Big Data - что это такое простыми словами

Что такое

Как можно понять из определения Big Data – это большие данные, для взаимодействия с которыми необходимы специальные инструменты. Раньше их задействовали только при проведении крупных научных исследований, однако сейчас их применяют и в других отраслях. Со временем в большинстве крупных компаний, в которых имеются массивы необработанной информации, появились специалисты – аналитики больших данных, которые помогают их систематизировать и использовать на благо фирмы.

Таким образом, использование больших данных позволяет:

• определять потребности покупателей;
• налаживать логистику;
• определять наиболее выгодные места для открытия новых торговых точек, представительств;
• следить за работой оборудования;
• повышать эффективность работы сотрудников;
• сформировать эффективную стратегию работы;
• избегать повтора одних и тех же ошибок.

Рядом с понятием Big Data неразрывно идёт другое – Data Science, однако это совсем не одно и тоже. Первое – просто определение для больших объёмов информации, в то время как второе – это целая наука, которая занимается разработкой и внедрением методов сбора, обработки и анализа данных, причём не важно какого размера. Разумеется, специалисты Data Science работают с биг дата, однако это далеко не единственная и уж точно не главная их задача.

Существует множество источников больших данных, среди которых можно выделить:

-интернет вещей (под этим понятием подразумевают сеть «разумных» устройств, которые могут обмениваться информацией между собой); - социальные сети и блоги; - статистические данные городов; - медицинская информация; - показания приборов и станций; - статистическая выкладка компаний.

Информация может храниться на физических серверах, и в «озёрах» (по-другому их называют «data lakes»), то есть в облачных хранилищах.

Для проведения аналитической обработки Big Data используется большое количество разнообразных инструментов и технологий. Основные из них:

• программное обеспечение (NoSQL, R, Hadoop и др);
• data mining – вычленение небольшого процента информации, который ранее был скрыт;
• искусственный интеллект – может использоваться как для непосредственно проведения анализа, так и для составления прогностических моделей;
• визуализация – чаще всего происходит в виде графиков, однако нередко специалисты используют для этого анимацию и другие подобные решения, чтобы более наглядно показать результаты исследований. На самом деле, данные собираются практически чем угодно. Но если раньше их обрабатывали вручную или просто «складировали», то теперь ими занимаются отдельные люди при помощи специальных методик.

Методы обработки

Благодаря тому, что сегодня существует большое количество различных способов вычислений и взаимодействий с данными, обрабатывать и анализировать их стало гораздо проще. При этом для работы доступны любые объёмы информации.

Если говорить конкретно о методах анализа, то основных их четыре:

• Описательная аналитика. Простой метод, который заключается в том, что анализ больших данных происходит с целью выяснить причины успехов и неудач, а также подмечать закономерности в приводящих к таким результатам действиях.
• Предписательная аналитика. Для тех, кто не знает, что это big data, понять этот метод будет довольно сложно. Он предназначается для того, чтобы выявить, что компания делает не так и каким образом этих действий можно избежать в будущем. Данный метод больше относится к крупным компаниям, хотя его могут использовать и небольшие фирмы.
• Прогнозная аналитика. Этот метод предназначен для построения прогнозов на основании собранных данных. Для этой цели берутся шаблоны, которые были выявлены на основе других объектов с похожими характеристиками.
• Диагностическая аналитика. Это ретроспективный метод, позволяющий определить причины произошедшего, используя собранные большие данные. Благодаря нему можно отличить аномалии от закономерных событий.
• Изначально мало кто понимал, что это Бигдата, так что этими методами пользовались только крупные корпорации. К примеру, одними из первых работать с большими данными стали Google, Amazon, Apple, пытаясь разработать оптимальную стратегию и выявить причины, которые приводили их к успеху или, наоборот, к провалу. Сейчас же с биг дата работают не только коммерческие предприятия, но и государственные органы.

Кому нужно

Помимо крупных IT-компаний, большие данные или Big Data используются в следующих отраслях:

• Промышленность. Предиктивная аналитика используется, чтобы более точно предсказать спрос, который может возникнуть у потребителей на определённый товар. Благодаря этому компании могут снизить количество расходов и распланировать поставки. Здравоохранение. В медицинской отрасли всегда собирается огромное количество информации: о здоровье пациентов, об их состоянии, об используемых препаратах и их эффектах и так далее. Анализ этих данных позволяет как государству в улучшении клинических рекомендаций по лечению заболеваний, так и фармацевтическим компаниям в разработке более эффективных медикаментов.
• Торговля. Используя аналитику, магазины могут персонализировать свой ассортимент и подобрать тот спектр услуг, который будет удовлетворять потребности большинства их клиентов. Собираются данные из опросников, анкет, бухгалтерских отчётов и так далее. Правительственные учреждения. Если говорить о некоммерческом применении Big Data, то здесь как нельзя кстати подойдёт государственное управление. Здесь сосредоточено огромное количество отчётов, статистических и других данных, которые позволяют использовать все четыре основных метода анализа. - - Благодаря этому можно, например: повысить качество образования и здравоохранения, снизить процент безработицы, улучшить методы реагирования на чрезвычайные происшествия и так далее.
• Спорт. Все крупные спортивные клубы (независимо от дисциплины) содержат целый аналитический отдел, который работает с большими данными для отбора перспективных игроков и разработки стратегии для матчей. Данный подход позволяет снизить травматичность игроков, а также повысить процент успешных трансферов.
• Недвижимость. Как и во многих других отраслях, здесь биг дата используется для анализа рынка в общем и потребностей покупателей в частности. Основываясь на этой информации, компании могут составлять индивидуализированные предложения для разных групп населения, что в перспективе положительно скажется на объёмах продаж.

