Что такое «Big Data»?
Термин «большие данные» или «big data» начал набирать популярность с 2011 года. Сегодня его хотя бы раз слышал каждый. Проблема в том, что часто понятие используют не по определению. Поэтому давайте подробно разберемся, что это такое.
С развитием технологий количество данных стало увеличиваться в геометрической прогрессии. Традиционные инструменты перестали покрывать потребность в обработке и хранении информации. Для обработки данных, объем которых превышает сотни терабайт и постоянно увеличивается, были созданы специальные алгоритмы. Их принято называть «big data».
Сегодня информация собирается огромными объемами из разных источников: интернет, контакт-центры, мобильные устройства и т.д. Чаще всего такие данные не имеют четкой структуры и упорядоченности, поэтому человек не может использовать их для какой-либо деятельности. Для автоматизации анализа применяют технологии «big data».
Что такое Big Data
Когда появились первые большие данные?
Большие данные появились в 60-70 годах прошлого столетия вместе с первыми ЦОД (центры обработки данных). В 2005 году компании начали понимать масштабы создаваемого контента пользователями интернет-сервисов (Facebook, YouTube и др.). Тогда же начала работу первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими наборами данных, — Hadoop. Сегодня она представляет собой большой стек технологий для обработки информации. Чуть позже популярность начала набирать NoSQL — совокупность методов для создания систем управления большими данными.
Объем генерируемой информации стал увеличиваться с появлением крупных интернет-сервисов. Пользователи загружают фотографии, просматривают контент, ставят «лайки» и т.п. Вся эта информация собирается в больших объемах для дальнейшего анализа, после которого можно вносить улучшения в работу сервисов. Например, социальные сети используют большие данные для показа пользователям релевантной рекламы (то есть той, которая соответствует их потребностям и интересам) в таргете. Это позволяет соцсетям продавать бизнесу возможность проведения точных рекламных кампаний.
Основные свойства больших данных
В самом начале статьи мы определили три основных свойства больших данных из общепринятого определения. Давайте раскроем их более подробно:
- Объем. Из названия «большие данные» становится понятно, что они содержат в себе много информации. И это действительно так: компании могут ежедневно получать десятки терабайт различных данных, некоторые — сотни петабайт. То есть «большие данные» не были бы таковыми без объема.
- Скорость. Большие данные поступают и обрабатываются из разных источников с высокой скоростью. При отсутствии этого свойства информацию уже нельзя будет назвать «big data». А еще они генерируются без остановки.
- Разнообразие. Большие данные содержат в себе информацию, относящуюся к разным типам. Это одно из главных отличий от простых данных — они всегда структурированы и могут быть сразу сохранены в базе данных.
Как с ними работают?
Большие данные несут в себе много полезной информации, на основе которой компании создают новые возможности и формируют бизнес-модели. Работа с большими данными делится на 3 этапа: интеграция, управление и анализ.
Что такое Big Data за 6 минут
1 этап. Интеграция
На этом этапе компания интегрирует в свою работу технологии и системы, позволяющие собирать большие объемы информации из разных источников. Внедряются механизмы обработки и форматирования данных для упрощения работы аналитиков с «big data».
2 этап. Управление
Полученные данные нужно где-то хранить, этот вопрос решается до начала работы с ними. Решение принимается на основе множества критериев, главными из которых считаются предпочтения по формату и технологии обработки. Как правило, для хранения компании используют локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.
3 этап. Анализ
Большие данные начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними. Для этого применяют машинное обучение, ассоциацию правил обучения, генетические алгоритмы и другие технологии. После анализа данных остается только самое ценное для бизнеса.
Примеры использования больших данных
В общих чертах с «big data» разобрались. Но остался важный вопрос — где их можно применять практически? Ответ: в любой сфере деятельности, которая оперирует необходимыми для анализа данными. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров. Это позволит лучше понять, для чего нужны большие данные и как от них можно получить пользу.
Big Data в банках
В российской банковской сфере большие данные первым начал использовать «Сбербанк». На основе «big data» и биометрической системы в 2014 году они разработали систему идентификации личности клиента по фотографии. Принцип работы очень простой: сравнение текущего снимка с фотографией из базы, которую делают сотрудники при выдаче банковской карты. Новая система сократила случаи мошенничества в 10 раз.
