Tadqiqotlar va tendentsiyalarga ko'ra

katta ma'lumotlar, "Katta ma'lumotlar" bir necha yillardan beri IT va marketing matbuotida shaharning nutqi bo'lib kelmoqda. Va bu aniq: raqamli texnologiyalar zamonaviy inson hayotiga singib ketgan, "hamma narsa yozilgan". Eng ko'p ma'lumotlar miqdori turli tomonlar hayotning o'sishi va shu bilan birga, axborotni saqlash imkoniyatlari o'sib bormoqda.

Axborotni saqlash uchun global texnologiyalar

Manba: Hilbert va Lopez, “Axborotni saqlash, muloqot qilish va hisoblash uchun dunyoning texnologik imkoniyatlari”, Science, 2011 Global.

Aksariyat ekspertlar ma'lumotlar o'sishini tezlashtirish ob'ektiv haqiqat ekanligiga qo'shiladilar. Ijtimoiy tarmoqlar, mobil qurilmalar, o'lchash asboblaridan olingan ma'lumotlar, biznes ma'lumotlari juda katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratishi mumkin bo'lgan manbalarning bir nechta turlari. Tadqiqotga ko'ra IDCRaqamli olam, 2012-yilda nashr etilgan, keyingi 8 yil ichida dunyoda ma'lumotlar hajmi 40 Zb (zettabayt) ga etadi, bu sayyoramiz aholisi uchun 5200 Gb ga to'g'ri keladi.

Yig'ilganlarning o'sishi raqamli ma'lumotlar AQShda

Manba: IDC

Axborotning muhim qismi odamlar tomonidan emas, balki robotlar tomonidan ham bir-biri bilan, ham boshqa ma'lumotlar tarmoqlari, masalan, sensorlar va aqlli qurilmalar bilan o'zaro ta'sir qilish orqali yaratiladi. Ushbu o'sish sur'atida dunyodagi ma'lumotlar miqdori, tadqiqotchilarning fikriga ko'ra, har yili ikki barobar ortadi. Virtual soni va jismoniy serverlar yangi ma'lumotlar markazlarini kengaytirish va yaratish hisobiga dunyoda o'n barobar o'sadi. Shu munosabat bilan ushbu ma'lumotlardan samarali foydalanish va monetizatsiyaga bo'lgan ehtiyoj ortib bormoqda. Katta ma'lumotlardan biznesda foydalanish katta investitsiyalarni talab qilganligi sababli, vaziyatni aniq tushunish kerak. Va bu, aslida, oddiy: siz xarajatlarni kamaytirish va/yoki sotish hajmini oshirish orqali biznes samaradorligini oshirishingiz mumkin.

Big Data nima uchun?

Katta ma'lumotlar paradigmasi uchta asosiy turdagi vazifalarni belgilaydi.

• An'anaviy relyatsion ma'lumotlar bazalari samarali foydalana olmaydigan yuzlab terabayt yoki petabayt ma'lumotlarni saqlash va boshqarish.
• Matnlar, rasmlar, videolar va boshqa turdagi ma'lumotlardan iborat tuzilmagan ma'lumotlarni tashkil qilish.
• Katta ma'lumotlarni tahlil qilish, bu tizimlashtirilmagan ma'lumotlar bilan qanday ishlash, analitik hisobotlarni yaratish va bashoratli modellarni amalga oshirish masalasini ko'taradi.

Katta ma'lumotlar loyihalari bozori biznes razvedkasi (BA) bozori bilan kesishadi, dunyodagi hajmi, ekspertlarning fikriga ko'ra, 2012 yilda taxminan 100 milliard dollarni tashkil etdi. U tarkibiy qismlarni o'z ichiga oladi tarmoq texnologiyalari, serverlar, dasturiy ta'minot va texnik xizmatlar.

Bundan tashqari, Big Data texnologiyalaridan foydalanish kompaniyalar faoliyatini avtomatlashtirish uchun mo'ljallangan daromad kafolati (RA) sinfi yechimlari uchun dolzarbdir. Zamonaviy daromadlarni kafolatlash tizimlari nomuvofiqliklarni aniqlash va ma'lumotlarni chuqur tahlil qilish vositalarini o'z ichiga oladi, bu esa moliyaviy natijalarning pasayishiga olib kelishi mumkin bo'lgan yo'qotishlarni yoki ma'lumotlarning buzilishini o'z vaqtida aniqlash imkonini beradi. Shu fonda, Rossiya kompaniyalari ichki bozorda Big Data texnologiyalariga bo'lgan talabni tasdiqlab, Rossiyada Big Data rivojlanishini rag'batlantiradigan omillar ma'lumotlarning o'sishi, boshqaruv qarorlarini qabul qilishning tezlashishi va ularni takomillashtirish ekanligini ta'kidlaydilar. sifat.

Katta ma'lumotlar bilan ishlashga nima xalaqit beradi

Bugungi kunda to'plangan raqamli ma'lumotlarning atigi 0,5 foizi tahlil qilinmoqda, garchi ob'ektiv ravishda hal qilinishi mumkin bo'lgan soha miqyosidagi vazifalar mavjud. analitik yechimlar Katta ma'lumotlar sinfi. Rivojlangan IT bozorlarida katta ma'lumotlarni to'plash va qayta ishlash bilan bog'liq taxminlarni baholash uchun foydalanish mumkin bo'lgan natijalar allaqachon mavjud.

