Стивън Бробст: Бизнес пропастта между Западна и Източна Европа вече я няма

Водите ли преговори с потенциални нови клиенти в България?

- Винаги водим преговори с някого. Има интерес към предоставянето на системи за анализиране на данни и взимане на решения. Колкото по-конкурентни стават определени сектори, толкова расте и тяхната нужда да стават по-умни. Една от тези индустрии е сферата на телекомуникациите, защото в България този бранш е много конкурентен. Има интерес и от страна на други бизнеси, като например банки и финансови институции. Затова и нашите усилия са насочени основно в тези две посоки – във финансовите услуги и телекомуникациите. 

Как виждате пазара на България и региона по отношение на големите информационни масиви (Big Data) и инструментите за анализиране на данни?

- Преди време хората разделяха Европа на Западна и Източна, смятаха, че между тях има огромна разлика от бизнес гледна точка. Това вече го няма. Различията вече не са толкова големи, колкото бяха преди. Българските компании модернизираха своите процеси – инсталираха билинг и ERP системи (софтуери за планиране на ресурсите на компаниите). Те вече мислят как да използват информацията, която създават чрез тези ERP системи, и за тях това е новото предизвикателство. Затова независимо дали си телеком или банка ти ще искаш да използваш всичките тези данни, за да взимаш и по-добри решения. В България нещата са още в ранна фаза - все още расте основно интересът към Big Data инструментите, отколкото има реални действия. Като се докажат концепциите, компаниите ще започнат да въвеждат технологията.

Планирате ли да откриете офис и/или развоен център в България?

- Зависи как потръгне бизнесът – ако клиентската ни база се увеличи, ще отворим собствен офис тук. По отношение на развойния център -  предпочитаме да държим нашите офшорни ресурси в региони, където са концентрирани наши клиенти. Когато бизнесът ни в България се увеличи, тогава може да обмислим подобна възможност.

Каква е перспективата подобни инструменти и данни да се използват от малките и средните предприятия?

- Мисля, че Big Data ще бъде полезна за малките и средните предприятия, но по малко по-различен начин. Големите корпорации като телекоми и банки обикновено разполагат със собствени "частни" облаци (cloud – изнасяне на информацията в интернет), които са обезпечени от собствени дейта центрове. Този тип компании не разполагат със собствени IT отдели, сървъри, центрове за данни и т.н. Затова те достигат до такъв обем информация чрез публичните облачни услуги. За подобен тип клиенти Teradata предлага специално изградени за тази цел публични облаци. Засега тези услуги са достъпни основно за клиенти от САЩ, но в момента подготвяме почвата за тяхното пускане в Европа.

Как виждате пазарното развитие на Big Data в Европа?

  - От гледна точка на информацията през следващите три години ние ще създадем повече, отколкото сме генерирали за последните 4 хил. години в човешката история. Ръстът е огромен. Задачата ни е да вземем тези данни и да създадем стойност от тях. Прогнозираме двуцифрен ръст на приходите, но това е малко, като имаме предвид, че се тръгва от ниска база. Освен това увеличението на данните не съответства на създадената стойност, тъй като трябва да компресираме информацията, за да може да намалим разходите по съхраняването и обработването. Доминиращата технология е все още релационната, но ще видим как ръстът ще се пренесе при нерелационната. 

Допреди година основните потребителите на подобна информация бяха интернет компаниите – eBay, Google, Netflix и тн. През последната година обаче големите търговци, финансовите институции и телекомите започнаха да използват технологиите за Big Data. Така тя започва да  навлиза не само сред традиционните иноватори, но и в традиционните големи сектори.

Колко от новосъздадените данни са неструктурирани и това представлява ли проблем за компаниите да ги анализират?

 

- Ще отговоря първо на втория въпрос – това не е проблем, а възможност. Защото до този момент в по-голямата си част информацията не е използвана ефективно. Това предоставя нови възможности, защото данните не са усвоявани от компаниите, тъй като в този момент те са били несвързани логически помежду си. Така това може да представляват интернет блогове, записки, видеозаписи, като цяло различни източници на информация, които не са структурирани по традиционния начин. Но в тези данни са много ценни и могат да добавят доста стойност към настоящия бизнес. И да отговоря на първата част от въпроса – логически свързаната информация (релационна) расте прекалено бавно в сравнение с несвързаната такава. Така че, като погледнем къде са масивите и основният обем – те са при несвързаните данни (нерелационни). Това не означава, че те не са структурирани, имаме определена подредба при текста, при интернет страниците, просто са необходими определени техники, за да може да се обработят и да донесат добавена стойност. 

Какво точно предлага Teradata на клиентите си в тази посока?