Особую значимость большие данные приобрели в бизнесе. Если аналитика была проведена качественно, то это поможет компании значительно сократить процент расходов, повысить узнаваемость бренда, расположить к себе клиентов и при этом позволит запускать на рынок новую продукцию практически с нулевым риском провалиться. Этим пользуются многие крупные корпорации: Coca-Cola, MasterCard, Netflix и другие.

Это лишь несколько из основных отраслей, где может пригодиться Big Data. На самом деле, область её применения совершенно не ограничена. Количество собираемых данных с каждым годом растёт: их накапливают и гаджеты, и специальные станции, и различные структуры. Чтобы эффективно ими воспользоваться, необходимы специально обученные люди, и вот их сейчас не хватает.

Кто этим занимается

Большими данными занимаются аналитики Big Data, которые используют методы по сбору, структуризации и обработке информации. Они выявляют закономерности с помощью специальных критериев и шаблонов и предлагают на основании этого решения.

Существует несколько разновидностей аналитиков биг дата:

• Маркетинговый. В его задачи входит оптимизация затрат, привлечение новых клиентов посредством рекламной кампании и анализ их поведения (по кликам, средней корзине и так далее).
• BI-аналитик. Его главная задача – создание специальных аналитических систем, необходимых для обработки и хранения информации.

• Продуктовый. Занимается развитием продукта на основании его характеристик: ему необходимо плотно погрузиться в тематику, проводить разнообразные тесты для выявления плюсов и минусов товара, потребностей покупателей и так далее. Вне зависимости от специализации, в задачи практически каждого аналитика больших данных входят:

• сбором информации;

• выборкой;
• структуризацией;
• поиском общих черт;
• переформатированием данных;
• измерением метрик;
• тестированием;
• интерпретацией результатов. Всему этому можно научиться в отечественный онлайн-школах, в большинстве из них открыты соответствующие направления по обучению Big Data аналитиков. Чтобы не запутаться в предложениях, рассмотреть их плюсы и минусы подробнее, можно обратиться к рейтингу Eduverse рейтингу Eduverse. Наша команда тщательно изучила представленные на онлайн-площадках курсы и дала им объективную оценку на основании нескольких основных параметров.

Перспективы работы с Big Data

На данный момент работать с большими данными могут только крупные компании, в силу определённых причин. Тем не менее, результаты деятельности аналитиков видны уже сегодня. Спрос на профессию с каждым годом увеличивается, причём не только за рубежом, но и в РФ. Аналитики нужны для самых разных секторов, поэтому важно уметь адаптироваться к новой отрасли.

Сбор, структурирование и анализ информации помогают решать глобальные проблемы: экономический, экологический, транспортный кризис и так далее. Благодаря разработке эффективных планов и возможности избегать повторения ошибок, Big Data позволяет значительно экономить средства как коммерческим организациям, так и на государственном уровне.

Основные проблемы

Несмотря на обилие позитивных моментов, у Big Data есть несколько проблем. В основном, выделяют следующие:

• Недоступность. Для работы с Биг Датой необходимы соответствующие вычислительные мощности, которые доступны далеко не всем.
• Сложность. Чем больше различных параметров необходимо учитывать при анализе информации, тем больше вероятность возникновения ошибочных прогнозов.
• Уязвимость. Из-за того, что данные необходимо где-то хранить, перед злоумышленниками открываются широкие возможности по организации кибератак. Сбор. Мало кто хочет добровольно делиться информацией о себе, что создаёт дополнительные проблемы приватности.
• Толкование. Как и любую другую информацию, биг дата можно истолковать по-разному, чем и пользуются некоторые недобросовестные компании и политики. Однако при грамотном использовании инструментов анализа и правильной интерпретации результатов большую часть из этих негативных моментов можно избежать. К тому же, это не повод отказываться от данного подхода, ведь на практике уже стало ясно, что плюсы ощутимо перевешивают минусы.

Вывод

В скором будущем компании будут основывать свою стратегию практически исключительно на анализе больших данных. Крупные корпорации пришли к этому уже сейчас. В связи с этим, потребность в аналитиках Big Data будет с каждым годом только расти.