Big Data – это методика эффективного анализа и точной обработки крупных объемов различной информации, с которыми не справляются стандартные технологии работы с данными. Итогом взаимодействий с загруженным материалом является масса ценной информации, включая скрытые взаимосвязи и закономерности, неприметные при обычном прочтении. Результаты такого процесса могут помочь в оптимизации рабочих моментов компании для повышения эффективности и получения большей прибыли.
Как узнать, какие массивы данных считаются достаточно большими для использования Big Data? Существует три главные характеристики информационных продуктов, требующих применения данной технологии обработки данных:
Объём (Volume) – очень большой объем загружаемых данных. Чтобы хранить его на физическом носителе, приходится использовать кластеры из нескольких соединенных компьютеров.
Скорость (Velocity) – высокая скорость поступления информационных массивов, вынуждающая так же быстро их обрабатывать.
Разнообразие данных (Variety) – присутствие нескольких различных типов информации с отличающимися структурами, с которыми придется работать одновременно по мере загрузки.
Материалом для применения методики часто становятся электронные письма, объемные текстовые документы, видеозаписи, аудиофайлы, показания различных датчиков, массивы данных из аккаунтов пользователей, коммерческие показатели и др.
Big Data зачастую используется крупными компаниями как эффективный способ быстрого улучшения бизнес-процессов. Существуют даже методы управления фирмой, полностью основанные на анализе поступающих данных. Известные корпорации в сфере информационных технологий, такие как Google, Facebook и Яндекс, уже много лет пользуются технологией Big Data на постоянной основе.
Выясним, какие необходимы условия для успешной работы с объемными массивами данных:
Возможность расширения места хранения данных – при увеличении объемов информации требуется быстро расширять электронное пространство для её сохранения и усвоения.
Устойчивость виртуальной системы при технических сбоях – в технологиях масштабной обработки данных иногда используются тысячи взаимосвязанных компьютеров, а некоторые устройства порой выходят из строя.
Локальность анализа данных – обработка информации и её хранение должно производиться на одном устройстве из-за высоких затрат на лишнюю передачу крупных массивов данных.
На сегодняшний день в Интернете существует множество облачных сервисов, предоставляющих технологию Big Data для свободного использования любым заинтересованным лицам.
Основные технические задачи, для решения которых используется технология Big Data:
Хранение и анализ больших объемов непрерывно поступающих данных.
Структурирование различных видов информации.
Обработка принятых данных и создание прогнозов на коммерческие процессы.
Эффективное управление сохраненными массивами информации.
Среди более узконаправленных задач, для которых применяется методика Big Data, выделяются таргетинг, планирование и изучение денежных операций, анализ действий клиентов, хранение и продажи товарных запасов, сбор данных о жизненном цикле выпущенного продукта и многое другое. Особую роль технология получает в области руководства в крупных компаниях с большим количеством сотрудников.
В бизнесе применение Big Data поделено на три основных направления – сервис обслуживания клиентов, изучение финансовых рисков и более эффективное управление бизнес-процессами.
Сферы применения в обществе
Изучим несколько самых популярных областей социума и коммерции, где используется технология Big Data.
Финансы
Анализ денежных операций своих клиентов помогает подобрать для него выгодный пакет услуг, исследует платежеспособность и помогает в получении кредитов. В компаниях, где применяется Big Data, возможно проведение быстрой обработки личных данных клиентуры.
Торговля
Используется для обработки информации о торговой деятельности магазина, персональных данных покупателей, сотрудничестве с поставщиками и управлении собственными товарами. Результаты позволят делать прогнозы будущих продаж, минимизировать затраты и принимать решение о новых закупках.
Телекоммуникации
Технология выполняет анализ используемого трафика, сегментирует аудиторию, борется с мошенниками и помогает обрабатывать огромные массивы поступающих данных о телезрителях. Итоги работы помогут повысить бизнес-эффективность и привлечь больше клиентов.