Big data и Machine learning – что это такое?

С каждым годом интерес к Big Data неукоснительно растет. Крупные компании хотят научиться структурировать и использовать большие объемы данных, которые поступают к ним через разные информационные каналы. Ежегодно объемы информации, которая храниться в Интернете, вырастают как минимум вдвое. Мировые корпорации уже не первый год занимаются исследованиями в сфере Big Data. Ведь считается, что это ключ к успешному бизнесу.

В самом простом смысле слова, это выражение означает «большие данные». Они могут быть структурированы или нет. Анализ массива данных поможет решить любую поставленную задачу. Однако не вся информация одинаково полезна. Часто в интернете формируется куча бесполезных данных, поэтому для исследования Big Data требуются специальные технологии и экспертные группы. Здесь на помощь и приходит Machine Learning.

Как это работает?

Machine Learning - новый класс технологий. Дословно это переводится, как «машинное обучение». В основе методики лежит построение автоматизированной модели. Она будет систематизировать Big Data с помощью встроенных математических алгоритмов. Технология работает без установки на определенное место поиска, поэтому с помощью нее можно найти скрытые зависимости между несколькими факторами.

С самым простым примером Machine Learning мы сталкиваемся при профилактическом ремонте техники. Допустим, к нам поступают данные датчиков (показания температуры, влажности, давления и вибрации в каждой детали оборудования). Именно они и ложатся в основу автоматизированной модели ML. Она поможет выявить скрытые ошибки, которые приводят к отказу оборудования, и проверить новые данные по встроенным алгоритмам. Кроме того, аналитическая система может инициировать оповещения для команды обслуживания, если модель идентифицирует ошибку при сопоставлении с правильными показателями.

Преимущество Machine Learning - постоянная адаптация к новым массивам данных, что позволяет получить более точные результаты. На принципе «машинного обучения» построены система распознавания лиц или такой рекомендательный сервис Amazon.

Интерес к Machine Learning растет. Ведь его обуславливают наличие хранилищ для данных и программного обеспечения, позволяющего анализировать информацию. Автоматическое моделирование позволяет дать ценные рекомендации без участия человеческого разума.

Machine Learning в сфере розничной торговли и услуг

В ритейле данное направление анализа «больших данных» является ключом к успеху. Machine Learning помогает собрать, проанализировать и использовать полученную информацию для персонализации покупок в режиме реального времени. Алгоритмы позволяют быстро и просто сегментировать аудиторию, что идеально подходит для таргетинга.

Основываясь на изученных предпочтениях, начинается более глубокий анализ. Он охватывает отдельных людей и подталкивает нерешительных посетителей к конверсии. Например, возможности ML могут предоставить онлайн-покупателям персонализированные рекомендации по продукту. Кроме того, они позволят скорректировать цены, сгенерировать купоны и другие стимулы в режиме реального времени.

Компания Walmart работает над созданием собственных запатентованных технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. В марте 2017 года розничная сеть открыла Магазин №8 в Силиконовой долине. Это специализированное пространство и инкубатор для разработки технологий, которые позволят магазинам оставаться конкурентоспособными в ближайшее десятилетие.

В финансовом секторе прогностическая аналитика помогает предотвратить мошенничество, анализируя большие наборы данных. При этом она позволяет создавать прогнозы на основе предыдущих решений. Модели ML усваивают поведение пользователей и затем осознанно предлагают покупателям алгоритм принятия решения.

Банки и финансовые учреждения используют ML для сбора информации, которая помогает разрабатывать инвестиционные стратегии и другие возможности для бизнеса.

В 2018 году технологии машинного обучения выходят на новый уровень зрелости. Крупные корпорации все чаще используют анализ «больших данных». Они стараются совместить информацию и интеллектуальные технологии во всех областях. В конечном итоге это повышает производительность и улучшает обслуживание клиентов.