Большие данные в бизнесе это

Вы ведь замечали, что соцсети предлагают добавить в друзья тех, с кем мы когда-либо пересекались, маркетплейсы рекомендуют товары, на которые мы точно обратим внимание, а рекламные объявления точно подстраиваются под наши запросы. Всё это стало возможным благодаря Big Data.

Наука о больших данных используется практически во всех сферах: медицина, бизнес, банковское дело, спортивная индустрия, промышленность, политика, маркетинг и др. Big Data — это важнейший технологический тренд последнего времени, который кардинально изменил возможности использования информации.

В материале расскажем, зачем нужны большие данные и как они помогают компаниям выходить на новый уровень, а специалистам больше зарабатывать.

Содержание статьи скрыть

Что такое Big Data

Объёмные массивы структурированной и неструктурированной информации называют Big Data, или большие данные. Любые наши действия, имеющие информационный след, лишь частичка в бесконечном массиве данных. Банковские транзакции, переписки с друзьями, добавление понравившихся песен в плейлисты, заказы в онлайн-магазинах, пройденные шаги, которые зафиксировал трекер, — вся эта информация хранится в сети и никуда не исчезает.

БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ОФД КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ BIG DATA В БИЗНЕСЕ

Большие данные накапливаются с космической скоростью. Одних электронных писем ежесекундно отправляется более трёх миллионов — и это только имейлы, без учёта переписок в мессенджерах и соцсетях. Чтобы в будущем получить полезный срез информации, любые данные нужно быстро обрабатывать и структурировать.

Big Data — это набор инструментов и способов для обработки больших и разнообразных объёмов данных, которые ежесекундно генерируют люди во всём мире.

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Основные принципы Big Data

Довольно часто Big Data сравнивают с большой базой данных. Отчасти сравнение верное, но с одной поправкой — информация в такой базе должна соответствовать трём критериям: объём, скорость и разнообразие.

Вот что это значит:

• объём — к большим данным относят те массивы информации, чей объём ежедневного накопления превышает 150 Гб в сутки;
• скорость обновления — большие данные постоянно генерируются и обновляются, а для их обработки требуются высокие технологии;
• разнообразие — накопленные данные всегда неоднородны, они разного формата, могут содержать ошибки, быть структурированы или не структурированы.

Если информации много, но она единого формата и не обновляется, то это не Big Data, а просто объём данных, с обработкой которого сможет справиться обычный Excel

Сегодня Big Data помогает компаниям, корпорациям и целым институтам принимать стратегически правильные решения. Главная задача больших данных — максимально точно собирать и интерпретировать информацию. Поэтому помимо объёма, скорости и разнообразия, в современных системах учитывают ещё два фактора:

Как большие данные спасут малый бизнес?

• изменчивость — большие данные могут поступать с определённой периодичностью, в конкретные часы или сезоны. Управлять всплесками неструктурированных данных способны лишь сильные технологии обработки;
• ценность — чтобы грамотно структурировать большие массивы данных необходимы технологии, которые позволят определять степень важности поступающей информации.

Подобную схему называют « правило 5V»: Volume, Velocity, Variety, Variability, Value

Как собираются и обрабатываются большие данные

Прежде чем получить какую-либо информацию, необходимо собрать данные. Основных источников сбора данных три:

• социальные — это соцсети, сайты, маркетплейсы, форумы и любые другие интернет-ресурсы, на которых пользователи совершают какие-либо действия. Также к социальным источникам стоит отнести статистику разных стран и городов: рождение детей, регистрация браков, медицинские записи и др.;
• машинные — вся информация, поступающая со смартфонов, трекеров, умных вещей, метеорологических станций, спутников и др.;
• транзакционные — к таким источникам относят банковские транзакции, денежные переводы и любые взаимодействия с банкоматами.

Все эти данные хранятся на жёстких дисках наших компьютеров, многочисленных серверах и облачных хранилищах, чтобы обработать такой массив информации необходимы сложные вычислительные системы, которые работают по модели MapReduce.