- Дълго време Tedata беше основен играч при обработването на структурирана информация. С навлизането на Big Data, при която акцентът се поставя на неподредените данни, ние разработихме възможности, с които те да се обработват. Придобихме стартиращата компания Aster Data, която беше под крилото на Станфордския университет, които изобретиха интересни техники около програмния модел за обработка на големи масиви от данни MapReduce на Google. Teradata използва тази технология, за да създадем платформата Aster Data. Тя ни позволява да използваме много ефективно Big Data и да развием бизнес модел около него. Този сегмент е най-бързо растящият за компанията през изминалата година и затова инвестираме значително в неговото развитие. Освен това ние възприехме и отворена технология – партнираме си с HortonWorks, стартираща компания, отделена през 2011 г. от Yahoo. Комбинирахме тяхната технология, базирана на Hadoop (отворена система за анализиране на данни - бел. ред.), с нашата платформа. Така че Teradata инвестира сериозно в анализа на Big Data – както в затворени решения, чрез Aster Data, така и с отворен код – чрез HortonWorks. 

Как ще се отрази анализът на Big Data за крайните потребители?

- Основната идея на традиционните дейта центрове беше, че те бяха съсредоточени върху преноса на данни. Те ви помагат да оцените стойността на вашите (ако сте бизнес) потребители. Новите тенденции и Big Data изместват този фокус от преноса към взаимодействията. Така че тук не опираме до стойността на потребителите, а до тяхното изживяване – дали те са доволни или не от дадени услуги. Те могат да пуснат съобщение в Twitter или Facebook, затова се анализират социалните мрежи. Ако влязат потребителите в онлайн магазин, харесат нещо, но впоследствие не го поръчат. Така че трябва да се обхване не само основната информация – кой и какъв клиент е, но и взаимодействията на потребителите с компаниите. Така че да се разберат потребителските навици, нагласи и обратна връзка. Ако искате да задържите клиентите си, да ги насърчите да купуват повече, за да направите тези неща, трябва да можете анализирате тази допълнителна информация. 

Това няма ли да повдигне проблеми с неприкосновеността на личното пространство и как стоят нещата със защитата на тази информация при анализирането й?

- Типично, когато правиш анализ на информация, ти не нарушаваш неприкосновеността на личното пространство. Подслушването на разговори, следене на банкови сметки и т.н. - това не е анализ на данни. Ако позволите на даден софтуер да оцени потребителските навици, не нарушавате това лично пространство, защото не са персонализирани и реално не се разглежда даден човек. Освен това системата прави това автоматично, без да е намесен човешки фактор. От друга страна, ако не предпазите информацията и позволите на външни лица да я разгледат, то тогава има проблем. Затова Teradata предоставя възможност да се дава различен тип достъп до различните данни. Така например даваме възможността на клиентите ни да разгледат информацията за техни потребители като имена и адреси, но не и например каква им е заплатата. Предоставяме различна йерархия на достъпа до данните. Осигуряваме и кодиране на трансфера и съхранението им, за да може да скрием и затрудним изтичането на информацията.

Кои са основните тенденции в развитието на Big Data?

- Смятаме, че Big Data ще продължи да се развива, като нейната първа вълна беше да разберем основните потребителски навици в интернет – това е нещо, което много от големите онлайн компании правят в момента. Втората вълна е анализирането на поведението на хората в социалните мрежи. В момента сме на тази фаза – компаниите разбират какво говорят клиентите им за техните продукти в Twitter и Facebook. Следващата вълна, която ще навлезе през следващите няколко години, ще бъде информацията, подавана от сензори или интернет на нещата. Всеки автомобил, всяка технологична вещ (хладилници, перални и тн.) и дори домашните любимци ще предоставят данни за състояние, местонахождение и др. В Хонконг родителите дори раздават гривни със сензори на децата, за да могат да видят къде са и какво правят. Сензорите ще бъдат навсякъде. Ще дам пример със здравеопазването – един от най-големите проблеми на развиващите се държави са профилактичните прегледи. А те са просто 15 мин. събиране на информация. Автомобилите на Volvo предават цялата пътна информация на компанията. Ако потребителят смени лентата и не даде мигач, колко пъти натиска газта и спирачката. Те знаят всичко за колата и с тази информация Volvo се опитва да направи по-добри и безопасни автомобили. Даже може да кажем, че в момента колите имат по-добра диагностика от хората. С развитието на сензорите фокусът ще се пренесе и към самите потребители. Първите стъпки са в умните гривни. Вече има производител на умни четки за зъби, които отчитат колко време си миеш зъбите, къде наблягаш повече на предните или задни зъби и т.н. Това може да помогне да се подобри денталната хигиена.

Ще имаме ли по-добри аналитични инструменти, които да могат да обработват този нов поток от информация?

- Тук опираме до две ключови концепции – първата е да можете да правите анализ на данните, които се изменят във времето, а втората е да използвате неподреден модел. Технологията, която разработва Google – MapReduce, е много силна в това отношение, освен това са необходими много силни инструменти за компресиране на данните и на последно място е JSON (Java Script Object Notation). Това е софтуерен език, който помага да се анализира информацията, която се изменя във времето. Защото всичко, което измерват сензорите, се променя във времето и ти трябва доста гъвкавост, за да можеш правилно да разчетеш показателите. JSON в момента е новият "златен" стандарт в Силициевата долина заради простата му употреба и надеждност, като старият XML е вече за динозаври.