Также с помощью статистики можно определить закономерности (корреляцию). Чтобы сделать прогноз, аналитика использует шаблоны, которые построены на предыдущем опыте. С ней можно предсказать цену доллара, нефти или платежеспособность клиента банка.
Например, человек в Москве совершает 5–6 покупок по карте в день, это около 2 тысяч покупок в год. Например, примерно прикинуть продажи в новом году или предсказать поломку оборудования до того, как оно действительно сломается. В конце концов наиболее заинтересованные люди оплатят покупку. А вот юзеры, которые случайно попали на сайт, такую рекламу получать не будут — это значительно сэкономит бюджет магазину. На самом деле список сфер, где применяется Big Data, гораздо шире. Анализ данных востребован в обрабатывающей промышленности, гостиничном и ресторанном бизнесе, туризме, сферах образования и здравоохранения и других направлениях.
В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big knowledge ещё очень мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. В России технологию используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоме и промышленности. Крупные компании — такие, как Netflix, Procter & Gamble или Coca-Cola — с помощью больших данных прогнозируют потребительский спрос. 70% решений в бизнесе и госуправлении принимается на основе геоданных.
Большие данные помогают системам навигации построить маршрут в объезд пробкам и просчитывают загруженность дорог. ГЛОНАСС собирает координаты, контролирует скорость движения. Так система Яндекс.Такси показывает водителю районы с высоким спросом. «Тинькофф-банк» с помощью EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop управляет рисками, анализирует потребности потенциальных и существующих клиентов. Большие данные задействованы также в скоринге, маркетинге и продажах. Например, некоторые компании ещё несколько лет назад защищали своих клиентов от мошенничества, а забота о деньгах клиента — забота о своих собственных деньгах.
Как Начать Работать С Биг Дата?
Аналитик данных проводит анализ, описывает результаты и приводит их в понятный для восприятия вид. Программы для обработки фото считывают недостатки и автоматически корректируют их или предлагают фильтры, которые биг дата это тоже работают на основании Больших данных. Есть приложения, в которые можно загрузить селфи и найти своего «двойника» или разыскать человека по фото. А в интернет-магазинах есть функция поиска похожих товаров.
Это покупки, переводы денег, поставки товаров, операции с банкоматами, переходы по ссылкам, поисковые запросы. 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. Для работы с Big Data необходимо знание базовых технологий, таких как Hadoop, Spark, NoSQL и др.
Если обрабатывать такой массив информации на одном узле, это займет слишком много времени. Такие данные напрямую не связаны с основными метриками IT-системы и бизнеса, но при правильном анализе могут рассказать много интересного о возможных точках оптимизации в проекте. Нужно пробовать разные места, применять различные стратегии поиска и извлечения скрытых ресурсов, спрятанных в данных.
Как Начать Работать С Большими Данными?
Хотя возможность стать аналитиком данных с нуля также существует, но потребует больше времени. Получение и анализ обширных объемов информации с различных устройств, например фитнес-браслетов или других исследовательских приборов, становится основанием для назначения точного лечения. Необходимость Big Data в бизнесе связана повышением прозрачности технологических процессов, изучением и прогнозированием спроса на различные товары. Технологию применяют более 75% компаний розничной торговли.
Big Data востребованы в IT, а также сфере информации и связи в целом. Например, с помощью больших данных компании обучают голосовых помощников и разрабатывают сервисы для «умного дома». Velocity (скорость) — объем информации увеличивается с большой скоростью, в геометрической прогрессии, и требует быстрой обработки и анализа. Для этого нужно изучить базовые принципы и технологии работы с данными, учиться на курсах и в онлайн-школах, получать опыт работы в сфере аналитики данных.
Но этому всё равно нужно учиться — сложно будет прийти в такой проект, если знаешь только базы данных или у тебя начальные навыки программирования на Python. Суть обучения нейросети — задать нужные формулы, чтобы при вводе определённого типа данных мы получали достаточно качественные результаты вычислений. Если нейронка правильно «обучена», то эти данные могут быть полезны в народном хозяйстве. Настройка этих формул — задача специалиста по машинному обучению или дата-сайентиста. Подготовка инфраструктуры занимает много времени, поэтому лучше переложить ее на плечи профессиональных администраторов и присмотреться к облачным решениям по обработке big information. В 2018 году отечественному рынку прогнозировали рост до 1,four млрд долларов.