Katta ma'lumotlar loyihalarini amalga oshirishni sekinlashtiradigan asosiy omillardan biri yuqori narxdan tashqari qayta ishlanadigan ma'lumotlarni tanlash muammosi: ya'ni qanday ma'lumotlarni ajratib olish, saqlash va tahlil qilish va qaysi biriga e'tibor bermaslik kerakligini aniqlash.

Ko'pgina biznes vakillarining ta'kidlashicha, Big Data loyihalarini amalga oshirishdagi qiyinchiliklar mutaxassislar - marketologlar va tahlilchilarning etishmasligi bilan bog'liq. Katta ma'lumotlarga investitsiyalarning daromadlilik darajasi bevosita chuqur va bashoratli tahlil bilan shug'ullanadigan xodimlarning ish sifatiga bog'liq. Tashkilotda mavjud bo'lgan katta ma'lumotlar potentsiali ko'pincha eskirgan biznes jarayonlari yoki ichki qoidalar tufayli marketologlar tomonidan samarali foydalana olmaydi. Shu sababli, Big Data loyihalari ko'pincha korxonalar tomonidan nafaqat amalga oshirishda, balki natijalarni baholashda ham qiyin deb qabul qilinadi: to'plangan ma'lumotlarning qiymati. Ma'lumotlar bilan ishlashning o'ziga xos xususiyatlari marketologlar va tahlilchilar e'tiborini texnologiya va hisobot berishdan biznesning muayyan muammolarini hal qilishga o'tkazishni talab qiladi.

Ma'lumotlar oqimining katta hajmi va yuqori tezligi tufayli ma'lumotlarni yig'ish jarayoni real vaqt rejimida ETL protseduralarini o'z ichiga oladi. Malumot uchun:ETL -danInglizEkstrakt, O'zgartirish, yuk- tom ma'noda "chiqarish, o'zgartirish, yuklash") - boshqaruvdagi asosiy jarayonlardan biri ma'lumotlar ombori, bu quyidagilarni o'z ichiga oladi: tashqi manbalardan ma'lumotlarni olish, ularni o'zgartirish va ehtiyojlarini qondirish uchun tozalash ETLni nafaqat ma'lumotlarni bir dasturdan ikkinchisiga o'tkazish jarayoni sifatida, balki tahlil qilish uchun ma'lumotlarni tayyorlash vositasi sifatida ham ko'rish kerak.

Va keyin tashqi manbalardan keladigan ma'lumotlar xavfsizligini ta'minlash masalalari to'plangan ma'lumotlar hajmiga mos keladigan echimlarga ega bo'lishi kerak. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish usullari hozirgacha faqat ma'lumotlar hajmi o'sishi bilan rivojlanayotganligi sababli, analitik platformalarning ma'lumotlarni tayyorlash va yig'ishning yangi usullaridan foydalanish qobiliyati muhim rol o'ynaydi. Bu shuni anglatadiki, masalan, ma'lumotlar potentsial xaridorlar yoki onlayn-do'kon saytlarida bosish tarixi bo'lgan katta ma'lumotlar ombori turli muammolarni hal qilish uchun qiziqarli bo'lishi mumkin.

Qiyinchiliklar to'xtamaydi

Big Datani joriy qilish bilan bog‘liq barcha qiyinchiliklarga qaramay, biznes ushbu sohaga investitsiyalarni ko‘paytirish niyatida. Gartner ma'lumotlariga ko'ra, 2013 yilda dunyodagi eng yirik kompaniyalarning 64 foizi o'z bizneslari uchun Big Data texnologiyalarini joriy etishga sarmoya kiritgan yoki investitsiya qilishni rejalashtirgan bo'lsa, 2012 yilda bunday kompaniyalar 58 foizni tashkil etgan. Gartner tadqiqotiga ko‘ra, Big Dataga sarmoya kirituvchi sohalarning yetakchilari media-kompaniyalar, telekommunikatsiyalar, bank sektori va xizmat ko‘rsatuvchi kompaniyalardir. RFID vositalari, logistika va ko'chirish tizimlari (ingliz tilidan. to'ldirish- to'plash, to'ldirish - R&T), shuningdek, sodiqlik dasturlaridan. Muvaffaqiyatli chakana savdo tajribasi bozorning boshqa tarmoqlarini tahlillarini biznesni rivojlantirish uchun ishlaydigan manbaga aylantirish uchun katta ma'lumotlarni monetizatsiya qilishning yangi samarali usullarini topishga undaydi. Buning sharofati bilan, ekspertlarning fikriga ko'ra, 2020 yilgacha bo'lgan davrda boshqaruv va saqlashga investitsiyalar har bir gigabayt ma'lumot uchun 2 dollardan 0,2 dollargacha kamayadi, biroq Big Dataning texnologik xususiyatlarini o'rganish va tahlil qilish uchun atigi 40 ga oshadi. %.

Katta ma'lumotlar sohasidagi turli investitsiya loyihalarida taqdim etilgan xarajatlar boshqacha xarakterga ega. Xarajat moddalari asosida tanlangan mahsulot turlariga bog'liq muayyan qarorlar. Eng katta qismi ekspertlarning fikriga ko'ra, investitsiya loyihalaridagi xarajatlar ma'lumotlarni yig'ish, tizimlashtirish, tozalash va axborotni boshqarish bilan bog'liq mahsulotlarga to'g'ri keladi.

