Введение
В терминах ИТ Big Data определяется как набор наборов данных, которые являются настолько сложными и большими, что данные не могут быть легко захвачены, сохранены, обысканы, совместно использованы, проанализированы или визуализированы с использованием доступных инструментов. На глобальных рынках такие «большие данные» появляются главным образом при попытке определить тенденции бизнеса из доступных наборов данных. Другие области, где всегда появляются большие данные, включают различные области исследований, включая человеческий геном и окружающую среду. Ограничения, вызванные большими данными, существенно влияют на бизнес-ИТ, финансовые рынки и результаты поиска в Интернете. Для обработки больших данных требуется специализированное программное обеспечение, способное одновременно координировать параллельную обработку на тысячах серверов.
Важность таких больших наборов данных не может быть перегружена, особенно в случае компаний, работающих в периоды неопределенности, когда данные поддержки принятия решений на быстром рынке могут быть разницей между выживанием и вымиранием. Недавно я столкнулся с статьей о крупных данных и ее последствиях для отраслей промышленности в Ирландии. Автор, Джейсон Уорд, является национальным менеджером EMC Ireland, и его взгляды на использование Big Data компаниями касаются не только Ирландии. По мнению автора, одной из причин ирландской зависимости от крупных данных является углубление кризиса в еврозоне. Однако последствия двойной рецессии в Европе повлияют на рынки во всем мире. В этой ситуации вполне естественно, что компании во всем мире сосредоточены на использовании Big Data, чтобы получить преимущество перед конкурентами.
Поскольку обработка этих наборов данных выходит за рамки большинства отдельно действующих компаний, поэтому ожидается, что сотрудничество будет работать в компаниях, обслуживающих различные разделы нового процесса анализа данных, и поделиться результатами, полученными при обработке таких данных. В мире, где смартфоны продают персональные компьютеры, Big Data Analytics станет еще одним крупным мероприятием, в котором американские, европейские и различные азиатские компании вкладывают значительные средства в эту область. Существующие источники данных для Больших Данных включают, среди прочего, информацию покупателей от розничных торговцев, информацию, публикуемую людьми в социальных сетях, а также исторические данные компании о производстве и продажах. Поскольку большие наборы данных генерируются при взаимодействии многих факторов, ожидается, что прогресс в анализе больших наборов данных приведет к внедрению методов, позволяющих обрабатывать все большее число переменных с использованием доступных вычислительных ресурсов.
Недавно выпущенные коммерческие приложения Big Data
Недавние примеры включали целенаправленный маркетинг детской продукции американским розничным продавцом Target, который использовал эти новые методы для идентификации клиентов, которые в ближайшем будущем будут нуждаться в продуктах для ухода за детьми, исходя из их шаблонов покупок. Источником данных была информация, собранная Target от клиентов во время предыдущих посещений их торговых точек. Каждый покупатель получает идентификационный номер в базе данных Target, а его покупки отслеживаются. Эта информация обрабатывалась и использовалась Target для прогнозирования моделей покупки клиентов и разработки целенаправленных маркетинговых кампаний.
Дополнительные источники этих наборов данных для использования решениями Business Intelligence включают информацию, доступную на публичных форумах; сайты социальных сетей, такие как Facebook, LinkedIn, Twitter, а также цифровые тени, оставленные нашим посещением веб-сайтов. Такие данные анализируются Amazon и коррелируются с анализом продуктов, поиском и обзорами других людей, чтобы получать более точные рекомендации по продуктам для посетителей веб-сайта покупок в Интернете. Помимо коммерческого использования, способность собирать, классифицировать и анализировать такие большие объемы данных также будет иметь решающее значение для сектора здравоохранения, помогая выявлять и анализировать взаимодействия с наркотиками, индивидуальное лечение и различные социальные и экономические факторы, влияющие на исход лечения. лечения. Анализ Big Data относится к новому миру науки о данных, который, согласно Cisco, будет состоять из около 10 миллиардов устройств с доступом в Интернет.
Дорога вперед для роста рынка
Хотя отраслевые аналитики и эксперты согласны с тем, что Big Data Analytics — это еще одна революция в области анализа данных, однако, как тенденция должна быть расширена, по-прежнему остается темой многие дебаты. Текущие предложения по содействию развитию в этой области включают в себя:
• Создание специальных курсов для обеспечения необходимых навыков
• Включение этих аналитических методов в ведущие курсы в области прикладных наук
• Инициативы правительства в рамках отраслевого партнерства, направленные на повышение осведомленности общественности
• Увеличение грантов на научные исследования и разработки для улучшения текущих инициатив в области больших данных
. Это лишь некоторые из предложений, которые помогут развивающемуся аналитическому рынку перейти в будущее всего анализа данных во многих отраслях.