17.03.2021
286

Big Data – как и почему информация стала дороже золота?

Андрей Андреев
автор ApiX-Drive
Время прочтения: ~5 мин

Содержание:
1. Определение Big Data
2. Характеристики Big Data
3. История концепции
4. Зачем современному бизнесу нужны большие данные?
5. Заключение. Новая нефть

***

Большие данные не зря называют “новой нефтью”, так как информация в XXI веке является очень ценным ресурсом. При этом термин Big Data остается для многих чем-то очень сложным и загадочным.

В этой статье мы решили рассказать вам о том, что такое большие данные, как появилась эта концепция, какие методы они включают и какую пользу приносят современному бизнесу.

Определение Big Data

Говоря простым языком, большие данные представляют собой огромные объемы информации различных типов и форматов, которые могут быть как структурированы, так и не упорядочены. Big Data хранятся в цифровом виде, поэтому они могут использоваться для анализа и извлечения необходимых сведений при помощи программных методов. Важность больших данных заключается в том, что они содержат важную информацию, которая бывает полезна для принятия грамотных бизнес-решений или других целей.

На сегодняшний день встречаются три ключевые категории BD:

  • Структурированные. К ним относят уже упорядоченные каким-либо образом данные, имеющие определенную структуру. Например, это могут быть таблицы (Excel, CSV), информация в базах данных (СУБД) и т.д.
  • Частично структурированные. Сюда входят данные без строгой структуры (не в виде таблиц или баз данных), которые, тем не менее, имеют определенную иерархию. К примеру, частично структурированными считаются сведения из email, электронных журналов и других подобных источников.
  • Неструктурированные. Эта категория включает данные без какой-либо четкой структуры, которые невозможно упорядочить традиционными методами, однако возможно сделать это при помощи технологий Big Data. Сюда относятся такие виды контента, как текст, изображения, аудио и видео.

Характеристики Big Data

Большие данные выделяются на фоне прочих типов данных по таким признакам:

  • Объем (volume). Таковыми считаются данные с суточным объемом от 150 Гб.
  • Скорость (velocity). Для BD критически важна высокая скорость накопления и обработки, причем обязательно в онлайн-режиме.
  • Разнообразие (variety). К BD относят данные разных категорий, описанные ранее: структурированные, не полностью структурированные, неструктурированные.
  • Достоверность (veracity). BD и методы их обработки должны быть доступными для проверки.
  • Изменчивость (variability). BD могут быть в той или иной степени нестабильны и меняться под воздействием ряда факторов (пик/спад и т.д.). Более изменчивые данные сложнее поддаются анализу.
  • Ценность (value). Большие данные должны иметь определенную ценность - то есть, содержать потенциально полезные сведения.

История концепции

Термин Big Data впервые получил широкое распространение в 2008 году, когда его упомянул в своей статье главный редактор журнала Nature Клиффорд Линч. Он отметил тот факт, что в интернете накапливается всё больше гигантских массивов информации, объемом от 150 Гб и больше.

В последующие годы эта концепция начала всё чаще появляться в деловой прессе, а затем ею заинтересовались крупные IT-корпорации, в том числе Microsoft, Oracle, IBM, Hewlett-Packard, Google, Apple и другие.

Если до 2011-2012 года большие данные представляли интерес в основном для статистики и других направлений науки, то в последующие годы обработка Big Data всё чаще происходит на практике. Сначала BD стали предметом изучения в технических вузах по всему миру, а в наши дни активно собираются и анализируются не только IT-корпорациями, но также компаниями и организациями из многих других отраслей.

Где используются технологии Big Data


Зачем современному бизнесу нужны большие данные?

Технологии Big Data помогают бизнесу решать целый ряд важных задач. Прежде всего, с их помощью можно эффективнее создавать и корректировать стратегии развития компаний и брендов, запускать новые направления деятельности и т.д. Помимо этого, BD позволяют тщательно анализировать клиентский опыт для выявления актуальных проблем и возможностей для улучшения продукта.

Особенно важными считаются большие данные в маркетинге, так как они помогают привлекать и удерживать целевую аудиторию, благодаря высокоточной обработке больших массивов аналитических данных.

Что касается примеров применения Big Data в разных отраслях бизнеса, то среди них можно выделить:

  • Торговля. Грамотный анализ BD позволяет эффективно управлять онлайн и оффлайн ритейлом. С их помощью можно тщательно изучить спрос и скорректировать ассортимент, а также сделать сервис более персонализированным (например, в области доставки).
  • Промышленность. Обработка Big Data дает возможность оптимизировать производство, снизить издержки и сделать все его процессы более прозрачными. Также с их помощью можно спрогнозировать спрос на ту или иную продукцию перед тем, как запустить ее в производство.
  • Медицина. Большие данные массово собираются медицинскими учреждениями, фармацевтическими компаниями и другими участниками рынка, вплоть до производителей фитнес-браслетов. Их анализ помогает создавать более эффективные лекарства, точнее ставить диагнозы и лечить тяжелые болезни.
  • Недвижимость. Сбор и анализ Big Data всё чаще используется в сфере недвижимости с целью автоподбора оптимальных вариантов под конкретные запросы покупателя. Этот метод позволяет заметно облегчает работу риэлтора и даже может сделать ее неактуальной в будущем.
  • Государственное управление. BD имеет приоритетное значение не только для бизнеса, но и для госуправления. Онлайн-мониторинг больших массивов данных в разных сферах деятельности госорганов (правоохранительные органы, медицина, социальная сфера и т.д.) помогает им своевременно принимать верные решения.

Большие данные дают возможность крупным корпорациям анализировать потребительский спрос. Основываясь на них, они могут эффективнее продвигать свои продукты среди целевой аудитории и привлекать больше новых клиентов, увеличивая свою прибыль.

По статистике, более 70% решений в крупном бизнесе и государственном управлении принимаются в результате анализа БД. Например, они помогают MasterCard ежегодно предотвращать попытки краж свыше $3 млрд со счетов своих клиентов. Также они помогли правительству Германии вернуть почти 15 млрд евро, которые ранее были ошибочно выплачены в виде пособий по безработице.

Большие данные в маркетинге ценятся как нефть в промышленности


Заключение. Новая нефть

Big Data (Большие данные) - это массивы информации большого объема, которые представляют определенный интерес для бизнеса и государства. Они могут быть структурированными и неструктурированными, их обработка возможна только специализированными программными методами.

Большие данные востребованы во многих отраслях бизнеса (торговля, медицина, промышленность, недвижимость и т.д.), а также в сфере государственного управления. Признаками BD считаются: большой объем, высокая скорость обработки, разнообразие, ценность, достоверность и изменчивость.

***

Apix-Drive — универсальный инструмент, который быстро упорядочит любой рабочий процесс, освободив вас от рутины и возможных денежных потерь. Опробуйте ApiX-Drive в действии и убедитесь, насколько он полезен лично для вас. А пока настраиваете связи между системами, подумайте, куда инвестируете свободное время, ведь теперь его у вас будет гораздо больше.