Bu qanday amalga oshirilgan

Dasturiy ta'minotning ko'plab kombinatsiyalari mavjud va apparat yaratishga imkon beradi samarali yechimlar Turli biznes fanlari uchun Big Data: ijtimoiy tarmoqlardan va mobil ilovalar, biznes ma'lumotlarini qazib olish va vizualizatsiya qilish uchun. Big Dataning muhim afzalligi - biznesda keng qo'llaniladigan ma'lumotlar bazalari bilan yangi vositalarning muvofiqligi, bu ko'p kanalli savdo va mijozlarni qo'llab-quvvatlash kabi tarmoqlararo loyihalar bilan ishlashda ayniqsa muhimdir.

Katta ma'lumotlar bilan ishlash ketma-ketligi ma'lumotlarni to'plash, hisobotlar va asboblar paneli (boshqaruv paneli) yordamida olingan ma'lumotlarni tizimlashtirish, tushunchalar va kontekstlarni yaratish va harakatlar bo'yicha tavsiyalarni shakllantirishdan iborat. Katta ma'lumotlar bilan ishlash ma'lumotlarni to'plash uchun yuqori xarajatlarni nazarda tutganligi sababli, qayta ishlash natijasi oldindan ma'lum emas, asosiy vazifa ma'lumotlarning qanchalik mavjudligini emas, balki nima uchun ekanligini aniq tushunishdir. Bunday holda, ma'lumotlarni yig'ish muayyan muammolarni hal qilish uchun juda zarur bo'lgan ma'lumotlarni olish jarayoniga aylanadi.

Masalan, telekommunikatsiya provayderlari jamlanadi katta soni doimiy yangilanib turadigan ma'lumotlar, shu jumladan geolokatsiya. Bu ma'lumotni ifodalashi mumkin tijorat manfaati maqsadli va mahalliy reklamani ko'rsatish uchun foydalanishi mumkin bo'lgan reklama agentliklari, shuningdek, chakana sotuvchilar va banklar uchun. Bunday ma'lumotlar odamlarning kuchli maqsadli oqimi mavjudligi haqidagi ma'lumotlarga asoslanib, ma'lum bir joyda chakana savdo nuqtasini ochish yoki ochish to'g'risida qaror qabul qilishda muhim rol o'ynashi mumkin. Londondagi tashqi bilbordlarda reklama samaradorligini o'lchash misoli mavjud. Endilikda bunday reklamaning qamrovini faqat o‘tkinchilarni hisoblaydigan maxsus qurilma bilan reklama tuzilmalari yaqiniga joylashtirish orqali o‘lchash mumkin. Reklama samaradorligini o'lchashning ushbu turi bilan solishtirganda, uyali aloqa operatori ko'proq imkoniyatlar - u o'z obunachilarining joylashuvini aniq biladi, ularning demografik xususiyatlarini, jinsini, yoshi, oilaviy ahvolini va hokazolarni biladi.

Bunday ma'lumotlarga asoslanib, kelajakda imtiyozlar yordamida reklama xabarining mazmunini o'zgartirish istiqbollari ochiladi. aniq shaxs reklama taxtasi yonidan o'tish. Agar ma'lumotlar yonidan o'tayotgan odamning ko'p sayohat qilishini ko'rsatsa, u holda ularga kurort uchun reklama ko'rsatilishi mumkin. Tashkilotchilar futbol o'yini muxlislar sonini faqat o'yinga kelganda taxmin qila oladi. Lekin ular operatordan so'rash imkoniga ega bo'lsa uyali aloqa O'yindan bir soat, bir kun yoki bir oy oldin tashrif buyuruvchilar qayerda bo'lganligi haqidagi ma'lumotlar tashkilotchilarga keyingi o'yinlarni reklama qilish uchun joylarni rejalashtirish imkoniyatini beradi.

Yana bir misol, banklar firibgarlikning oldini olish uchun Big Datadan qanday foydalanishi mumkin. Agar mijoz karta yo‘qolganligi haqida xabar bersa va undan foydalangan holda xaridni amalga oshirayotganda bank real vaqt rejimida tranzaksiya amalga oshirilayotgan xarid hududida mijozning telefonining joylashgan joyini ko‘rsa, bank mijozning arizasidagi ma’lumotlarni tekshirishi mumkin. , uni aldamoqchi bo'lganmi. Yoki aksincha vaziyat, mijoz do'konda xarid qilganida, bank tranzaksiya amalga oshirilayotgan karta va mijozning telefoni bir joyda ekanligini ko'rsa, bank o'z egasi kartadan foydalanmoqda degan xulosaga kelishi mumkin. Katta ma'lumotlarning ushbu afzalliklari tufayli an'anaviy ma'lumotlar omborlari bilan ta'minlangan chegaralar kengayib bormoqda.