MapReduce построена на параллельном вычислении, когда все задачи распределяются между разными компьютерами, которые одновременно обрабатывают данные и ищут решение этих задач.

Примерно так устроена модель параллельных вычислений:

Алгоритм MapReduce лежит в основе различных ПО, например, Hadoop и Apache Spark

Какие задачи помогает решать Big Data

Нет ни одной сферы, где бы не пригодились большие данные: сельское хозяйство, государственное управление, медицина, наука, промышленность и др. Big Data позволяет собирать, анализировать и интерпретировать нужную информацию и устанавливать причинно-следственные связи.

Вот ещё несколько примеров, с чем помогает справиться биг дата:

• принимать решения — анализ больших данных позволяет опираться на реальные факты при решении стратегических вопросов. Так, бизнес может понять, стоит ли открывать новый филиал или готов ли потребитель к новому продукту. Представители государственного управления на основе Big Data могут принимать взвешенные решения в различных областях: безопасности, субсидирования, образования, медицины, транспортной логистики и др.;
• строить прогнозы — биг дата позволяет компаниям прогнозировать потребительский спрос, распределять бюджеты и понимать возможный расход ресурсов и потенциальную прибыль;
• находить новые способы решения задач — в больших данных хранятся подсказки для решения актуальных задач. Так, в будущем, массивы информации, собираемые медицинскими клиниками, лабораториями, больницами, фитнес-браслетами и трекерами, позволит ставить более точные диагнозы, изобретать лекарства и быстрее бороться с болезнями;
• оптимизировать процессы — уже сегодня Big Data позволяет банкам, службам доставки, маркетплейсам и другим компаниям обучать чат-ботов и переносить часть обязанностей с реальных специалистов на виртуальных помощников;
• регулировать работу — большие данные позволяют управлять работу как отдельных сфер, так и конкретных предметов. Данные о дорожных происшествиях и ситуациях на дорогах позволяют перераспределять бюджеты и ресурсы сотрудников для обеспечения безопасной и комфортной езды на определённом участке дороги. Также активно развивается сфера интернет-вещей, позволяющая собирать данные о работе бытовых приборов — получив эти сведения, специалисты смогут регулировать и улучшать работу бытовой техники.

Big Data в мире

Благодаря большим данным международной платёжной компании MasterCard удаётся предотвращать действия мошенников и спасать от кражи более 3 млрд долларов на счетах клиентов.

Инструменты Big Data активно применяют не только крупные корпорации — IBM, Google, VISA, MasterCard, но государственные структуры. Так, Big Data помогла правительству Германии сократить количество пособий по безработице и вернуть в бюджет около 15 млрд евро.

Big Data в России

В России большие данные использует общественная организация «Лиза Алерт», специализирующаяся на поиске пропавших без вести людей. Чтобы поисковые операции проходили быстрее и эффективнее, компания «Билайн» разработала инновационную платформу. В ней задействованы решения в области биг дата, что позволяет находить людей, знающих что-либо о пропавшем человеке. По словам представителей «Лиза Алерт», в тех, случая, когда при поиске людей применялись большие данные, процент нахождения людей составлял 89%.

В сети супермаркетов «Лента» используют большие данные для анализа потребительского спроса. Специалисты собирают информацию о предпочтениях и покупках и на основе этих данных предлагают покупателям акционные товары и персонализированные скидки. Например, если вы решите стать веганом или начнёте вести здоровый образ жизни, система заметит изменения в вашей продуктовой корзине и будет предлагать только интересующие вас товары.

Какие специалисты работают с Big Data

Возможности больших данных помогают лучше работать разному кругу специалистов: маркетологам, аналитикам, финансистам, менеджерам и др. Но все они получат уже готовый срез данных, который могут использовать для своих целей.

Прямой же доступ к Big Data есть у тех, кто прошёл специальное обучение и владеет необходимыми инструментами по сбору, анализу и интерпретации огромных массивов информации.

