Что такое биг дата и где её можно применять?

Еще чуть более 5 лет назад использование принципа Big Data не было настолько популярным, как сегодня. Однако цифровые технологии не стоят на месте, и объем информации растет в геометрической прогрессии. Из-за этого в последние годы многие специалисты IT-сферы активно изучают «Большие Данные» и обсуждают свои открытия в профильных журналах, газетах, на форумах и встречах.

Что же представляет собой Big Data и как принцип применим на практике? Ответ на этот и другие важные вопросы вы узнаете в нашей статье.

Понятие «Больших Данных»

Big Data представляют собой группу технологий и методов, использующихся для обработки огромного количества структурированных и неструктурированных данных. С их помощью ученые выделяют наиболее полезную информацию и получают качественно новые знания.

По данным от IDC Digital Univers, уже в 2020 году объем всех сведений на земном шаре достигнет 40 зеттабайтов, что равнозначно 5200 Гб на каждого отдельного жителя планеты. Это поразительная цифра и заставила IT-ученых задуматься над тем, чтобы систематизировать данные и вычленить из всего потока информации самую важную.

Для чего необходимо тщательное изучение Big Data?

«Большие Данные» позволяют решать сразу несколько задач:

1. Хранение и управление огромным количеством сведений, занимающих тысячи терабайт, которыми не позволяют пользоваться обычные базы данных.
2. Распределение хаотически расположенной информации, включающей в себя документы, изображения, видео, аудио и другие типы файлов.
3. Обработка сведений для их дальнейшего структурирования, формирования понятных аналитических панелей с результатами анализов данных, составления на их основе точных прогнозов.

То, насколько успешной будет реализация вышеперечисленных задач, зависит от нескольких факторов.

1. Во-первых, важным является качество работы специалистов, исследующих Big Data. Если оно находится на максимально высоком уровне, инвестиции в проект по изучению принципа будут намного выше, и процесс будет осуществляться быстрее.
2. Во-вторых, аналитики, использующие «Большие Данные», должны перестать опираться на старые технологии и перевести свое внимание и усилия на решение конкретных бизнес-задач.

Когда и для чего необходимо использовать технологии Big Data?

Когда огромные массивы данных обрабатываются, анализируются и используются эффективно и рационально, организации, применяющие их, получают дополнительные преимущества. Они могут:

• иметь более точное представление о бизнесе в целом и использовать эти знания на благо компании;
• проводить более качественный анализ конкурентов, и на его основе предлагать уникальные решения для привлечения клиентов;
• узнавать новое о целевой аудитории и делать более выгодные предложения.

Исходя из этого, применение в компаниях «Биг Дата» является важным рычагом для:

• увеличения продаж,
• повышения уровня обслуживания,
• снижения затрат,
• усовершенствования продукта или услуги.

Для каких сфер могут быть полезны технологии «Биг Дата»?

При внедрении в деятельность компании «Больших Данных» необходимо осознавать, каких результатов позволит добиться имеющаяся в наличии информация. Например, благодаря исследованиям британской компании был разработан алгоритм, с помощью которого можно предсказать местоположение отдельного человека в течение 24 часов с точностью до 20 метров. Таким образом организация дала маркетологам возможность планировать наиболее выгодные для размещения рекламы места и захватывать при этом большее количество целевой аудитории.

Кроме рекламы, есть еще несколько областей, в которых применение Big Data желательно в наибольшей степени:

• Ритейл. В розничной торговле «Большие Данные» позволят собирать сведения для построения долгосрочных и дружественных отношений с покупателями и партнерами.
• Банкинг. Из-за того, что специалисты в данной области ежедневно сталкиваются с большим количеством информации, им требуется более грамотная обработка сведений для повышения удовлетворения клиентов, минимизации рисков и предотвращения мошенничества.
• Производство. Жесткая конкуренция требует минимизирования расходов сырья и повышения качества продукции. Предикативная аналитика с помощью технологии Big Data позволит сделать это без особых затрат.
• Образование. Благодаря «Большим Данным» возможно улучшение системы образования, мотивирование школьников и студентов к более эффективным занятиям. Преподавателям станет проще выявлять отстающих и оценивать понимание обучающимися конкретных тематик.
• Здравоохранение. Технология Big Data позволит объединить в одной базе данных все необходимые сведения – от историй болезни до генетических исследований. Это даст возможность более эффективно проводить лечение пациентов и подбирать подходящие методы терапии.