Katta ma'lumotlar echimlarini amalga oshirish bo'yicha muvaffaqiyatli qaror qabul qilish uchun kompaniya investitsiya ishini hisoblashi kerak va bu ko'plab noma'lum komponentlar tufayli katta qiyinchiliklarga olib keladi. Bunday hollarda analitikaning paradoksi o'tmish asosida kelajakni bashorat qilishdir, ular haqida ma'lumot ko'pincha etishmaydi. Ushbu holatda muhim omil ularning dastlabki harakatlarini aniq rejalashtirish:

• Birinchidan, bittasini aniqlash kerak aniq vazifa hal qilish uchun Big Data texnologiyalari qo'llaniladigan biznes, bu vazifa tanlangan kontseptsiyaning to'g'riligini aniqlashning asosiga aylanadi. Siz ushbu aniq vazifa bilan bog'liq ma'lumotlarni to'plashga e'tibor qaratishingiz kerak va kontseptsiyani isbotlash paytida siz foydalana olasiz turli vositalar, kelajakda yaxshiroq qarorlar qabul qilish imkonini beradigan jarayonlar va boshqaruv amaliyotlari.
• Ikkinchidan, ma'lumotlar tahlili bo'yicha ko'nikma va tajribaga ega bo'lmagan kompaniya Big Data loyihasini muvaffaqiyatli amalga oshira olishi dargumon. Kerakli bilimlar har doim ma'lumotlar bilan ishlash sifatiga ta'sir qiluvchi asosiy omil bo'lgan tahliliy tajribadan kelib chiqadi. Ma'lumotlardan foydalanish madaniyati muhim rol o'ynaydi, chunki ko'pincha ma'lumotni tahlil qilish biznes haqidagi qattiq haqiqatni ochib beradi va bu haqiqatni qabul qilish va u bilan ishlash uchun ma'lumotlar bilan ishlashning ishlab chiqilgan usullari kerak bo'ladi.
• Uchinchidan, Big Data texnologiyalarining ahamiyati tushunchalarni taqdim etishdadir.Yaxshi tahlilchilar bozorda yetishmayapti. Ular ma'lumotlarning tijorat ma'nosini chuqur tushunadigan va ularni qanday qilib to'g'ri qo'llashni biladigan mutaxassislar deb ataladi. Ma'lumotlarni tahlil qilish biznes maqsadlariga erishish vositasidir va Big Data qiymatini tushunish uchun sizga tegishli xatti-harakatlar modeli va harakatlaringizni tushunish kerak. Bunday holda, katta ma'lumotlar iste'molchilar haqida juda ko'p foydali ma'lumotlarni taqdim etadi, ular asosida foydali biznes qarorlarini qabul qilishingiz mumkin.

Rossiyaning Big Data bozori endigina shakllana boshlaganiga qaramay, ushbu sohadagi ba'zi loyihalar allaqachon muvaffaqiyatli amalga oshirilmoqda. Ulardan ba'zilari Federal Soliq xizmati va Tinkoff Credit Systems loyihalari kabi ma'lumotlarni yig'ish sohasida muvaffaqiyatli, boshqalari ma'lumotlarni tahlil qilish va uning natijalarini amaliy qo'llash bo'yicha: bu Synqera loyihasi.

Tinkoff Credit Systems Bank massiv parallel hisoblash uchun vosita bo'lgan EMC2 Greenplum platformasini amalga oshirish loyihasini amalga oshirdi. So'nggi yillarda bank to'plangan ma'lumotlarni qayta ishlash tezligi va real vaqt rejimida ma'lumotlarni tahlil qilish talablarini oshirdi, bu esa foydalanuvchilar sonining yuqori o'sish sur'atlari bilan bog'liq. kredit kartalari. Bank Big Data texnologiyalaridan foydalanishni kengaytirish, xususan, tuzilmagan ma'lumotlarni qayta ishlash va turli manbalardan olingan korporativ ma'lumotlar bilan ishlashni kengaytirish rejalarini e'lon qildi.

Rossiya Federal Soliq xizmati hozirda federal ma'lumotlar omborining tahliliy qatlamini yaratmoqda. Uning asosida statistik va tahliliy ishlov berish uchun soliq ma’lumotlariga kirishning yagona axborot maydoni va texnologiyasi yaratilmoqda. Loyihani amalga oshirish jarayonida 1200 dan ortiq manbalardan tahliliy ma’lumotlarni markazlashtirish bo‘yicha ishlar olib borilmoqda. mahalliy daraja IFTS.

Boshqa qiziqarli misol real vaqt rejimida katta ma'lumotlarni tahlil qilish - Simplate platformasini ishlab chiqqan Rossiyaning Synqera startapi. Yechim katta ma'lumotlar massivlarini qayta ishlashga asoslangan bo'lib, dastur mijozlar, ularning xarid qilish tarixi, yoshi, jinsi va hatto kayfiyati haqidagi ma'lumotlarni tahlil qiladi. Kosmetika do'konlari tarmog'idagi kassalarda xaridorlarning his-tuyg'ularini tan oladigan sensorli sensorli ekranlar o'rnatildi. Dastur odamning kayfiyatini aniqlaydi, u haqidagi ma'lumotlarni tahlil qiladi, kun vaqtini aniqlaydi va do'konning chegirmalar bazasini skanerlaydi, shundan so'ng u xaridorga aktsiyalar va maxsus takliflar haqida maqsadli xabarlarni yuboradi. Ushbu yechim mijozlarning sodiqligini yaxshilaydi va chakana savdoni oshiradi.

Agar xorijiy muvaffaqiyatli holatlar haqida gapiradigan bo‘lsak, bu borada Dunkin` Donuts’da mahsulotlarni sotish uchun real vaqt ma’lumotlaridan foydalanadigan Big Data texnologiyalaridan foydalanish tajribasi qiziq. Do'konlardagi raqamli displeylar kunning vaqti va mahsulot mavjudligiga qarab har daqiqada o'zgarib turadigan takliflarni ko'rsatadi. Naqd pul tushumlariga ko'ra, kompaniya qaysi takliflar xaridorlardan eng ko'p javob olganligi haqida ma'lumot oladi. Ma'lumotlarni qayta ishlashning bunday yondashuvi ombordagi foyda va tovar aylanmasini oshirish imkonini berdi.

