Все, что необходимо знать о Big Data

Практически ни для кого не секрет, что мировые объемы данных растут в геометрической прогрессии. Вся эта информация должна где-то храниться, как-то обрабатываться, а также приносить пользу. В последние годы очень часто в средствах массовой информации начал фигурировать новый термин «Big Data». О нем слышали практически все активные пользователи интернета, но мало кто имеет представление о том, что это такое и как оно работает. В этой статье мы простым языком расскажем вам обо всех нюансах данной технологии.

Что такое Big Data?

Если не углубляться в сложные термины, то Big Data представляет из себя разнообразные инструменты и методы обработки большого количества информации, причем как структурированной, так и неструктурированной.

Неструктурированная информация – это те данные, которые не организованы в определенном порядке или не имеют заранее определенной структуры.

Этот термин впервые был введен редактором журнала Nature Клиффордом Линчем (Clifford Lynch) относительно недавно, а именно в 2008 году. Безусловно, человечество хранило и обрабатывало большое количество данных еще задолго до введения этого термина. «Большими данными» можно назвать поток информации, которые превышает 100 Гб в сутки.

Давайте на простом и наглядном примере поймем, как работает Big Data. Представьте себе гипермаркет, в котором все продукты находятся не на своих местах: фрукты рядом с выпечкой, мороженое около алкогольных напитков, бакалея напротив стеллажа с газетами, на котором помимо всего прочего лежат манго, тофу и лосось. В этом случае Big Data предоставляет возможность расставить все на привычные места и помогает посетителям найти определенный продукт питания, узнать его цену, срок годности, сколько еще людей покупает этот товар и т.д.

Итак, как вы уже поняли, люди обрабатывают большое количество данных для последующего эффективного их применения.

Какие существуют способы анализа данных?

  • Data Mining;
  • горизонтальная масштабируемость;
  • краудсорсинг;
  • статистический анализ;
  • искусственные нейронные сети;
  • пространственный анализ;
  • смешение и интеграция данных;
  • машинное обучение;
  • визуализация аналитических данных;
  • прогнозная аналитика;
  • имитационное моделирование;
  • распознавание образов.

Основные технологии анализа большого количества информации:

  • Hadoop;
  • MapReduce;
  • Аппаратные решения;
  • NoSQL.

Компания Meta Group еще в далеком 2001 году выделила основные характеристики Big Data, которые называются «Три V»:

  • Volume — общий объем данных.
  • Velocity — с какой скоростью происходит прирост новой информации.
  • Variety — физическая возможность одновременно обрабатывать различные типы данных.

Как использовать Big data на практике?

Стоит отметить, что большие объемы разнотипной и стремительно поступающей цифровой информации физически невозможно качественно и быстро обработать посредством традиционных инструментов. То есть нельзя постепенно шаг за шагом обрабатывать данные, необходимо анализировать сразу целый массив.  Непосредственно сам анализ информации позволяет увидеть определенные и незаметные на первый взгляд закономерности. Это позволяет усовершенствовать все сферы жизнедеятельности человечество, начиная с производства, заканчивая государственным управлением.

Big Data в цифрах

Для того, чтобы осознавать настоящие объемы накопленных данных, а самое главное, темпы их прироста, давайте обратимся к официальным цифрам. Итак, по информации компании IBS, в 2003 году количество мировых данных насчитывало 5 ЭБ (1 ЭБ = 1 миллиард гигабайтов). Через 5 лет, в 2008 году эта цифра составляла 0,18 ЗБ (1 ЗБ = 1024 эксабайта), в 2011 году – 1,76 ЗБ, в 2013 – 4,4 ЗБ, в 2015 – 6,5 ЗБ. По прогнозам, в 2020 году объем накопленных данных будет насчитывать около 44 ЗБ. И с каждым годом их количество будет расти в геометрической прогрессии.

Big Data в банковском секторе

Крупнейшие банки мира активно используют анализ большого количества данных для того, чтобы:

  • управлять рисками;
  • предоставлять качественный сервис своим клиентам;
  • оптимизировать издержки;
  • бороться с мошенниками;
  • сегментировать и оценивать платежеспособность своих клиентов;
  • более эффективно управлять персоналом;
  • прогнозировать и предотвращать очереди в отделениях;
  • рассчитывать премии сотрудникам;
  • формировать финансовую отчетность;
  • анализировать отзывы в социальных сетях;
  • управлять оттоком клиентов и т.д.

Big Data в маркетинге

С помощью Big data маркетологи не только облегчили свою работу, но и получили возможность наперед прогнозировать его результат. К примеру, посредством Big Data можно показывать те или иные рекламные объявления только потенциально заинтересованным клиентам. Все это стало возможным благодаря модели RTB-аукциона. Анализ больших данных помогает маркетологам лучше узнать конечных потребителей и привлечь куда большее количество заинтересованных клиентов.

Например, популярных сервис Google Trends помогает сделать прогноз сезонной активности спроса на определенный товар или услугу.

Big Data в бизнесе

Всех, кто имеет дело с Big Data, можно разбить на несколько групп:

  • Поставщики инфраструктуры. Занимаются вопросами хранения и предварительной обработки информации (Oracle, IBM, Microsoft и т.д.).
  • Девелоперы алгоритмов (Data mining). Они систематизируют и помогают извлекать необходимую информацию заказчикам (Glowbyte Consulting, Yandex Data Factory, CleverData и т.д.).
  • Конечные потребители. Организации, которые приобретают готовые программно-аппаратные комплексы для анализа большого массива данных. Как правило, это финансовые, ритейлинговые и телекоммуникационные компании.
  • Интеграторы. Они предоставляют услуги непосредственного внедрения систем анализа для конечных потребителей.
  • Разработчики полноценных сервисов. Они предоставляют решения «под ключ» в этой сфере.

Крупнейшие компании по всему миру активно используют анализ большого объема данных для оптимизации расходов и повышении качества предоставляемых товаров или услуг. Так например, один из крупнейших мировых производителей стали «Магнитогорский металлургический комбинат» интегрировал Big Data для оптимизации расходов. В конце 2016 года они запустили сервис, который называется «Снайпер», с его помощью специалисты комбината добились уменьшения расходов ферросплавов, а также прочих материалов в процессе производства. «Снайпер» обрабатывает огромный массив данных, после чего выдает рекомендации, которые помогают существенно экономить денежные средства.

Заключение

Технология Big Data стремительно интегрируется практически во все сферы жизнедеятельности человека. Количество накопленных данных с каждым годом будет только расти, причем в геометрической прогрессии. Насколько быстро Big Data «захватит планету» пока сказать сложно, но то, что это обязательно произойдет, ни у кого уже не вызывает никаких сомнений.

Подписывайтесь на новости The Coin Shark в Facebook: https://www.facebook.com/thecoinshark.ru

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *