERVIEW OF DATA MANAGEMENT PLATFORMS OF RUSSIAN COMPANIES Abstract: The article is devoted to an overview of analytical platforms for data management of the largest Russian companies: Rostelecom, Sberbank and Gazprom Neft. The authors describe the basic features of a data management analytic platform and explore the features and benefits of each platform.
Keywords: analytics, big data, data management platform, data management
