Big Data – как и почему информация стала дороже золота?
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.
Аналитикой больших данных является процесс анализа сложных и громадных пластов информации. Благодаря анализу больших данных можно получать информацию по моделям поведения клиентов и рынка, выявлять тенденции и повышать эффективность своей бизнес системы.
Обработка больших данных происходит в 3 стадии:
- Предобработка и фильтрация данных;
- Структуризация данных;
- Финальный результат.
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.
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.
Технологии больших данных используются как в научных, так и в общественных целях – бизнес, маркетинг. Например, для прогнозирования популярности продуктов.
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.
Сегодня анализ больших данных используются во всех крупных организациях – IBM, Google, Facebook, Visa, Master Card и в государственных структурах.
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.