Big Data

Крупные компании накапливают терабайты подобной информации. Из-за большого объема данных, которые создаются ежедневно, их называют «большие данные» — Big Data.

Агрегатор такси аккумулирует информацию обо всех поездках в течение дня: время заказа, локации автомобилей и клиентов, их маршруты в разные часы, простой водителей без заказа и другие параметры. В совокупности все это образует «большие данные».

На основе анализа этих данных бизнес принимает решения для увеличения прибыльности и эффективности сервиса: например, может перераспределить водителей по городу в зависимости от активности пользователей в разные часы или автоматически гибко управлять стоимостью поездок.

Big Data активно используют в разных отраслях экономики: в производстве — для планирования и снижения издержек, в финансах — для оценки рисков и обнаружения мошенничества, в маркетинге — для персонализации рекламы и анализа поведения клиентов. Большие данные помогают строить достоверные прогнозы, проводить оценку рисков и оптимизировать бизнес-процессы.

Источниками больших данных могут выступать любые производители информации: например, социальные сети, мобильные телефоны, умные устройства, датчики, финансовые операции и другие бизнес-транзакции. Однако не все собранные данные можно отнести к Big Data.

Чаще всего большие данные описывают с помощью концепции 6V:

1. Объем (Volume): количество данных настолько велико, что традиционные инструменты обработки не справляются с их анализом. За ориентир берется показатель не менее 150 ГБ данных в сутки.
2. Скорость (Velocity): данные генерируются и обрабатываются с огромной скоростью, часто в реальном времени.
3. Разнообразие (Variety): данные приходят в различных формах — от структурированных в базах до неструктурированных, таких как текст, видео, аудио, логи и так далее.
4. Достоверность (Veracity): важны качество и точность данных, а также корректность способа, с помощью которого их получили. Некачественные и неточные данные могут привести к ошибкам в анализе и планировании.
5. Вариативность (Variability): значение одних и тех же данных может меняться с течением времени, поэтому оценивать их нужно в общем контексте.
6. Ценность (Value): анализ данных способен принести пользу бизнесу.

Эти параметры помогают более полно охватить все аспекты работы с большими данными и понять, какие технологии и методы можно применять для эффективного управления ими, анализа и использования. Но если данные не удовлетворяют нескольким перечисленным критериям, их нельзя отнести к Big Data.

Работа с большими данными состоит из четырех этапов:

1. Сбор.
2. Хранение.
3. Обработка.
4. Анализ.

Сбор. Чтобы получить данные, компании используют разные технологии для отслеживания процессов: трекеры действий пользователей на сайтах, коллтрекинг и отчеты о работе операторов, банковскую информацию и любые другие доступные источники больших данных.

Хранение. Объем полученных данных, как правило, слишком велик, чтобы хранить его локально или обрабатывать в режиме реального времени. Поэтому бизнес часто использует распределенные хранилища и услуги облачных провайдеров, чтобы в будущем анализировать данные.

Обработка. Большие данные очищают, обобщают, структурируют и готовят для анализа.

Анализ. Финальный этап работы с данными: массивы информации анализируют, в том числе с помощью нейросетей, и находят скрытые закономерности, которые можно использовать для развития продукта.

Для обработки и анализа поступившей информации используют различные технологии больших данных: например, NoSQL базы данных, систему хранения Hadoop и инструменты визуализации данных, такие как Tableau и Power BI.

С помощью больших данных можно строить точные модели для масштабирования бизнеса, мгновенно реагировать на сбои и уязвимости системы, оптимизировать производственные процессы и улучшать продукт.

Сервис доставки еды видит, что его прибыль снизилась. Анализ информации о заказах позволит оценить динамику клиентской базы, изучить маршруты курьеров и эффективность их работы, выявить наиболее и наименее маржинальные позиции и выгоду от работы в разных районах города в зависимости от времени суток. Все это позволит принять рациональное решение о дальнейшем развитии продукта: например, отказаться от доставки в удаленные районы в вечерние часы, а освободившихся курьеров использовать для работы на более коротких маршрутах.

Без Big Data попытка понять, что не так с продуктом, может занять больше времени и не привести к предсказуемым результатам.

Хотя большие данные могут быть полезны для развития продуктов, работа с Big Data может оказаться слишком дорогой или сложной для малого и среднего бизнеса.

Стоимость. Обработка больших данных — дорогостоящая процедура. Организация сбора и хранения данных в объеме нескольких терабайтов ежемесячно может быть недоступна для предпринимателей сама по себе. К этому нужно прибавить и стоимость услуг квалифицированных аналитиков.

1. Big Data — это разнообразные данные в большом объеме, которые хранятся в цифровом формате. Так же называют стек технологий для их обработки.
2. Большие данные отличаются от обычных по ряду характеристик, которые принято описывать как 6V: объем, скорость, разнообразие, изменчивость, достоверность и ценность.
3. Чтобы работать с большими данными, бизнес настраивает систему мониторинга всех своих процессов и хранения этой информации. Затем данные обрабатывают с помощью специальных технологий анализа и нейросетей.
4. Хотя работа с большими данными дает ряд преимуществ для развития продукта, малому и среднему бизнесу она зачастую недоступна в силу высокой стоимости и сложности.