Влияние big data на развитие бизнеса кратко

Обновлено: 02.07.2024

Различают два основных типа данных: структурированные и неструктурированные.

Структурированные — это, грубо говоря, таблицы и базы данных (БД). Все данные, которые можно внести в таблицу или структуру БД являются структурированными.

Данные о транзакциях в интернете, персональные данные, детализация телефонных звонков, набор данных с телеметрических датчиков о параметрах узлов и агрегатов — структурированные.

Данные, содержащие аудиозаписи разговоров, видеозаписи с камер наблюдения, фото, код программного обеспечения, файлы офисных приложений — неструктурированные.

Основные задачи анализа данных:

обеспечивать хранение данных и максимально быстрый доступ к ним;
определять закономерности, которые позволят улучшить эффективность компании — владельца данных.

О технологиях хранения поговорим ниже. А,что касается примеров использования данных, укажем следующие, хорошо опробованные (в том числе специалистами RAMAX Group) стратегии:

Работа с данными сегодня

Сегодня большинство компаний в той или иной мере работают с большими данными. Они хранят их в специальных кластерах и на дисках, где используются специальные форматы и протоколы, которые помогают моментально получить и обработать необходимую информацию. Популярны кластерные решения типа Hadoop, которое изначально было разработано компанией Cloudera. Его особенность — возможность объединять в кластер разного рода оборудование для извлечения максимальной эффективности из такого сетапа. Сейчас большой популярностью пользуется Hadoop от Hortonworks. Корпоративные решения типа Teradata, Oracle Exadata или SAP HANA — лидеры в части предложений комплексного подхода к хранению и анализу данных.

Microsoft предлагает большой спектр продуктов, специализирующихся на аналитике больших данных. Пожалуй, лучший из них — Azure. Он позволяет работать с распределенным облачным хранением данных для их обработки и анализа в режиме online.

Как компании хранят свои данные?

Для отработки взаимодействия с потребителями услуг туда встраиваются программы лояльности, CRM-платформы и механизмы, отвечающие за предсказание пользовательского поведения.

В случае производственного предприятия большим спросом пользуются платформы, отвечающие за анализ жизненного цикла оборудования и бизнес-процессов с целью внедрения предиктивных методик в ремонтах, закупках и прогнозировании событий, связанных с производственным процессом (например, оценка вероятности остановки плавильной печи в связи с человеческим фактором или погодными условиями).

Как коронакризис повлиял на хранение данных?

Коронакризис достаточно сильно повлиял на уход данных в облака, но не на большие данные в целом. Текущий уровень технологий позволяет достаточно оперативно реализовывать механизмы контроля за развитием инфекций. Например, в последнем обновлении iOS и Аndroid встроен функционал контроля за общением людей с зараженными и предупреждением пользователя телефона о том, что рядом есть носитель инфекции. Или ДИТ Москвы использовал приложение для контроля соблюдения карантина в комплексе с анализом данных с городских камер. Это Big Data в чистом виде.

Что ждет большие данные в будущем?

Инновационная составляющая может быть в двух аспектах:

Распространение вживляемых датчиков для контроля здоровья. Это повлечет за собой появление потоковых данных о состоянии здоровья человека, которые, базируясь на аналитических алгоритмах, радикально увеличат точность диагностики заболеваний (текущих и потенциальных). Это можно сравнить с датчиками и платформами, анализирующими данные узлов и агрегатов самолетов для текущих и предиктивных ремонтов, уже используемыми Boeing и Airbus.
Развитие предиктивных способностей платформ.Уже сейчас в США в городах Лос-Анджелес и Санта-Крус достаточно успешно работают пилоты платформ по предсказанию преступлений. Тут нет особой фантастики. Предсказать, что во время карнавала в Рио на площади в несколько кварталов будут совершены несколько ограблений можно даже без компьютера. Речь идет о повышении точности и учете всех факторов, влияющих на вероятность совершения события. В противовес развитию данных технологий может выступить общественная мораль.

Всего несколько лет назад многие компании не понимали, для чего им большие данные, как применять результаты аналитики, какие задачи можно с их помощью решать. Сейчас же все отрасли от сельского хозяйства до банков активно используют Big Data, что в конечном счете нацелено на повышение эффективности бизнеса. И сегодняшние результаты и достижения — далеко не предел.

Понимание Big Data, как огромных массивов данных, различающихся по характеристикам, структуризации, источникам, генерирующихся в повседневной деятельности, не отражает всю важность добывания из больших данных необходимой информации, способствующей через управление данными принятию эффективных бизнес-решений и определению успешных стратегических шагов. Наличие беспрецедентных объемов данных благодаря разрастанию мультимедийных файлов, облачных хранилищ, социальных сетей, и передовые технологии управления данными и Big Data позволяют организациям воспользоваться большими данными для извлечения практичных, полезных сведений.

Современные методы управления большими данными, дающие возможность немедленно добавлять разнообразные данные из сотен различных точек, через интерфейсы отчетов, автоматический запуск приложений, оптимизацию структур данных, облачный хостинг предлагают совершенный анализ больших данных для прогнозов и выводов, улучшающих маркетинг и продажи, снижающих затраты. Инвестиции в решения по управлению неструктурированными данными отзываются сверхценными ключевыми знаниями о клиентах и бизнесе, описывающими полный профиль потребителей, предоставляя персонализированный клиентский опыт из всех мест совершения контактов на протяжении всего маршрута компании.

Экскурс в историю и статистику

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 (1 ЗБ = 1024 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:

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:

Большие данные в бизнесе и маркетинге

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 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

Мы изучили, что такое big data? Рассмотрели, как работает эта технология, для чего используются массивы информации. Познакомились с принципами и методиками работы с большими данными.

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.

Читайте также: