Big Data: что это такое и ее влияние в различных отраслях

От систем водоснабжения и больниц до общественного транспорта и управления отношениями с общественностью - рост объемов и важности данных поражает своей критической ролью в современном мире. Если раньше данные в основном определяли успешное ведение бизнеса, то сегодня они являются жизненно важным элементом бесперебойной работы общества, коммерческих и правительственных инфраструктур.

По прогнозам IDC, к 2025 году глобальный объем данных вырастет до 163 зеттабайт (или триллиона гигабайт). Это в десять раз больше, чем в 2016 году, когда за 12 месяцев было сгенерировано 16,1 зеттабайт данных. Все эти данные откроют уникальный опыт для простых пользователей и новые возможности для коммерции.

К 2025 году среднестатистический человек в любой точке мира будет взаимодействовать с устройствами почти 4800 раз в день - примерно один контакт каждые 18 секунд.

А теперь представьте, что всю созданную и переданную в разные системы информацию необходимо где-то хранить и грамотно управлять ею.

Определение Big Data

Начнем с определения Data Science, что означает науку о данных. Данная дисциплина изучает проблемы обработки, анализа и предоставления данных в цифровую эпоху. Автором термина является создатель книги «A Basic Principle of Data Science» Петер Наур. Именно в начале 1980-х данные стали все больше оцифровывать, что привело к развитию новой эры.

Раньше возросшие объемы данных могли быть в распоряжении всего нескольких крупных игроков на рынке или у правительства. Но после 2007 года с появлением iPhone, развития Google, появления Hadoop и других технологий вкупе с удешевлением способов работы с данными, мир столкнулся с невероятными количествами информации.

Неоспоримо большие потоки данных получили название Big Data благодаря Клиффорду Линчу, редактору журнала Nature. Да, такое количество информации существовало и ранее, однако более заметно это стало именно в наше время.

Сегодня большие данные имеют несколько характеристик:

• Volume. Объем данных составляет от 150 Гб в сутки.
• Velocity. Скорость накопления и обработки массивов данных регулярна, что требует их обработки в режиме реального времени.
• Variety. Большие данные могут быть разнообразны: структурированными, неструктурированными или смешанного типа.
• Veracity. Достоверными должны быть не только сами данные, но и результаты их анализа.
• Variability. Изменчивость данных может варьироваться в зависимости от различных факторов, что определяет сложность ее анализа.
• Value. Каждый определенный набор данных имеет свою ценность и сложность.

Методы и технологии Big Data

Поскольку Big Data требуют обработки, отличной от традиционной, выделяют следующие методы:

Описательная аналитика, или descriptive analytics, использует математические функции, а результаты анализа текущих и “исторических” данных отвечают на вопросы о произошедшем в реальном времени. Простейший пример - данные о продажах за год, собранные в Google Analytics.

Прогнозная аналитика, или predictive analytics, очевидно, позволяет предсказывать возможные исходы событий на основе полученных и проанализированных ранее данных. Так, на фондовом рынке делают предположения о росте или падении акций той или иной компании.

Предписательная аналитика, или prescriptive analytics, похожа на предиктивную аналитику тем, что также может показать возможный сценарий развития событий. При этом владельцы бизнеса могут увидеть проблемные точки проекта и узнать, как их избежать их в будущем.

Диагностическая аналитика, или diagnostic analytics, проанализирует для вас значительные объемы данных, чтобы ответить на вопрос о причине произошедшего. В данном случае, выявляются аномалии или связи между событиями или другими переменными.

Инструменты и технологии, необходимые для анализа данных, также отличаются от традиционных и включают Data Mining (извлечение ранее неизвестных данных из других массивов), специализированное программное обеспечение, нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, визуализацию сложных данных и др.

Big Data в Здравоохранении

Что такое большие данные в здравоохранении?

Большие данные в здравоохранении - это сбор, хранение и анализ больших и сложных массивов данных из различных источников, таких как электронные медицинские карты, медицинские изображения, геномика, специальные мобильные медицинские устройства и др. Эти данные используются для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат на здравоохранение и разработки новых методов лечения и терапии.

Каковы преимущества big data в медицине?

Преимущества использования big data в сфере здравоохранении тесно связаны с возможностями ее применения.

Благодаря предиктивной аналитике большие объемы данных данных, собираемых персонализировано, облегчается выявление пациентов с высоким риском развития определенных заболеваний, что позволяет проводить раннее вмешательство и профилактическое лечение. То же касается и индивидуальных планов лечения, основанных на особенностях генетики, образе жизни и истории болезни.

Компания Foundation Medicine использует большие данные для создания персонализированных планов лечения онкологических больных на основе их генетического состава. База данных геномов компании содержит информацию о более чем 400 000 опухолей, которая используется для определения целевых методов лечения, которые с наибольшей вероятностью будут эффективны для отдельных пациентов.

Компании по разработке лекарственных препаратов могут значительно улучшить результативность клинических испытаний, так как именно аналитика на основе big data может определить группы пациентов, которые с наибольшей вероятностью ответят на лечение.

База данных компании Flatiron Health содержит информацию о более чем 2,2 миллионах больных онкологией, которая используется для выделения конкретных пациентов, благодаря чему им удается проводить клинические испытания более эффективно.

Управление здоровьем населения, особенно с точки зрения глобального распространения болезней, также становится более доступным благодаря big data: отслеживание состояния здоровья целых популяций, выявление тенденций и разработка целевых мероприятий для улучшения состояния здоровья.

Big Data в Маркетинге

Что означают большие данные в маркетинге?

Биг дата в маркетинге уже жизненно необходима для успешного создания стратегий, рекламных кампаний, создании продуктов и контента, который будет востребован на рынке. Во времена повышенной конкуренции необходимо принимать четкие решения, основанные на конкретных данных, что позволяют делать Google Analytics, Google Search Console и др.

Как big data используется в рекламе и маркетинге?

Что вам станет доступно, после внедрения маркетинговых инструментов для работы с большими объемами данных?

Улучшение таргетинга. Результаты анализа Биг дата в маркетинге могут быть использованы для определения наиболее релевантной аудитории для конкретного продукта или услуги, что позволяет более эффективно направлять рекламные и маркетинговые кампании.

Стриминговая платформа Netflix анализирует огромные объемы информации для улучшения рекомендаций контента пользователям и уменьшения их оттока. Для анализа используются истории поиска, истории просмотров, предпочтения, демографические показатели, местоположение и т.п.

Персонализация маркетинговых и рекламных кампаний. Создание персонализированных маркетинговых кампаний на основе индивидуальных предпочтений, поведения и демографической информации доступны именно на базе собранных массивов информации из социальных сетей, сайтов и мобильных приложений.

Starbucks использует big data для персонализации своей программы лояльности и предложения целевых рекламных акций отдельным клиентам, повышая их вовлеченность.

Измерение эффективности кампаний и активностей. Доступные инструменты аналитики для сайтов не только предоставят вам нужные данные в понятном виде, но и отследят тенденции, проанализируют эффективность рекламной деятельности и даст подсказки об изменениях в реальном времени.

Big Data в Бизнесе

Что такое big data в коммерции?

Big data используется в бизнесе для анализа сложных массивов данных из различных источников, таких как взаимодействие с клиентами, социальные сети и онлайн-транзакции. Информация, полученная в результате анализа этих данных, может помочь бизнесу принимать более обоснованные решения, улучшать качество обслуживания клиентов, оптимизировать операции и выявлять новые возможности для бизнеса.

Компания Procter&Gamble используют big data и результаты ее анализа для прогнозирования потребительского спроса. После классификации ключевых атрибутов определенного набора продуктов или услуг можно моделировать связи между этими атрибутами и коммерческим успехом предложений. На основе полученных данных можно принимать решение о создании новых продуктов.

Как хранятся и управляются большие данные в организациях?

Большие данные хранятся в организациях с использованием различных систем хранения и технологий. К ним относятся хранилища данных, кластеры Hadoop, облачные платформы хранения и базы данных NoSQL. Выбор системы хранения зависит от таких факторов, как объем и разнообразие данных, требуемая производительность и доступные ресурсы.

В целом, хранение таких объемов информации требует мощной вычислительной техники, которую можно приобрести и администрировать непосредственно в здании организации. Однако более выгодным с финансовой и ресурсозатратной точки зрения является вариант аренды выделенного сервера в той стране или регионе, который наиболее перспективен для компании. Более подробно о преимуществах выделенного сервера в нашей статье.

Аренда сервера необходимой конфигурации и в выбранной локации оптимальна, если вы хотите грамотно управлять большими данными и не тратить время на обучение сотрудников администрированию. Просто выбирайте нужные технические характеристики и развивайте свой бизнес.

Как внедрить big data в компанию

Пошагово использование big data в бизнесе можно описать так:

1. Определите проблему или возможность, которую необходимо доказать или опровергнуть с помощью big data.
2. Соберите и сохраните данные из различных источников, включая взаимодействие с клиентами, социальные сети, результаты продаж и т.п.
3. Используйте инструменты и методы анализа больших данных для их обработки, извлечения нужной информации, выявления закономерностей и тенденций.
4. Интерпретируйте результаты анализа и используйте полученные знания для принятия решений на основе полученных данных.
5. Внедрите идею, которая потенциально может улучшить производительность или эффективность бизнеса.

Среди лучших практик применения больших данных:

• Сопоставьте бизнес-задачи с использованием больших данных. Определите необходимость и важность изучения и анализа big data конкретно для вашего проекта.
• Пользуйтесь всеми доступными источниками информации для компенсации отсутствия некоторых навыков или знаний, привлекайте квалифицированный персонал. Учитывайте данные инвестиции на этапе планирования.
• Используйте уже собранные данные и данные, которые планируете получить с помощью новых технологий. Собирайте и анализируйте всю информацию для получения более достоверных результатов.
• Внедрите облачные технологии, которые позволят использовать большее количество ресурсов и инструментов как вам, так и соответствующим специалистам. Составьте стратегию по управлению и распределению ресурсов инфраструктуры.

Другие применения Big Data

Что такое большие данные в искусственном интеллекте?

Использование больших и сложных массивов данных для обучения алгоритмов машинного обучения и повышения точности и эффективности систем ИИ сейчас можно встретить повсеместно среди крупных игроков сферы IT. Анализируя большие объемы данных, системы ИИ могут научиться распознавать закономерности, делать прогнозы и улучшать свою работу с течением времени.

В целом машинное обучение и deep learning неразрывно связано с термином big data, поскольку именно благодаря всеобъемлющим объемам данных данные технологии возможно реализовать.

Как используются большие данные в банковском деле?

Банки, фондовые рынки, финансовый сектор - все это связано с тоннами информации, которую необходимо хранить, структурировать, анализировать и уметь грамотно ею распоряжаться.

Большие данные могут использоваться для выявления закономерностей и аномалий в данных о транзакциях клиентов, что может помочь банкам обнаружить мошеннические действия и предотвратить финансовые потери. В целом, big data позволяета нализировать клиентскую базу для персонализации и улучшения предложений.

Управление рисками также становиться более предсказуемым благодаря прогнозной и предписательной аналитике.

Для чего нужны большие данные в облачных вычислениях?

Большие данные в облачных вычислениях - это не только использование облачных платформ и технологий для хранения, но и регулярный анализа больших массивов данных. Облачные вычисления позволяют компаниям масштабировать возможности хранения и обработки данных по мере необходимости, что делает управление big data более простым и экономически эффективным.

Применимы ли большие данные в HR и рекрутинге?

Однозначно, подбор персонала, вовлечение сотрудников, управление эффективностью и многое другое связано с необходимостью анализировать большие объемы данных.

Для оптимизации процессов, с которыми сталкиваются HR-специалисты, используются специализированные программы, приложения, социальные сети. В данном случае можно оценить вовлеченность сотрудников в работу и коллективную деятельность, определить точки роста для каждого сотрудника, решить проблемы инклюзивности или несправедливой оплаты труда.

Как связаны IoT и big data?

Помимо людей достаточно много информации генерируют устройства IoT (Internet of Things). Под IoT понимается сеть физических объектов, таких как устройства и датчики, которые подключены к Интернету и могут иметь связь друг с другом. Эти объекты собирают и передают данные о различных аспектах окружающей среды, включая температуру, влажность, давление, местоположение и многое другое.

Объем, скорость и разнообразие данных, генерируемых устройствами IoT, могут оказаться непосильными для традиционных методов хранения и анализа. Поэтому здесь необходимы именно технологии big data.

Благодаря такому симбиозу повышается вероятность успеха и большего распространения концепции умного дома и умного города.

Как использовать большие данные в правоохранительной деятельности?

Более подробный анализ преступной деятельности, выявление слабостей в законодательстве и, в целом, улучшение уровня безопасности в конкретном регионе доступны в том числе благодаря big data.

С помощью технологии визуализации можно создавать карты преступной активности, предиктивная аналитика способна предугадывать вероятные закономерности преступлений, выявления случаев насилия через анализ социальных сетей и использование методов следственной аналитики.

Для чего нужны большие данные в туристической отрасли?

С сфере туризма большие данные могут быть использованы для персонализированных предложение туров, анализа цен на различные виды транспорта для подбора оптимального варианта по нескольким критериям, оценки сезонности тех или иных туристических направлений и, соответственно, их привлекательности для туристов.

В целом, применение Big Data и сопутствующих технологий не ограничено. Пусть в теперешних реалиях некоторые возможности больших данных недоступны людям, однако важность и ценность информации с каждый годом растет. Информация - необходимый ресурс для достижения целей.