Big Data loyihalarini amalga oshirish tajribasi shuni ko'rsatadiki, bu soha zamonaviy biznes muammolarini muvaffaqiyatli hal qilish uchun mo'ljallangan. Shu bilan birga, katta ma'lumotlar bilan ishlashda biznes maqsadlariga erishishning muhim omili iste'molchilarning so'rovlarini aniqlaydigan tahlilni o'z ichiga olgan to'g'ri strategiyani tanlash, shuningdek, innovatsion texnologiyalar Big Data sohasida.

Econsultancy va Adobe tomonidan 2012 yildan beri har yili kompaniyalarning marketologlari o'rtasida o'tkaziladigan global so'rovga ko'ra, Internetdagi odamlarning harakatlarini tavsiflovchi "katta ma'lumotlar" ko'p narsani qila oladi. Ular oflayn biznes jarayonlarini optimallashtirishga qodir, mobil qurilmalar egalari ma'lumot qidirish uchun ulardan qanday foydalanishini tushunishga yordam beradi yoki oddiygina "marketingni yaxshilaydi", ya'ni. samaraliroq. Bundan tashqari, bizning diagrammamizdan ko'rinib turibdiki, oxirgi funktsiya yildan-yilga mashhur bo'lib bormoqda.

Mijozlar bilan aloqalar bo'yicha Internet-marketologlar ishining asosiy yo'nalishlari

Manba: Econsultancy va Adobe, nashr etilganemarketer.com

Respondentlarning millatiga e'tibor bering katta ahamiyatga ega ega emas. 2013 yilda KPMG tomonidan o'tkazilgan so'rovga ko'ra, "optimistlar" ulushi, ya'ni. Biznes strategiyasini ishlab chiqishda Big Datadan foydalanadiganlarning 56% ni tashkil qiladi va mintaqadan mintaqaga tebranishlar kichik: Shimoliy Amerika mamlakatlarida 63% dan EMEAda 50% gacha.

Dunyoning turli mintaqalarida Big Datadan foydalanish

Manba: KPMG, nashr etilganemarketer.com

Ayni paytda, sotuvchilarning bunday "moda tendentsiyalari" ga munosabati ma'lum bir latifani eslatadi:

Ayting-chi, Vano, sizga pomidor yoqadimi?
- Men ovqatlanishni yaxshi ko'raman, lekin yoqtirmayman.

Marketologlar Big Datani "sevishlarini" aytishlariga va hatto undan foydalanishga o'xshasalar ham, aslida "hamma narsa murakkab", chunki ular ijtimoiy tarmoqlarda o'zlarining samimiy qo'shilishlari haqida yozadilar.

Circle Research kompaniyasi tomonidan 2014 yil yanvar oyida evropalik marketologlar o'rtasida o'tkazilgan so'rovga ko'ra, 5 respondentdan 4 tasi Big Datadan foydalanmaydi (ular, albatta, uni "sevishlariga" qaramay). Sabablari boshqacha. Bir nechta inveterate skeptiklar bor - 17% va ularning antipodlari bilan bir xil raqam, ya'ni. Ishonch bilan "Ha" deb javob beradiganlar. Qolganlari ikkilanib, shubhalanishadi, "botqoqlik". Ular "hali emas, lekin tez orada" yoki "boshqalar boshlanishini kutamiz" kabi asosli bahonalar bilan to'g'ridan-to'g'ri javob berishdan qochishadi.

Marketologlar tomonidan katta ma'lumotlardan foydalanish, Evropa, 2014 yil yanvar

Manba:dnx, nashr etilgan -emarketer.com

Ularni nima chalkashtirib yuboradi? Aniq bema'nilik. Ba'zilar (aniq yarmi) bu ma'lumotlarga ishonmaydilar. Boshqalar (ularning juda ko'plari ham bor - 55%) "ma'lumotlar" va "foydalanuvchilar" to'plamini o'zaro bog'lash qiyin. Kimdir shunchaki (siyosiy jihatdan to'g'ri aytaylik) ichki korporativ tartibsizlikka ega: ma'lumotlar marketing bo'limlari va IT tuzilmalari o'rtasida egasisiz yuribdi. Boshqalar uchun dasturiy ta'minot ish oqimi bilan bardosh bera olmaydi. Va boshqalar. Umumiy ulushlar 100% dan ancha yuqori bo'lganligi sababli, "ko'p to'siqlar" holati kamdan-kam emasligi aniq.

Marketingda katta ma'lumotlardan foydalanishga to'sqinlik qiluvchi to'siqlar

Manba:dnx, nashr etilgan -emarketer.com

Shunday qilib, shuni ta'kidlashimiz kerakki, hozirgacha "Katta ma'lumotlar" hali foydalanish kerak bo'lgan katta salohiyatdir. Aytgancha, bu Big Data o'z halosini yo'qotishining sababi bo'lishi mumkin. moda tendentsiyasi”, deb biz yuqorida aytib o'tgan Econsultancy kompaniyasi tomonidan o'tkazilgan so'rov ma'lumotlaridan dalolat beradi.

2013-2014 yillardagi raqamli marketingning eng muhim tendentsiyalari

Manba: Konsalting va Adobe

Ularning o'rnini boshqa qirol - kontent marketingi egallaydi. Qancha vaqt?

Katta ma'lumotlar qandaydir tubdan yangi hodisa deb aytish mumkin emas. Katta ma'lumotlar manbalari yillar davomida mavjud: mijozlar xaridlari, kredit tarixi, turmush tarzi ma'lumotlar bazalari. Va yillar davomida olimlar ushbu ma'lumotlardan kompaniyalarga xavfni baholash va kelajakdagi mijozlar ehtiyojlarini bashorat qilishda yordam berish uchun foydalanganlar. Biroq, bugungi kunda vaziyat ikki jihatdan o'zgardi:

Turli ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilish va birlashtirish uchun yanada murakkab vositalar va usullar paydo bo'ldi;

Ushbu tahliliy vositalar deyarli barcha ma'lumotlarni yig'ish va o'lchash usullarini raqamlashtirish orqali yangi ma'lumotlar manbalarining ko'chkisi bilan to'ldiriladi.

Mavjud ma'lumotlar doirasi tuzilgan tadqiqot muhitida o'sgan tadqiqotchilar uchun ham ilhomlantiruvchi, ham qo'rqituvchidir. Iste'molchining hissiyotlari veb-saytlar va barcha turdagi ijtimoiy tarmoqlar tomonidan ushlanadi. Reklamalarni ko'rish fakti nafaqat pristavkalar, balki raqamli teglar va mobil qurilmalar televizor bilan aloqa qilish.

Xulq-atvor ma'lumotlari (masalan, qo'ng'iroqlar soni, xarid qilish odatlari va xaridlar) endi real vaqtda mavjud. Shunday qilib, ilgari tadqiqot orqali o'rganilishi mumkin bo'lgan ko'p narsalarni endi katta ma'lumotlar manbalari orqali o'rganish mumkin. Va bu barcha axborot aktivlari har qanday tadqiqot jarayonlaridan qat'i nazar, doimiy ravishda yaratiladi. Ushbu o'zgarishlar bizni katta ma'lumotlar klassik bozor tadqiqotlari o'rnini bosa oladimi, degan savol tug'diradi.

Gap ma’lumotlarda emas, savol-javoblarda

Klassik tadqiqotlar uchun o'limga buyurtma berishdan oldin, biz o'zimizga eslatib o'tishimiz kerakki, u yoki bu ma'lumotlar aktivining mavjudligi emas, balki hal qiluvchi narsa boshqa narsadir. Aynan nima? Savollarga javob berish qobiliyatimiz shu. Katta ma'lumotlarning yangi dunyosining kulgili tomoni shundaki, yangi ma'lumotlar aktivlari natijalari yanada ko'proq savollarga olib keladi va bu savollarga an'anaviy tadqiqotlar orqali eng yaxshi javob beriladi. Shunday qilib, katta ma'lumotlarning o'sishi bilan biz katta ma'lumotlar olamidagi savollarga javob bera oladigan "kichik ma'lumotlar" ga bo'lgan talab va mavjudligi parallel ravishda o'sib borayotganini ko'ramiz.

Vaziyatni ko'rib chiqaylik: yirik reklama beruvchi doimiy ravishda real vaqt rejimida do'konlardagi trafikni va savdo hajmini kuzatib boradi. Mavjud tadqiqot metodologiyalari (biz tadqiqot panellari ishtirokchilaridan sotib olish motivlari va savdo nuqtasidagi xatti-harakatlari haqida so'raymiz) bizga aniq mijozlar segmentlarini yaxshiroq yo'naltirishga yordam beradi. Ushbu metodologiyalar katta ma'lumotlar aktivlarining kengroq doirasini qamrab oladigan darajada kengaytirilishi mumkin, bunda katta ma'lumotlar passiv kuzatish vositasiga aylanadi va o'rganish kerak bo'lgan o'zgarishlar yoki hodisalarni doimiy, tor yo'naltirilgan tekshirish usulini tadqiq qiladi. Shunday qilib, katta ma'lumotlar tadqiqotni keraksiz tartiblardan ozod qilishi mumkin. Birlamchi tadqiqotlar endi nima bo'layotganiga e'tibor qaratmasligi kerak (katta ma'lumotlar bo'ladi). Buning o'rniga, asosiy tadqiqotlar nima uchun biz ma'lum tendentsiyalarni yoki tendentsiyalardan chetga chiqishni ko'rishimizni tushuntirishga qaratilishi mumkin. Tadqiqotchi ma'lumot olish haqida kamroq o'ylay oladi va uni qanday tahlil qilish va ishlatish haqida ko'proq o'ylaydi.

Shu bilan birga, biz katta ma'lumotlar bizga eng ko'p narsalarni hal qilishga imkon berishini ko'ramiz katta muammolar- haddan tashqari uzoq o'rganish muammosi. Tadqiqotlarning o'zini o'rganish shuni ko'rsatdiki, haddan tashqari shishgan tadqiqot vositalari ma'lumotlar sifatiga salbiy ta'sir qiladi. Garchi ko'plab ekspertlar bu muammoni uzoq vaqt tan olishgan bo'lsa-da, ular har doim shunday ibora bilan javob berishdi: "Ammo menga bu ma'lumot yuqori boshqaruv uchun kerak" va uzoq suhbatlar davom etdi.

Miqdoriy ko'rsatkichlarni passiv kuzatish orqali olish mumkin bo'lgan katta ma'lumotlar dunyosida bu masala muhokama qilinmoqda. Yana, keling, iste'mol bo'yicha barcha tadqiqotlarni o'ylab ko'raylik. Agar katta ma'lumotlar bizga passiv kuzatish orqali iste'mol haqida tushuncha beradigan bo'lsa, unda so'rovlar ko'rinishidagi birlamchi tadqiqotlar endi bunday ma'lumotlarni yig'ishga hojat qolmaydi va biz nihoyat qisqa so'rovlar haqidagi tasavvurimizni nafaqat yaxshi tilaklar bilan, balki haqiqiy narsa.

Big Data sizning yordamingizga muhtoj

Va nihoyat, "katta" - bu katta ma'lumotlarning xususiyatlaridan biri. "Katta" xarakteristikasi ma'lumotlarning o'lchami va miqyosiga ishora qiladi. Albatta, bu asosiy xususiyatdir, chunki bu ma'lumotlarning hajmi biz ilgari ishlagan barcha narsalar doirasidan tashqarida. Ammo bu yangi ma'lumotlar oqimlarining boshqa xususiyatlari ham muhim: ular ko'pincha yomon formatlangan, tuzilmagan (yoki eng yaxshi holatda qisman tuzilgan) va noaniqlik bilan to'la. Ma'lumotlarni boshqarishning rivojlanayotgan sohasi "ob'ektlar tahlili" deb nomlanadi, bu katta ma'lumotlardagi shovqinni engish muammosini hal qilishga qaratilgan. Uning vazifasi ushbu ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va bir odam uchun qancha kuzatuv mavjudligini, qaysi kuzatishlar joriy va ulardan qaysi biri foydalanishga yaroqliligini aniqlashdir.

Ushbu turdagi ma'lumotlarni tozalash katta yoki kichik ma'lumotlar aktivlari bilan ishlashda shovqin yoki noto'g'ri ma'lumotlarni olib tashlash uchun zarur, ammo bu etarli emas. Biz, shuningdek, oldingi tajribamiz, tahliliy va toifadagi bilimlarimiz asosida katta maʼlumotlar aktivlari atrofida kontekst yaratishimiz kerak. Aslida, ko'plab tahlilchilar katta ma'lumotlarga xos bo'lgan noaniqlikni boshqarish qobiliyatini raqobatdosh ustunlik manbai sifatida ta'kidlaydilar, chunki bu yaxshiroq qaror qabul qilish imkonini beradi.

Va bu erda birlamchi tadqiqotlar nafaqat katta ma'lumotlar tufayli muntazamlikdan ozod bo'libgina qolmay, balki katta ma'lumotlar doirasida kontent yaratish va tahlil qilishga ham hissa qo'shadi.

Buning yorqin misoli bizning yangi brend kapital tizimini ijtimoiy tarmoqlarga qo'llashdir. (biz ishlab chiqilgani haqida gapiramizMillvord jigarrangbrend qiymatini o'lchashga yangi yondashuvThe Ma'noda Turli Ramka- "Muhim farqlar paradigmasi" -R & T ). Ushbu model muayyan bozorlarda xulq-atvor sinovidan o'tgan, standart asosda amalga oshiriladi va boshqa marketing yo'nalishlarida osonlik bilan qo'llanilishi mumkin. axborot tizimlari ah qarorni qo'llab-quvvatlash uchun. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bizning brend kapitali modelimiz (alohida bo'lmasa ham) so'rov tadqiqotiga asoslangan holda, katta ma'lumotlarning tuzilmagan, izchil va noaniq tabiatini engish uchun zarur bo'lgan barcha xususiyatlarga ega.

Ijtimoiy tarmoqlar tomonidan taqdim etilgan iste'molchilarning kayfiyati ma'lumotlarini ko'rib chiqing. O'zining xom ko'rinishida iste'molchi kayfiyatidagi cho'qqilar va vodiylar ko'pincha brend kapitali va xatti-harakatlarining oflayn o'lchovlari bilan minimal darajada bog'liqdir: ma'lumotlarda shunchaki juda ko'p shovqin bor. Ammo biz iste'molchi ma'nosi, brendni farqlash, dinamika va identifikatsiya modellarimizni iste'molchi hissiyotlari haqidagi ma'lumotlarga qo'llash orqali bu shovqinni kamaytirishimiz mumkin, bu esa ushbu o'lchovlar bo'yicha ijtimoiy media ma'lumotlarini qayta ishlash va yig'ish usuli hisoblanadi.

Ma'lumotlar bizning ramka modelimiz bo'yicha tashkil etilgandan so'ng, aniqlangan tendentsiyalar odatda oflayn rejimda olingan brend kapitali va xatti-harakatlar o'lchovlariga mos keladi. Aslida, ijtimoiy media ma'lumotlari o'zi uchun gapira olmaydi. Bu maqsadda ulardan foydalanish bizning tajribamiz va brendlar atrofida qurilgan modellarni talab qiladi. Qachon ijtimoiy tarmoqlar bizga iste'molchilar brendlarni tavsiflashda foydalanadigan tilda ifodalangan noyob ma'lumotni bering, biz birlamchi tadqiqotlarni yanada samaraliroq qilish uchun tadqiqotimizni yaratishda ushbu tildan foydalanishimiz kerak.