Расскажем о специалистах, которые непосредственно работают с большими данными.

Где освоить Big Data

Чтобы начать работать с большими данными, потребуются знания математики, программирования и понимание алгоритмов. Освоить Big Data возможно и самостоятельно, но только если уже есть хотя бы небольшой опыт в сфере аналитики данных. Для этого потребуется довольно много времени и желания погружаться в тему методом проб и ошибок.

Если нужен более быстрый путь к большим данным, то стоит пройти обучение на одном из онлайн-курсов. Сегодня многие образовательные платформы предлагают курсы по работе с большими данными.

Big Data

Big Data — это разнообразные данные больших объемов, которые хранятся на цифровых носителях. В их число входит общая статистика рынков и личные данные пользователей: информация о транзакциях и платежах, покупках, перемещениях и предпочтениях аудитории.

Объем больших данных исчисляется терабайтами. Это и тексты, и фотографии, и машинный код. Такой массив информации просто невозможно проанализировать силами человека или с помощью обычного компьютера, для этого нужны специальные инструменты.

Технологии, связанные с хранением и обработкой больших данных, также называют Big Data.

Прогноз роста больших данных в мире

Характеристики Big Data

Большие данные отличают от обычных наличие признаков «VVV».

Volume (объем) — физический размер данных, их вес и количество места, которое они занимают. Поток таких данных может составлять от 100 Гб в сутки.

Velocity (скорость) — объем информации увеличивается с большой скоростью, в геометрической прогрессии, и требует быстрой обработки и анализа.

Variety (разнообразие) — данные неоднородны и поступают в разных форматах: текст, картинки, голосовые сообщения, транзакции. Они могут быть неупорядоченными, структурированными полностью или частично.

Отдельные IT-компании выделяют дополнительные аспекты работы с большими данными.

Variability (изменчивость) — поток информации неоднороден, случаются всплески или спады. Это осложняет её обработку и анализ.

Value (ценность) — описывает как сложность информации для обработки, так и её степень важности. Для бизнеса особо актуален вопрос целесообразности затрат на обработку данных.

Visualization (визуализация) — возможность наглядно представить результаты анализа, чтобы упростить их восприятие человеком.

Veracity (достоверность) — точность и достоверность самих данных, а также корректность способа, которым получены. Неточности ведут к ошибкам в анализе.

Зачем нужны большие данные

Большие данные применяются во многих отраслях: банки, страхование, ритейл, здравоохранение, логистика, наука, маркетинг. Везде, где можно собрать большой объем информации и проанализировать его.

Отрасли, которые используют BigData. Источник

Перед BigData стоит три глобальных задачи:

Строить модели. Систематизировать данные, находить причинно-следственные связи. Это помогает понять, как работают сложные системы, делает их прозрачными.

Производители автомобилей Toyota изучили поведение водителей в момент аварии и разработали систему безопасности. Она анализирует манеру вождения и срабатывает, если человек за рулем перепутал педали.

Поисковый отряд «Лиза Алерт» совместно с «Билайн.Поиск» запустили нейросеть , чтобы обрабатывать фотографии со спутников. А еще они используют алгоритм, который вычисляет потенциальных свидетелей и высылает им информацию о пропавшем человеке.

Оптимизировать процессы. Автоматизировать рутинные или трудозатратные этапы, повысить точность расчетов и экономить ресурсы. Например, сервисы такси автоматически рассчитывают стоимость поездки с учетом спроса, пробок и погоды.

« Магнитогорский металлургический комбинат » внедрил систему, которая в режиме реального времени анализирует параметры плав и выдает рекомендации оператору цеха, что позволяет минимизировать издержки.

Amazon оптимизирует продажи и обновляет цены на сайте примерно каждый 10 минут. Также предлагает дополнительные скидки, после добавления товара в корзину, чтобы уменьшить число брошенных товаров.

Розничная сеть Target показывает разную стоимость товаров для жителей престижных и обычных районов, чтобы максимизировать выручку.

Делать прогнозы. Бизнес с помощью аналитики предсказывает поведение покупателей и спрос, планирует продажи и денежные потоки. Искусственный интеллект эффективнее врачей может выявлять болезни на ранней стадии.

Магазины предлагают персональные рекомендации и скидки для покупателей, которые с большей вероятностью им понравятся.

Застройщики с помощью систем динамического ценообразования определяют максимально выгодную стоимость объектов недвижимости на данный момент, прогнозируют прибыль и выполнение плана продаж.

Как работает технология больших данных

Работа с большими данными происходит в несколько этапов:

• сбор информации из разных источников;
• размещение данных в хранилище;
• обработка и анализ.

Сбор информации

Информация окружает нас повсюду. Социальные сети, поисковые системы, гаджеты, карты лояльности, данные GPS-трекеров, онлайн-кассы генерируют большие потоки данных каждую минуту. Источники Big Data можно разделить на три типа: социальные, машинные и транзакционные.

Социальные — создаются людьми. Информация, которую загружают или создают пользователи интернета: фотографии, электронные письма, сообщения, статьи, записи в блогах. Сюда же относят социально-демографическую статистику стран и компаний.

Транзакционные — возникают при совершении различных операций. Это покупки, переводы денег, поставки товаров, операции с банкоматами, переходы по ссылкам, поисковые запросы.

Машинные — информация с датчиков и устройств. В том числе интернет вещей — данные, которыми устройства обмениваются между собой. Например, датчики внутри автомобилей, метеорологические приборы, смартфоны, умные колонки и т.д.

Что входит в интернет вещей. Источник

Хранение

Большие объемы информации требуют больших мощностей для размещения. У компании, которая собирает Big Data, есть три варианта, где хранить данные:

• На собственных серверах. Предприятие самостоятельно закупает, настраивает и обслуживает оборудование.
• Облачное хранение. Фирма арендует место у сторонней компании за плату. Такую услугу предоставляют Amazon, Microsoft или Google. Ряд платформ, помимо хранения, предлагают готовые решения для обработки данных, например Oracle Exadata.
• Публичные большие данные. Хранятся облачно либо на частных серверах, доступ к базе предоставляется бесплатно.

У различных видов хранения есть свои плюсы и минусы:

1. На своём сервере. Это может быть дешевле, но вопросы безотказности, безопасности и поддержки вы должны будете решать сами.
2. В облаке. Это может быть дороже, но вопросы безотказности, безопасности и поддержки будут решаться на стороне облака.

Источник: www.unisender.com

Большие данные в бизнесе это

Определение Big data обычно расшифровывают довольно просто – это огромный объем информации, часто бессистемной, которая хранится на каком либо цифровом носителе. Однако массив данных с приставкой «Биг» настолько велик, что привычными средствами структурирования и аналитики «перелопатить» его невозможно. Поэтому под термином «биг дата» понимают ещё и технологии поиска, обработки и применения неструктурированной информации в больших объемах.

Экскурс в историю и статистику

Словосочетание «большие данные» появилось в 2008 году с легкой руки Клиффорда Линча. В спецвыпуске журнала Nature эксперт назвал взрывной рост потоков информации – big data. В него он отнес любые массивы неоднородных данных свыше 150 Гб в сутки.

Из статистических выкладок аналитических агентств в 2005 году мир оперировал 4-5 эксабайтами информации (4-5 миллиардов гигабайтов), через 5 лет объемы big data выросли до 0,19 зеттабайт (1ЗБ = 1 024 ЭБ). В 2012 году показатели возросли до 1,8 ЗБ, а в 2015 – до 7 ЗБ. Эксперты прогнозируют, что к 2020 году системы больших данных будут оперировать 42-45 зеттабайтов информации.

До 2011 года технологии больших данных рассматривались только в качестве научного анализа и практического выхода ни имели. Однако объемы данных росли по экспоненте и проблема огромных массивов неструктурированной и неоднородной информации стала актуальной уже в начале 2012 году. Всплеск интереса к big data хорошо виден в Google Trends. К развитию нового направления подключились мастодонты цифрового бизнеса – Microsoft, IBM, Oracle, EMC и другие. С 2014 года большие данные изучают в университетах, внедряют в прикладные науки – инженерию, физику, социологию.

