Big Data

Что подразумевается под данными?

Большие данные — это океан информации, в который мы ежедневно погружаемся: зеттабайты данных, поступающих от наших компьютеров, мобильных устройств и аппаратных датчиков. Эти данные используются организациями для принятия решений, оптимизации процессов и политик, а также для создания ориентированных на клиента продуктов, услуг и клиентского опыта. Слово «большие» в этом определении говорит не только об объеме данных, но и о разнообразии и сложности их характера. Как правило, они превышают возможности традиционных баз данных по сбору, управлению и обработке данных. Кроме того, большие данные могут поступать из любой точки земного шара и от любого устройства, которое мы можем отслеживать в цифровом формате.

Преимущества больших данных
Разработка продуктов и услуг. Аналитика больших данных позволяет разработчикам продуктов анализировать неструктурированные данные, такие как отзывы клиентов и культурные тенденции, и быстро реагировать на них.
Диагностическое техническое обслуживание. В ходе международного опроса выяснилось, что анализ больших данных с устройств с поддержкой Интернета вещей позволил снизить затраты на техническое обслуживание оборудования на 40%.
Клиентский опыт. Анализ больших данных позволяет компаниям улучшать и персонализировать опыт взаимодействия клиентов с брендом.
Устойчивость и управление рисками. Анализ больших данных позволяет компаниям прогнозировать риски и готовиться к внезапным изменениям.
Экономия затрат и повышение эффективности. Когда компании встраивают расширенную аналитику больших данных во все процессы организации, им удается не только выявлять проблемные аспекты, но и внедрять быстрые и эффективные решения.
Повышение конкурентоспособности. Ценная информация, полученная из больших данных, способна помочь компаниям экономить средства, удовлетворять потребности клиентов, повышать качество продукции и внедрять инновации в свои бизнес-операции.

Этапы работы с большими данными
1.Сбор больших данных.
2.Хранение больших данных.
3.Анализ больших данных.

Как работать с Big Data?

Машинное обучение
Машинное обучение — это специализированный способ, позволяющий обучать компьютеры, не прибегая к программированию. Отчасти это похоже на процесс обучения младенца, который учится самостоятельно классифицировать объекты и события, определять взаимосвязи между ними.

Big Data в бизнесе

Поставщики инфраструктуры — решают задачи хранения и предобработки данных. Например: IBM, Microsoft, Oracle, Sap и другие.

Датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают заказчикам извлекать ценные сведения. Среди них: Yandex Data Factory, «Алгомост», Glowbyte Consulting, CleverData и др.

Системные интеграторы — компании, которые внедряют системы анализа больших данных на стороне клиента. К примеру: «Форс», «Крок» и др.

Потребители — компании, которые покупают программно-аппаратные комплексы и заказывают алгоритмы у консультантов. Это «Сбербанк», «Газпром», «МТС», «Мегафон» и другие компании из отраслей финансов, телекоммуникаций, ритейла.