Сегодня «Сбербанк» продолжает использовать большие данные в работе: сбор и анализ информации позволяет управлять рисками, бороться с мошенничеством, оценивать кредитоспособность клиентов, управлять очередями в отделениях и многое другое.
Еще один пример из российского банковского сектора — ВТБ24. Внедрять «big data» компания начала чуть позже «Сбербанка». Сегодня они используют большие данные для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчетности, анализа отзывов в интернете и многого другого.
«Альфа-Банку» большие данные помогают контролировать репутацию бренда в интернете, оценивать кредитоспособность новых клиентов, персонализировать контент, управлять рисками и т.п.
Большие данные в бизнесе
Многие ошибочно полагают, что работа с большими данными актуальна только для банковского сектора и ИТ-компаний. Это опровергает пример «Магнитогорского металлургического комбината», который разработал сервис «Снайпер» для снижения расходов сырья в производстве. Технология собирает большие объемы информации, анализирует их и дает рекомендации по оптимизации расходов материалов.
«Сургутнефтегаз» использует специальную систему для отслеживания основных бизнес-процессов в режиме реального времени. Это помогает в автоматизации учета продукции, ценообразовании, обеспечении персонала нужными данными и т.п.
Big Data в маркетинге
Маркетологи используют большие данные для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Также анализ помогает в определении наиболее заинтересованной аудитории. Яркий пример «big data» в маркетинге — Google Trends. В систему поступает огромное количество данных, а после анализа пользователь может оценить сезонность того или иного товара (работы, услуги).
Сложности при использовании
Где есть большие возможности, там поджидают и большие трудности. Это правило не обошло стороной big data.
Первая сложность, с которой сталкиваются компании, — большие данные занимают много места. Да, технологии хранения постоянно улучшаются, но при этом и объем данных неуклонно растет (в среднем в два раза каждые два года).
Приобретение огромного хранилища не решает всех проблем. От простого хранения данных толку не будет, с ними нужно работать для получения выгоды. Отсюда вытекает другая сложность — налаживание обработки получаемых больших данных.
Сейчас аналитики тратят 50-80% рабочего времени для приведения информации в приемлемый для клиента вид. Компаниям приходится нанимать больше специалистов, что увеличивает расходы.
И еще одна проблема — стремительное развитие больших данных. Регулярно появляются новые инструменты и сервисы для работы (например, Hbase). Бизнесу приходится тратить много времени и средств, чтобы «быть в тренде» и не отставать от развития.
Таким образом, big data — это совокупность технологий обработки больших объемов информации (сотни терабайтов и более) и сегодня мало кто отрицает их важность в будущем. Их популярность будет расти и распространение в бизнесе увеличиваться. Впоследствии разработают технологии по автоматизации анализа и с big data будут работать не только крупные компании, но и средние с маленькими.
Хочешь научиться работать с большими данными и расширить знания в аналитике? Записывайся на наш онлайн-курс «Аналитик Big Data». Узнать подробности!
- продакт-менеджемент
- productstar
- аналитика
- bigdata
- большие данные
- Блог компании ProductStar
- Big Data
Источник: habr.com
Технологии Big Data: как использовать Большие данные в маркетинге
Big Data — это сложные и объёмные наборы разной информации. Они представлены в «сыром виде» и требуют предварительной обработки, чтобы получить из них ценные сведения, которые могут принести пользу предприятиям и организациям.
В этой статье вы узнаете:
Что такое Big Data?
Термин Big Data появился в 2008 году. Впервые его употребил редактор журнала Nature — Клиффорд Линч. Он рассказывал про взрывной рост объемов мировой информации и отмечал, что освоить их помогут новые инструменты и более развитые технологии.
Чтобы понять Big Data, необходимо определиться с понятием и его функцией в маркетинге. В наши дни пользователи генерируют данные регулярно: когда они открывают какое-либо приложение, ищут информацию в Google, совершают покупки в интернете или просто путешествуют со смартфоном в кармане. В результате возникают огромные массивы ценной информации, которую компании собирают, анализируют и визуализируют.
