ѕодпишитесь на наш Telegram-канал Ѕудьте в курсе последних новостей 👇 😉 ѕодписатьс€
ѕоддержим в трудное врем€ —пециальное предложение на техническую поддержку вашей »“ - инфраструктуры силами наших экспертов ѕодобрать тариф
ѕоставка оборудовани€ √аранти€ и помощь с настройкой. —кидка дл€ наших читателей по промокоду WIKIMERIONET  упить
»нтерфейс статистики Merion Mertics показывает ключевые диаграммы и графики по звонкам, а также историю звонков в формате, который легко поймет менеджер ѕопробовать бесплатно
¬недрение
офисной телефонии
Ўаг на пути к созданию доступных унифицированных коммуникаций в вашей компании ¬недрить
»нтеграци€ с CRM ѕомогаем навести пор€док с данными
и хранить их в единой экосистеме
ѕодключить
»“ Ѕезопастность ”мна€ информационна€ безопасность дл€ вашего бизнеса «аказать
ћерион Ќетворкс

6 минут чтени€

Big Data (Ѕольшие данные) Ц это термин, обозначающий большое количество информации Ц структурированной и неструктурированной Ц наводн€ющей сферу бизнеса ежедневно. Ќо обилие этой информации Ц не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Ѕольшие данные анализируютс€ дл€ прин€ти€ решений и построени€ стратегий развити€ бизнеса.

„то такое Big Data?

»стори€ Ѕольших данных

“ермин Ђбольшие данныеї относитс€ к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. ѕолучение и хранение большого количества информации долгое врем€ были камнем преткновени€ аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. “огда ƒуглас Ѕ. Ћейни сформулировал Ђправило трЄх Vї, которое сейчас используетс€ повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных:

  • ќбъем (Volume): ќрганизации получают информацию от множества источников, включа€ биржу, смарт-девайсы (Ђ»нтернета ¬ещейї - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще р€д ресурсов. ¬ прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых Ђозерах данныхї облегчили это брем€.
  • —корость прироста (Velocity): — развитием »нтернета ¬ещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатыватьс€ они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позвол€ют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени.
  • ћногообразие (Variety): ƒанные поступают во всех возможных форматах Ц от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных.

Ќам, представл€ютс€ релевантными еще два признака, свойственные большим данным:

  • ѕеременчивость (Variability): ¬добавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо Ц оно мен€етс€ часто и значительно. Ёто непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находитс€ в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных.
  • ƒостоверность (Veracity): ƒостоверность Ц это качество данных. »з-за вариативности источников процесс св€зки, подбора, очищени€ и трансформации данных в системе затруднен. Ѕизнесам необходимо выстраивать отношени€ и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. ¬ противном случае, их данные быстро выйдут из-под контрол€.

ѕочему важны Ѕольшие данные?

¬ажно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. ¬ы можете вз€ть информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы:

  1.  ак уменьшить цены?
  2.  ак сэкономить врем€?
  3.  ак оптимизировать предложени€ и развивать свой продукт?
  4.  ак принимать мудрые решени€?

 омбиниру€ мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнени€ таких бизнес-задач, как:

  • ќпределение причин провалов, вы€вление проблем и дефектов производства в практически реальном времени.
  • √енерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенност€ми покупател€.
  • ѕересчет всеобщего портфолио рисков за минуты.
  • ѕредупреждение мошенничества.

 ому интересны большие данные?

Ѕольшие данные представл€ют собой большой интерес дл€ производителей. Ќатиск »нтернета ¬ещей и св€занных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Ѕольшие данные Ц это всегда возможность сделать большие открыти€ Ц дл€ любой организации, крупной или нет.

”глубленное изучение требует наличи€ больших данных, потому что они позвол€ют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие ¬ас вопросы без Ђподгонкиї данных. „ем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты.


ћотивированные данными инновации

—егодн€ эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. ќт более точных прогнозов до повышени€ оперативной эффективности и улучшени€ впечатлени€ покупател€ Ц всЄ возможно, если использовать большие данные с умом. јналитика Ц двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Ёто ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты у€звимых слоев населени€ и сохранению ресурсов.

 ак работать с Ѕольшими данными?

ѕрежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей Ц проход€т большие данные. Ќиже приведены п€ть ключевых шагов к тому, чтобы стать Ѕольшим Ѕоссом Ѕольших ƒанных Ц структурированных, неструктурированных и полуструктурированных.

Ўаг 1. ѕостройте стратегию больших данных

¬ идеале, стратеги€ больших данных Ц это план, выработанный дл€ того, что бы ¬ы могли видеть все доступные пути дл€ прин€ти€, хранени€, обработки, распределени€ и использовани€ данных внутри компании и за ее пределами. —тратеги€ больших данных устанавливает планку дл€ успеха бизнеса на фоне обили€ информации. –азрабатыва€ стратегию, важно учесть существование Ц и будущее развитие Ц бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Ёто призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением.

Ўаг 2. ”знайте об источниках данных

  • ѕотоки данных поступают из »нтернета ¬ещей и сопр€женных с ним устройств, вливающихс€ в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудовани€ и прочего. Ёту информацию можно анализировать пр€мо в момент поступлени€, реша€, что из нее нужно оставить, от чего Ц избавитьс€, и что подлежит дальнейшему анализу.
  • ƒанные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Ёта категори€ включает в себ€ огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных дл€ маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Ёти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представл€ют собой неповторимое испытание.
  • ѕублично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство —Ўј, или ¬семирна€ книга фактов ÷–” и ѕортал открытых данных ≈—.
  • ƒругие источники больших данных Ц такие, как Ђозераї, облака поставщиков и покупателей.

Ўаг 3. ѕолучите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните

—овременные компьютерные системы способны обеспечить необходимую дл€ обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. ѕомимо надежного доступа, компании нуждаютс€ в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечени€ управлени€ данными, а так же их хранени€ и подготовки к аналитике. Ќекоторые данные могут хранитьс€ в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранени€ данных в облаках, Ђозерахї и Hadoop.

Ўаг 4. јнализируйте

— помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычислени€ или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные дл€ анализа. ƒругой подход заключаетс€ в предварительном определении актуальности данных. ¬ обоих случа€х, аналитика больших данных Ц это ценный опыт дл€ любой компании. Ѕольшие объемы данных все чаще используютс€ в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект.

Ўаг 5. ѕринимайте умные, мотивированные информацией решени€

’орошо обработанные данные, которым можно довер€ть, позвол€т проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решени€. Ћюбому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основыва€сь на информации, которую они предоставл€ют, чтобы оставатьс€ конкурентоспособными. ѕринимать решени€, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. ѕреимущества таких решений очевидны. ќрганизации, управл€емые данными, работают лучше, €вл€ютс€ более развитыми и более прибыльными.


ƒальнейшие шаги

Ѕольшие данные требуют чуткого управлени€ и поддержки продвинутых аналитических технологий. „тобы подготовить большие данные, мен€ющиес€ ежесекундно, дл€ аналитической обработки, ¬ам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. ѕри наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.