Бизнес двадцать первого века — безумная смесь новых идей, инновационных технологий и старых давно зарекомендовавших себя алгоритмов. Относительно новое направление в информационном бизнесе работа с большими данными.

Важность использования технологий big data в бизнесе оценили ещё в 2012 году (именно тогда ряд крупных компаний (из списка Fortune 500) предложили своим маркетинговым отделам подготовить ряд проектов в сфере big data.

Что же такое Big Data?

Информационный поток в любом сегменте с каждым годом становится всё обширнее. Классические базы данных, которые ещё недавно удерживали в себе большую часть данных, становятся непригодны для полноценной обработки поступающей информации (и дело не только в её объёме, сколько в формате).

Big data и бизнес не развиваются параллельно. В любой компании постепенно накапливается большой объём информации, и чем больше дело — тем больше данных накапливается. В классической базе данных не получается систематизировать разрозненные и сохранённые в разных программах части информации (это и видеофайлы, и программный код, и текстовые документы, и многое другое). Это приводит к тому, что часть данных абсолютно не учитывается в анализе. Для хранения, обработки и систематизации имеющейся информации в бизнесе используют подходы big data.

Ценность Big data для бизнеса

Для того, чтобы отследить те или иные бизнес-тенденции, необходимо провести полномасштабное исследование, охватывающее весь объём данных, учитывая их непрерывное изменение.

Бизнес-аналитики недавнего прошлого, структурируя базы данных, выводили определённые тенденции. Технология big data открывает большие перспективы для бизнеса. Главная из возможностей, полученных благодаря big data — возможность делать качественные краткосрочные и долгосрочные прогнозы. Ведь обработка большого массива данных позволяет детально исследовать динамику бизнес-процессов и моделировать динамику дальнейшего их развития.

Аналитика на базе больших данных

Процесс аналитики бизнес процессов с использованием больших данных достаточно сложен. Он требует от аналитика умения выстраивать жизнеспособные гипотезы (впрочем, можно использовать данные, полученные другими методами исследования), стоить семантическую, графическую или статистическую модель, затем проверять соответствие гипотезы наличествующим данным. Если гипотеза не соответствует имеющимся данным, необходимо выдвигать следующую гипотезу. Учитывая, что данные в массиве всё время обновляются, процесс этот практически бесконечен.

Есть и другой способ получения аналитических выводов из больших данных — составление алгоритма машинного обучения, который на основании некого признака сможет аналитически вывести тенденцию соответствия ему других признаков. Опять же, не стоит забывать о непрерывном обновлении массива данных, а, следовательно, о том, что написанный алгоритм достаточно быстро может стать неактуальным.

Компетенция сотрудников

Ценность Big data для бизнеса тяжело недооценить. В наше время тот, кто владеет информацией — владеет миром. Однако, далеко не все компании, на сегодняшний день, готовы внедрить в свой бизнес big data. Конечно, в бизнесе big data имеет куда больше возможностей реализации. Однако, кадровый голод наблюдается даже там. Для обработки массива больших данных нужен специалист, прекрасно разбирающийся во многих специальных инструментах, имеющий обширные знания в математике и статистике, владеющий статистическими программами (например, SAS). Найти такого специалиста весьма непросто. Поэтому многие компании предпочитают найти в свой в свой бизнес специалиста по работе с большими данными из талантливых выпускников ВУЗов и самостоятельно заняться его последующим обучением.

Выводы

Важность big data в бизнесе высоко оценена ТОПовыми компаниями рынка информационных технологий. Большие данные уже несколько лет приносят существенную пользу, тем, кто умеет их грамотно обрабатывать. Сейчас с уверенностью можно сказать, что за масштабной аналитикой будущее. А большие данные — удобный инструмент большой аналитики.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