Big Data буквально переводится на русский язык как «Большие данные». Этим термином определяют массивы информации, которые невозможно обработать или проанализировать при помощи традиционных методов с использованием человеческого труда и настольных компьютеров. Особенность Big Data еще и в том, что массив данных со временем продолжает экспоненциально расти, поэтому для оперативного анализа собранных материалов необходимы вычислительные мощности суперкомпьютеров. Соответственно, для обработки Big Data необходимы экономичные, инновационные методы обработки информации и предоставления выводов.
Но зачем прилагать столько усилий для систематизации и анализа Big Data? Аналитику Больших данных используют, чтобы понять привлекательность товаров и услуг, спрогнозировать спрос на рынке и реакцию на рекламную кампанию. Работа с Big Data помогает фирмам привлечь больше потенциальных клиентов и увеличить доходы, использовать ресурсы рационально и строить грамотную бизнес-стратегию.
А это значит, что аналитики, умеющие извлекать полезную информацию из больших данных, сейчас нарасхват. Научиться этому можно, даже если вы никогда не работали в IT. Например, «Факультет аналитики Big Data» от GeekBrains предлагает удобные онлайн-занятия и десяток кейсов в портфолио. Кстати, первые шесть месяцев обучения бесплатно. Успешно прошедших курс обязательно трудоустроят – это прописано в договоре.
Разница подходов
Традиционная аналитика;Big data аналитика
Постепенный анализ небольших пакетов данных;Обработка сразу всего массива доступных данных Редакция и сортировка данных перед обработкой;Данные обрабатываются в их исходном виде Старт с гипотезы и ее тестирования относительно данных;Поиск корреляций по всем данным до получения искомой информации Данные собираются, обрабатываются, хранятся и лишь затем анализируются;Анализ и обработка больших данных в реальном времени, по мере поступления
Функции и задачи больших данных
Анализ Больших данных начинается с их сбора. Информацию получают отовсюду: с наших смартфонов, кредитных карт, программных приложений, автомобилей. Веб-сайты способны передавать огромные объемы данных. Из-за разных форматов и путей возникновения Big Data отличаются рядом характеристик:
Volume. Огромные «объемы» данных, которые организации получают из бизнес-транзакций, интеллектуальных (IoT) устройств, промышленного оборудования, социальных сетей и других источников, нужно где-то хранить. В прошлом это было проблемой, но развитие систем хранения информации облегчило ситуацию и сделало информацию доступнее.
Velocity. Чаще всего этот пункт относится к скорости прироста, с которой данные поступают в реальном времени. В более широком понимании характеристика объясняет необходимость высокоскоростной обработки из-за темпов изменения и всплесков активности.
Variety. Разнообразие больших данных проявляется в их форматах: структурированные цифры из клиентских баз, неструктурированные текстовые, видео- и аудиофайлы, а также полуструктурированная информация из нескольких источников. Если раньше данные можно было собирать только из электронных таблиц, то сегодня данные поступают в разном виде: от электронных писем до голосовых сообщений.
В России под Big Data подразумевают также технологии обработки, а в мире — лишь сам объект исследования.
Функция;Задача
Big Data — собственно массивы необработанных данных;Хранение и управление большими объемами постоянно обновляющейся информации Data mining — процесс обработки и структуризации данных, этап аналитики для выявления закономерностей;Структурирование разнообразных сведений, поиск скрытых и неочевидных связей для приведения к единому знаменателю Machine learning — процесс машинного обучения на основе обнаруженных связей в процессе анализа;Аналитика и прогнозирование на основе обработанной и структурированной информации
Big Data характеризует большой объем структурированных и неструктурированных данных, которые ежеминутно образуется в цифровой среде. IBM утверждает, что в мире предприятия ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов данных! А 90% глобальных данных получено только за последние 2 года.
Но важен не объем информации, а возможности, которые даёт её анализ. Одно из основных преимуществ Big Data — предиктивный анализ. Инструменты аналитики Больших данных прогнозируют результаты стратегических решений, что оптимизирует операционную эффективность и снижает риски компании.
Big Data объединяют релевантную и точную информацию из нескольких источников, чтобы наиболее точно описать ситуацию на рынке. Анализируя информацию из социальных сетей и поисковых запросов, компании оптимизируют стратегии цифрового маркетинга и опыт потребителей. Например, сведения о рекламных акциях всех конкурентов, позволяют руководство фирмы предложить более выгодный «персональный» подход клиенту.
