Пять лет назад использование принципов Big Data стало трендом. Сегодня они активно изучаются специалистами IT и обсуждаются в профильной прессе. Оно и понятно: цифровые технологии стремительно развиваются, объем информации растет, и, одновременно, расширяются возможности для использования Big Data в реальных проектах. По результатам прогнозов IDC Digital Univers, до 2020 года общий объем данных на планете составит 40 зеттабайтов, что эквивалентно 5200 Гб на каждого жителя Земли.

Прежде чем перейти к вопросу использования Больших Данных, разберемся, что они собой представляют. Под этим термином понимают группу технологий и методов, при помощи которых обрабатывают огромное количество сведений — как структурированных, так и неструктурированных — для получения качественно новых знаний.

big-data-use-cases-3-638

Для чего используется парадигма анализа Big Data?

Концепция «Больших Данных» предусматривает решение задач в трех главных направлениях:

1. Хранение и управление массивами информации в сотни и тысячи терабайт, которые обычные базы данных не позволяют продуктивно использовать.

2. Организация неупорядоченных наборов сведений, состоящих из документов, изображений, аудио-, видео и других типов файлов.

3. Обработка имеющейся информации с целью ее структурирования, формирования аналитических дашбордов, составления высокоточных прогнозов. При этом успешность реализации поставленных целей зависит от того, кто Big Data. От качества работы специалистов, занимающихся глубинными и предикативными исследованиями, напрямую зависит срок окупаемости инвестиций. Поэтому в процессе должны быть задействованы профессиональные IT-шники. В свою очередь, аналитики, которые use Big Data, должны отойти от старых технологий и сосредоточить все усилия на решении конкретных бизнес-задач.

img_54ffc76880ee2

Когда и зачем применять технологии Big Data?

Ответ на этот вопрос знает любой компетентный маркетолог. Когда огромные объемы информации эффективно и рационально охвачены, обработаны и проанализированы, компании могут:

  •  получить более полное понимание бизнеса;
  •  проанализировать своих конкурентов;
  •  узнать что-то новое о своих клиентах.

Таким образом, the use of Big Data способствует:

  •  увеличению продаж;
  •  улучшению уровня обслуживания (например, в ресторане или на ресепшене в
  •  снижению затрат;
  •  усовершенствованию продукта или услуги.

Когда вы принимаете решение внедрять Big Data, необходимо четко понимать, какая информация есть в наличии, сколько ее и каких результатов она позволяет достичь. Недавно британская компания разработала алгоритм, который сможет предсказывать ваше местоположение на протяжении всех 24 часов. Программа использует данные вашего смартфона и коррелирует их с информацией от гаджетов людей, которые находятся рядом. Ошибка составляет не более 20 метров. Тщательно изучив привычки таргетинговой аудитории, маркетологи смогут планировать места для размещения рекламы и даже изменять контент на outdoor-щитах в то время, когда мимо проходят потенциальные клиенты определенной целевой группы.

Какие сферы могут выиграть от технологии?

Давайте рассмотрим, какие отрасли больше всего выигрывают от их внедрения.

Ритейл

Розничные торговцы прекрасно знают, как использовать Big Data в своем бизнесе. Они используют собранную информацию для построения долгосрочных и дружественных отношений с клиентами. А полученная прибыль, словно зеркало из амальгамы, отражает результат работы маркетолога.

Образование

Педагоги смогут модернизировать систему школьного образования, мотивировать учеников и студентов ВУЗов к более успешной работе. Также преподавателю будет проще выявить отстающих слушателей курсов, убедиться в понимании темы аудиторией и реализовать более эффективную систему оценки.

Банкинг

Каждый день банкиры сталкиваются с колоссальным объемом информации, которая поступает из бесчисленных источников. Грамотная обработка имеющихся инфопотоков позволит повысить удовлетворенность клиентов, минимизировать кредитные риски и предотвратить мошенничество (детектирование аномального поведения). Поэтому финансисты заинтересованы в поиске новых инновационных способов применения Big Data, как никто другой.

Здравоохранение

Истории болезни, планы лечения, клинические анализы, генетические исследования и рецепты врачей — все это можно объединить в одной базе данных. Аналитика собранных сведений поможет сделать новые выводы о применяемых методах терапии и улучшить уход за пациентами.

Производство

Среди всех применений Big Data особенно хочется отметить производство. В условиях жесткой рыночной конкуренции важно минимизировать расходы сырья и повысить качество продукции. Решения этих задач подскажет предикативная аналитика.

Технологии Big Data

Если вы хотите извлечь выгоду из информации, следует подумать, какие технологии Big Data следует использовать. Для этого существуют специальные инструменты и программные решения:

Hadoop — открытая программная платформа для распределенной и хранения информации на вычислительных кластерах. Она предоставляет огромную вычислительную мощность и практически неограниченные возможности для выполнения параллельных действий. MapReduce — парадигма распределенных вычислений, впервые описанная компанией Google, предназначенная для вычисления некоторых наборов распределенных задач с задействованием большого количества серверов. Лежит в основе открытого программного обеспечения Hadoop.

Среди других инструментов Big Data следует отметить: NoSql, Cloudera, GoogleRefine.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