Биг дата – принципы и особенности применения

С каждым днем объем информации, производимой человеком растет в геометрической прогрессии. IDC Digital Universe утверждают, что уже через два года, количество данных на пользователя достигнет 5200 Гб. Еще через десять лет эта цифра вырастет в десять раз. Умелое обращение с этим материалом, его структурирование, извлечение практической пользы позволяет предприятию выйти на принципиально новый уровень по сравнению с конкурентами.

Достижением этой цели занимаются аналитики big data. Их услуги предлагает наша компания.

Big Data что это такое

Термин родился десть лет назад и до сих пор не приобрел четкого определения. Условно, так называют объем информации, превышающий допустимый предел хранения на жестком диске данного устройства. Такое количество сведений нельзя исследовать и структурировать классическими методами.

На практике смысл понятия проще объяснить на примере. Рассмотрим работу контроллера, который подсчитывает количество сбоев в работе оборудования:

  • число сбоев на данной станции нельзя отнести к big data – это статистические сведения, которые не несут прямой пользы потребителю;
  • число сбоев у данного клиента относят к big data – сотрудник предприятия осознает риск потери клиента, может предложить ему оперативное решение проблемы, скидку или переход на другие условия обслуживания.

Специалисты Big Data способы исследовать большие объемы данных на уровне каждого клиента. Таким образом, каждый потребитель получает исключительно релевантную рекламу, оповещения и бонусы.

Характеристики больших данных

Набор информации, подходящий под определение больших данных, характеризуется правилом пяти V:

  • Velocity – скорость прироста и обработки сведений для эффективного получения результатов.
  • Veracity – достоверность материала. Большой процент Big Data генерируют не собственно пользователи, но роботы. Аналитику обязательно отличать эти виды сведений для проведения грамотного анализа.
  • Volume – величина неструктурированной информации, непригодной для обработки классическими методами.
  • Variety – разрозненность материала, принадлежащего к Big Data (аудио, видео, фото, текстовые и другие файлы).
  • Value – практическая ценность сведений. Структурированная, проанализированная информация позволяет грамотно выстроить политику деятельности фирмы и увеличить доходность. 

Соблюдение этих условий гарантирует, что собранные сведения действительно принадлежат к большим данным. Следовательно, их оценку обязательно доверить специалисту, который проанализирует материал с максимальной эффективностью.

Проблемы Big Data

Главная проблема накопления такого рода материала связана с объемом и отсутствием структуры. Традиционные методы исследований не могут привести к получению удовлетворительного итога. Хранение, сегментирование и оценку можно доверить только профессионалам, которые не просто выполнят свою задачу, но и проведут оценку возможных рисков.

Еще одной проблемой широкого применения технологии является вопрос этичности и безопасности. Аналитик Big Data изучает каждую мелочь, связанную с поведением клиента в интернете. Ему становятся известны покупки, личные интересы, географическое расположение, почтовая переписка и многие другие сведения, доступ к которым клиент вряд ли предоставил бы осознанно.

Основным критерием этичности являются законы «О связи» и «О персональных данных», запрещающие проводить обработку информации, имеющей отношение к тайне личной жизни или переписки. Следующим важным показателем является практическая польза последствий исследования для потребителя. Если реклама, сообщение об услуге или предложенный товар оказываются полезными, значит риск оправдан. В ином случае потребитель может смело отказаться от получения рассылки или запретить слежение за его деятельностью в интернете.

В момент заключения договора с предприятием, потребитель подписывает договор, в котором соглашается на обработку своего поведения. Таким образом, с юридической точки зрения проведение исследований абсолютно безопасно. К сожалению, именно эта особенность является главным ограничителем развития.

Во время разработки системы и проведения оценки итогов, работники нашей компании строго придерживаются норм закона и уровня доступа, установленного договором с клиентами фирмы.

Технологии Big Data

Главной целью обработки накопленных сведений является получение четкого итога, несущего практическую пользу для предприятия и потребителя. Анализ Big Data это современная альтернатива традиционным методам оценки материала, позволяющая повысить эффективность результатов за счет увеличения объемов и скорости.

Наши специалисты делят технологии накопления и исследования сведений на три уровня:

  • программное обеспечение;
  • технологическое обеспечение;
  • сервисное обеспечение.

К первому относят всевозможные языки, платформы и модели, позволяющие провести структурирование и анализ по строгому алгоритму. В зависимости от специфики задачи наши сотрудники используют MapReduce, Hadoop, SQL или NoSQL.

Технологическое обеспечение представляет собой хранилища материала и оборудование, обеспечивающие их бесперебойную работу: источники питания, комплекты консолей, средства ускорения работы и другие.

В рамках сервисного обеспечения происходит построение архитектуры, ее тестирование и оптимизация.