Компании, правительственные учреждения, поставщики медицинских услуг, финансовые и академические учреждения — все используют возможности Больших данных для улучшения деловых перспектив и качества обслуживания клиентов. Хотя исследования показывают, что еще почти 43% коммерческих организаций до сих пор не обладают необходимыми инструментами для фильтрации нерелевантных данных, теряя потенциальную прибыль. Поэтому сегодня на рынке наметился курс на модернизацию бизнес-процессов, освоение новых технологий и внедрение Big Data.
Блокчейн и Биг Дата: потенциал объединенной технологии
Блокчейн — это децентрализованная система транзакций, где каждую транзакцию проверяет каждый элемент сети. Такая система гарантирует неизменность и невозможность манипуляции данными.
Криптовалюты и другие технологии блокчейн становятся все более популярными. Только в Японии почти 50 банков вступили в партнерские отношения с Ripple, сетью блокчейнов с открытым исходным кодом и с третьей по величине рыночной капитализацией криптовалютой в мире. Для банков сотрудничество обеспечит мгновенные безрисковые транзакции по низкой цене. Интерес к подобным операциям проявляют финансовые структуры в других странах, что означает дальнейшее развитие новых технологий в банковской сфере.
Популярность технологии предвещает рост объема транзакционных данных, записанных в регистрах, в геометрической прогрессии. К 2030 году информация, содержащаяся в реестре блокчейн, составит до 20% мирового рынка Больших данных и будет генерировать до 100 миллиардов долларов годового дохода. Хранение этих «озер данных» у традиционных поставщиков облачных хранилищ (AWS или Azure) обойдется в целое состояние. Своевременно на рынке появились поставщики децентрализованных хранилищ данных, предлагающие экономию затрат до 90%. Их работа облегчает внедрение блокчейн по всему миру и гарантирует развитие сферы.
Если большие данные — это количество, то блокчейн — это качество.
Использование блокчейна открывает новый уровень аналитики Big Data. Такая информация структурирована, полноценна и безопасна, так как ее невозможно подделать из-за сетевой архитектуры. Анализируя ее, алгоритмы смогут проверять каждую транзакцию в режиме реального времени, что практически уничтожит мошенничество в цифровой сфере. Вместо анализа записей о махинациях, которые уже имели место, банки могут мгновенно выявлять рискованные или мошеннические действия и предотвращать их.
Технология блокчейн применима не только к финансовому сектору. Неизменяемые записи, контрольные журналы и уверенность в происхождении данных — всё это применимо в любых бизнес-сферах. Уже сейчас компании внедряют блокчейн при торговле продуктами питания, а с другой стороны — изучают перспективы технологии при освоении космоса. Ожидается, что будущие решения в сфере Big Data и блокчейн радикально изменят способы ведения бизнеса.
Машинное обучение
Сегодня во многих отраслях внедряют машинное обучение для автоматизации бизнес-процессов и модернизации экономической сферы. Концепция предусматривает обучение и управление искусственным интеллектом (ИИ) с помощью специальных алгоритмов. Они учат систему на основе открытых данных или полученного опыта. Со временем такое приложение способно прогнозировать развитие событий без явного программирования человеком и часов потраченных на написание кода.
Например, с помощью машинного обучения можно создать алгоритм технического анализа акций и предполагаемых цен на них. Используя регрессионный и прогнозный анализы, статистическое моделирование и анализа действий, эксперты создают программы, которые рассчитывают время выгодных покупок на фондовом рынке. Они анализируют открытые данные с бирж и предлагают наиболее вероятное развитие событий.
При работе с Большими данными машинное обучение выполняет сходную функцию: специальные программы анализируют внушительные объемы информации без вмешательства человека. Все, что требуется от оператора «научить» алгоритм отбирать полезные данные, которые нужны компании для оптимизации процессов. Благодаря этому аналитики составляют отчеты за несколько кликов мыши, высвобождая своё время и ресурсы для более продуктивных задач: обработки результатов и поиск наиболее эффективных стратегий.
В динамично развивающемся мире, где ожидания клиентов всё выше, а человеческие ресурсы всё ценнее, машинное обучение и наука о данных играют решающую роль в развитии компании. Цифровая технологизация рабочего процесса жизненно необходима для сохранения лидирующих позиций в конкурентной среде.
Источник: www.uplab.ru