Прорыв в этой области (в том числе благодаря российскому стартапу Prisma) позволяет нам сегодня пользоваться огромным количеством фильтров, стилей и разных эффектов на фотографиях и видео. Благодаря экспоненциальному росту возможностей вычислительной техники, описанному в законе Мура [2], объем данных не может являться точным критерием того, являются ли они большими. Например, сегодня большие данные измеряются в терабайтах, а завтра – в петабайтах. Поэтому главной характеристикой Big Data является степень их структурированности и вариантов представления. Первая – быстрое накопление самых разнообразных баз данных, происходящее с человечеством.
Большие данные (Big Data) — это, простыми словами, огромные объемы информации, которые невозможно обработать стандартными средствами. Этот термин широко используется во многих сферах, включая финансы, медицину, розничную торговлю и научные исследования. Результаты анализа Big Data используются практически повсеместно – от работы государственных органов до функционирования социальных сетей. Другими словами, везде, где присутствуют источники информации в достаточном для применения специальных методик обработки объеме. Data Science или наука о данных — это математический и статистический анализ.
Например, в Москве для малого и среднего предпринимательства уже есть онлайн-сервисы «Подбор городских помещений для бизнеса», «Подбор рыночной ниши», «Готовые помещения под франшизу». Это возможно благодаря тому, что город накапливает огромное количество данных о гражданах, их перемещении, предпочтениях. Такую информацию можно использовать для развития района. Чтобы начать работать с большими данными, нужно их собрать, организовать место хранения, подготовить и обработать.
Подобные исследования помогают совершенствовать игровой опыт и схемы монетизации. При работе с большими данными требуется Data Cleaning — выявление, очистка и исправление ошибок, нерелевантной информации и несоответствий данных. Процесс позволяет оценить косвенные показатели, погрешности, пропущенные значения и отклонения.
Дата-инженеры помогают исследователям, создавая ПО и алгоритмы для автоматизации задач. Без таких инструментов большие данные были бы бесполезны, так как их объемы невозможно обработать. Для этой профессии важно знание Python и SQL, уметь работать с фреймворками, например со Spark. Обработка больших данных помогает защищать клиентов от мошенников.
Доставляем по 2 млрд писем в месяц от российских и белорусских компаний из разных сфер бизнеса. Для эффективной работы с такими данными требуются специализированные технологии и инструменты. С Big Data работают аналитики данных, разработчики, инженеры данных, специалисты по машинному обучению и др. Американская сеть Kroger использует большие данные для персонализации скидочных купонов, которые получают покупатели по электронной почте.
Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями. При полноценной цифровизации создаются новые способы зарабатывать деньги для компаний, выполнять задачи — для сотрудников, учить — для преподавателей.
В данном случае, говорит Филипп Вольнов, получаемые данные не были должным уровнем обработаны, что привело к неправильным выводам. Финансовые учреждения используют Big Data для анализа клиентских данных, предсказания рыночных трендов и оптимизации инвестиционных стратегий. Big Data может иметь различные форматы, включая текст, изображения, видео, аудио и структурированные данные, такие как таблицы и базы данных. Разнообразие информации также включает в себя данные в реальном времени и данные с географическими координатами. Этим термином он обозначил взрывной рост мировых объемов информации. Безусловно, говорит эксперт, эти объемы существовали и ранее, но именно Линч четко обозначил проблематику и ввел понятийный аппарат.
Смешение и интеграция данных — способ объединить данные из разных источников, чтобы дополнять и увеличивать общую базу. Отдельные IT-компании выделяют дополнительные аспекты работы с большими данными. Такой массив информации просто невозможно проанализировать силами человека или с помощью обычного компьютера, для этого нужны специальные инструменты. Таким образом, понимание термина Big Data и умение работать с такими данными становятся все более важными для специалистов в различных областях.
То есть с ними не справится ни обычный человек, ни простой пользовательский компьютер. Для обработки больших данных применяют специальные технологии и программное обеспечение. При этом огромные объемы информации можно использовать для решения задач, требующих высокой точности прогнозов, поиска обоснований для тех или иных решений, персонализации сервисов и так далее. «Лента.ру» рассказывает, что такое Big Data и в каких областях она применяется. Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа.
Поток таких данных может составлять от 100 Гб в сутки. Технологии, связанные с хранением и обработкой больших данных, также называют Big Data. Big Data хранятся на серверах в облаке или на серверах компаний, которые занимаются обработкой данных.
Сбор и анализ очевидных метрик позволяет вносить в систему простые и понятные корректировки. Такие улучшения практически сразу дают ощутимый результат. Это называется «сбор фруктов с нижних веток дерева». Большие данные могут быть зашумленными и содержать ошибки.