Как работает технология big data?

В современных системах рассматриваются два дополнительных фактора:

• Изменчивость (Variability) – потоки данных могут иметь пики и спады, сезонности, периодичность. Всплески неструктурированной информации сложны в управлении, требует мощных технологий обработки.
• Значение данных (Value) – информация может иметь разную сложность для восприятия и переработки, что затрудняет работу интеллектуальным системам. Например, массив сообщений из соцсетей – это один уровень данных, а транзакционные операции – другой. Задача машин определить степень важности поступающей информации, чтобы быстро структурировать.

Принцип работы технологии big data основан на максимальном информировании пользователя о каком-либо предмете или явлении. Задача такого ознакомления с данными – помочь взвесить все «за» и «против», чтобы принять верное решение. В интеллектуальных машинах на основе массива информации строится модель будущего, а дальше имитируются различные варианты и отслеживаются результаты.

Современные аналитические агентства запускают миллионы подобных симуляций, когда тестируют идею, предположение или решают проблему. Процесс автоматизирован.

К источникам big data относят:

• интернет – блоги, соцсети, сайты, СМИ и различные форумы;
• корпоративную информацию – архивы, транзакции, базы данных;
• показания считывающих устройств – метеорологические приборы, датчики сотовой связи и другие.
• Принципы работы с массивами данных включают три основных фактора:
• Расширяемость системы. Под ней понимают обычно горизонтальную масштабируемость носителей информации. То есть выросли объемы входящих данных – увеличились мощность и количество серверов для их хранения.

Устойчивость к отказу. Повышать количество цифровых носителей, интеллектуальных машин соразмерно объемам данных можно до бесконечности. Но это не означает, что часть машин не будет выходить из строя, устаревать. Поэтому одним из факторов стабильной работы с большими данными является отказоустойчивость серверов.

Локализация. Отдельные массивы информации хранятся и обрабатываются в пределах одного выделенного сервера, чтобы экономить время, ресурсы, расходы на передачу данных.

Для чего используют?

Чем больше мы знаем о конкретном предмете или явлении, тем точнее постигаем суть и можем прогнозировать будущее. Снимая и обрабатывая потоки данных с датчиков, интернета, транзакционных операций, компании могут довольно точно предсказать спрос на продукцию, а службы чрезвычайных ситуаций предотвратить техногенные катастрофы. Приведем несколько примеров вне сферы бизнеса и маркетинга, как используются технологии больших данных:

Здравоохранение. Больше знаний о болезнях, больше вариантов лечения, больше информации о лекарственных препаратах – всё это позволяет бороться с такими болезнями, которые 40-50 лет назад считались неизлечимыми.

Предупреждение природных и техногенных катастроф. Максимально точный прогноз в этой сфере спасает тысячи жизней людей. Задача интеллектуальных машин собрать и обработать множество показаний датчиков и на их основе помочь людям определить дату и место возможного катаклизма.

Правоохранительные органы. Большие данные используются для прогнозирования всплеска криминала в разных странах и принятия сдерживающих мер, там, где этого требует ситуация.

Методики анализа и обработки

К основным способам анализа больших массивов информации относят следующие:

• Глубинный анализ, классификация данных. Эти методики пришли из технологий работы с обычной структурированной информацией в небольших массивах. Однако в новых условиях используются усовершенствованные математические алгоритмы, основанные на достижениях в цифровой сфере.
• Краудсорсинг. В основе этой технологии возможность получать и обрабатывать потоки в миллиарды байт из множества источников. Конечное число «поставщиков» не ограничивается ничем. Разве только мощностью системы.
• Сплит-тестирование. Из массива выбираются несколько элементов, которые сравниваются между собой поочередно «до» и «после» изменения. АВ тесты помогают определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на элементы. Например, с помощью сплит-тестирования можно провести огромное количество итераций постепенно приближаясь к достоверному результату.
• Прогнозирование. Аналитики стараются заранее задать системе те или иные параметры и в дальнейшей проверять поведение объекта на основе поступления больших массивов информации.
• Машинное обучение. Искусственный интеллект в перспективе способен поглощать и обрабатывать большие объемы несистематизированных данных, впоследствии используя их для самостоятельного обучения.
• Анализ сетевой активности. Методики big data используются для исследования соцсетей, взаимоотношений между владельцами аккаунтов, групп, сообществами. На основе этого создаются целевые аудитории по интересам, геолокации, возрасту и прочим метрикам.

Большие данные в бизнесе и маркетинге

Стратегии развития бизнеса, маркетинговые мероприятия, реклама основаны на анализе и работе с имеющимися данными. Большие массивы позволяют «перелопатить» гигантские объемы данных и соответственно максимально точно скорректировать направление развития бренда, продукта, услуги.

Например, аукцион RTB в контекстной рекламе работают с big data, что позволяет эффективно рекламировать коммерческие предложения выделенной целевой аудитории, а не всем подряд.

Какие выгоды для бизнеса:

• Создание проектов, которые с высокой вероятностью станут востребованными у пользователей, покупателей.
• Изучение и анализ требований клиентов с существующим сервисом компании. На основе выкладки корректируется работа обслуживающего персонала.
• Выявление лояльности и неудовлетворенности клиентской базы за счет анализа разнообразной информации из блогов, соцсетей и других источников.
• Привлечение и удержание целевой аудитории благодаря аналитической работе с большими массивами информации.
• Технологии используют в прогнозировании популярности продуктов, например, с помощью сервиса Google Trends и Яндекс. Вордстат (для России и СНГ).

Методики big data используют все крупные компании – IBM, Google, Facebook* (Meta* — признана экстремистской организацией) и финансовые корпорации – VISA, Master Card, а также министерства разных стран мира. Например, в Германии сократили выдачу пособий по безработице, высчитав, что часть граждан получают их без оснований. Так удалось вернуть в бюджет около 15 млрд. евро.

Недавний скандал с Facebook из-за утечки данных пользователей говорит о том, что объемы неструктурированной информации растут и даже мастодонты цифровой эры не всегда могут обеспечить их полную конфиденциальность.

Например, Master Card используют большие данные для предотвращения мошеннических операций со счетами клиентов. Так удается ежегодно спасти от кражи более 3 млрд. долларов США.

В игровой сфере big data позволяет проанализировать поведение игроков, выявить предпочтения активной аудитории и на основе этого прогнозировать уровень интереса к игре.

Сегодня бизнес знает о своих клиентах больше, чем мы сами знаем о себе – поэтому рекламные кампании Coca-Cola и других корпораций имеют оглушительный успех.

Перспективы развития

В 2019 году важность понимания и главное работы с массивами информации возросла в 4-5 раз по сравнению с началом десятилетия. С массовостью пришла интеграция big data в сферы малого и среднего бизнеса, стартапы:

• Облачные хранилища. Технологии хранения и работы с данными в онлайн-пространстве позволяет решить массу проблем малого и среднего бизнеса: дешевле купить облако, чем содержать дата-центр, персонал может работать удаленно, не нужен офис.
• Глубокое обучение, искусственный интеллект. Аналитические машины имитируют человеческий мозг, то есть используются искусственные нейронные сети. Обучение происходит самостоятельно на основе больших массивов информации.
• Dark Data – сбор и хранение не оцифрованных данных о компании, которые не имеют значимой роли для развития бизнеса, однако они нужны в техническом и законодательном планах.
• Блокчейн. Упрощение интернет-транзакций, снижение затрат на проведение этих операций.

Системы самообслуживания – с 2016 года внедряются специальные платформы для малого и среднего бизнеса, где можно самостоятельно хранить и систематизировать данные.

Резюме