В обязанности специалиста входит:

  • организация технологии накопления информации и создание условий для ее оценки;
  • проведение анализа поведения клиентов, структуризация базы данных;
  • анализ эффективности действующих методов исследований и разработка предложений по их модернизации;
  • обработка рисков, рассмотрение некорректных операций и выявление вероятного мошенничества;
  • обеспечение возможности параллельной обработки потоков сведений из нескольких источников;
  • создание отчетности, оценка эффективности результатов оптимизации.

Сотрудники нашей компании предлагают комплекс услуг по разработке, анализу и управлению системой на предприятии. Они используют все технологии от установки оборудования и его тестирования до оптимизации разработанной системы.

Big Data аналитика и применение

Технологии Big Data получили широкое распространение во всех отраслях ведения бизнеса. В зависимости от специализации компании, результаты анализа получают разнообразное применение.

  • Телекоммуникации: результаты анализа позволяют повысить лояльность абонентов. Изучение трафика, особенностей использования услуги и социальной деятельности абонента позволяет составить представление о потребностях каждого потребителя. Это способствует удержанию имеющейся клиентской базы и набору новых абонентов.
  • Розничная торговля: предложение пользователю релевантной рекламы, товаров и услуг так же является задачей аналитика. Кроме того, итоги анализа позволяют оценить спрос на товар.
  • Банковская система: система ускоряет анализ платежеспособности, оперативно обнаруживает кредитную историю. Компания также получает возможность оценить банковские операции за фиксированный временной период и предложить релевантные услуги на их основании.
  • Маркетинг: оценка поведения потенциальных потребителей, степени удовлетворенности товаром или услугой. Позволяет привлекать новых клиентов или оценивать сезонный спрос с помощью сервиса Google.Trends.
  • Транспортные компании: мониторинг технического парка, отслеживание расходов на обслуживание и топливо, ведение отчетности ускоряется за счет модернизированной системы.

Использование достоинств такого вида анализа особенно характерно для крупных корпораций, заинтересованных в оперативной обработки информации, поступающих от миллионов пользователей. Яркие примеры использования Big Datа:

  • Билайн — применяют результаты исследований не только для работы с абонентами, но и для защиты пользователей от финансовых махинаций. В предприятии используют сегментированную БД: хранение и обработка информации осуществляются порознь. С помощью обработки геолокации абонентов, специалисты выявляют владельцев двух устройств, использующих отдельную сим карту для каждого из них. Такому потребителю выгодно предложить специальный тариф, подразумевающий соединить две карты в один счет.
  • Сбербанк — использовали обработку изображений для уменьшения уровня преступности и денежных махинаций. Снимок клиента сравнивали с изображением на веб-камере банкомата. Это позволило снизить уровень преступного обращения с банковскими картами примерно в 10 раз.
  • Альфа-Банк — оценивает поведение клиентов в социальных сетях и на сайте, оперативно получает информацию о платежеспособности и кредитной истории.

Каждое предприятие использует систему больших данных для личных целей, определяемых особенностями ведения бизнеса, направленностью и технологией управления компанией. Задачу на построение архитектуры системы наши сотрудники разрабатывают совместно с владельцем бизнеса, определяя основные задачи и векторы движения.

Способность оперативно обрабатывать большие объемы сведений позволяет предприятию занять намного более выгодную позицию, по сравнению со своими конкурентами. Структурирование, изучение и приведение накопленного материала в вид, пригодный для получения практического результата — задача для профессионалов. Сотрудники нашей компании позволят узнать намного больше о существующих и потенциальных потребителях, управлении рисками, случаях мошенничества и перспективах развития бизнеса. Управлять Big Data значит управлять ситуацией.

keyboard_backspace К списку всех услуг
Биг дата – принципы и особенности применения
Цена:
по запросу

Оформить заявку

Другие продукты и услуги
Основы создания сайтов – безопасных и продающих
Основы создания сайтов – безопасных и продающих
Создание, продвижение и безопасность вашего сайта.

Услуги по доработке сайта
Услуги по доработке сайта
Модернизация, доработка и исправление ошибок в сайтах любой сложности, от визиток, до интернет магазинов и корпоративных сайтов.

Услуги по доработке сайта
Услуги по доработке сайта
Модернизация, доработка и исправление ошибок в сайтах любой сложности, от визиток, до интернет магазинов и корпоративных сайтов.

Порядок создания сайта – от проектирования до получения клиентов
Порядок создания сайта – от проектирования до получения клиентов
Заказать полный цикл создания веб-сайта.

Какой интернет-магазин открыть в 2018 году
Какой интернет-магазин открыть в 2018 году
Получить все необходимое для запуска интернет магазина.