Imtiyozli o'qishning afzalliklari

Bu bizni katta ma'lumotlar tadqiqot o'rnini bosmaydi, balki uni bo'shatadi, degan haqiqatga qaytaradi. Tadqiqotchilar har bir yangi holat uchun yangi tadqiqot yaratish zaruratidan xalos bo'lishadi. Katta ma'lumotlarning doimiy o'sib borayotgan aktivlari turli tadqiqot mavzulari uchun ishlatilishi mumkin, bu keyingi birlamchi tadqiqotlarga mavzuni chuqurroq o'rganish va bo'shliqlarni to'ldirish imkonini beradi. Tadqiqotchilar haddan tashqari oshirib yuborilgan so'rovlarga ishonishdan ozod bo'lishadi. Buning o'rniga ular qisqa so'rovlardan foydalanishlari va eng ko'p e'tibor berishlari mumkin bo'ladi muhim parametrlar ma'lumotlar sifatini yaxshilaydi.

Ushbu nashr bilan tadqiqotchilar o'zlarining o'rnatilgan tamoyillari va tushunchalaridan katta ma'lumotlar aktivlariga aniqlik va ma'no qo'shish uchun foydalanishlari mumkin, bu esa so'rov tadqiqotlari uchun yangi yo'nalishlarga olib keladi. Ushbu tsikl bir qator strategik masalalar bo'yicha ko'proq tushunishga va pirovardida har doim bizniki bo'lishi kerak bo'lgan narsaga o'tishga olib kelishi kerak. asosiy maqsad- brend va aloqa qarorlari sifatini xabardor qilish va yaxshilash.

Ma'lumotlar o'sishining doimiy tezlashishi bugungi voqelikning ajralmas qismidir. Ijtimoiy tarmoqlar, mobil qurilmalar, o'lchash qurilmalari ma'lumotlari, biznes ma'lumotlari katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratishi mumkin bo'lgan manbalarning bir nechtasi.

Hozirgi vaqtda Big Data (Big Data) atamasi juda keng tarqalgan. Katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari jamiyat hayotining eng xilma-xil tomonlarini qanchalik tez va chuqur o'zgartirayotgani hali ham hammaga ma'lum emas. Turli sohalarda, jumladan, sohada yangi muammolar va muammolarni keltirib chiqaradigan o'zgarishlar ro'y bermoqda axborot xavfsizligi, bu erda maxfiylik, yaxlitlik, mavjudlik va boshqalar kabi muhim jihatlar birinchi o'rinda turishi kerak.

Afsuski, ko'pchilik zamonaviy kompaniyalar Buning uchun tegishli infratuzilmani yaratmasdan, Big Data texnologiyasiga murojaat qilish mumkin xavfsiz saqlash ular to'playdigan va saqlaydigan katta hajmdagi ma'lumotlar. Boshqa tomondan, blokcheyn texnologiyasi hozirda jadal rivojlanmoqda, bu ushbu va boshqa ko'plab muammolarni hal qilish uchun mo'ljallangan.

Big Data nima?

Aslida, atamaning ta'rifi sirtda yotadi: "katta ma'lumotlar" juda boshqarishni anglatadi katta hajmlar ma'lumotlar va ularni tahlil qilish. Agar siz kengroq qarasangiz, bu qayta ishlanmaydigan ma'lumotdir. klassik usullarda katta hajmi tufayli.

Katta ma'lumotlar (katta ma'lumotlar) atamasi nisbatan yaqinda paydo bo'ldi. Google Trends xizmati ma'lumotlariga ko'ra, atama mashhurligining faol o'sishi 2011 yil oxiriga to'g'ri keladi:

2010 yilda katta ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bevosita bog'liq bo'lgan birinchi mahsulotlar va echimlar paydo bo'la boshladi. 2011 yilga kelib, IBM, Oracle, Microsoft va Hewlett-Packard kabi yirik IT-kompaniyalarning aksariyati o'zlarining biznes strategiyalarida Big Data atamasidan faol foydalanmoqdalar. Asta-sekin bozor tahlilchilari axborot texnologiyalari ushbu kontseptsiya bo'yicha faol tadqiqotlarni boshlash.

Hozirgi vaqtda ushbu atama juda mashhur bo'lib, turli sohalarda faol qo'llaniladi. Biroq, Big Data bu qandaydir yangi hodisa ekanligini aniq aytish mumkin emas - aksincha, katta ma'lumotlar manbalari ko'p yillar davomida mavjud. Marketingda ular mijozlarning xaridlari, kredit tarixi, turmush tarzi va boshqalarning maʼlumotlar bazasi boʻlishi mumkin.Koʻp yillar davomida tahlilchilar ushbu maʼlumotlardan kompaniyalarga mijozlarning kelajakdagi ehtiyojlarini bashorat qilish, xavfni baholash, isteʼmolchilarning xohish-istaklarini shakllantirish va boshqalarga yordam berish uchun foydalangan.

Hozirgi vaqtda vaziyat ikki jihatdan o'zgardi:

— Turli maʼlumotlar toʻplamini tahlil qilish va solishtirish uchun yanada murakkab vositalar va usullar paydo boʻldi;
— Tahlil vositalari keng tarqalgan raqamlashtirish asosidagi koʻplab yangi maʼlumotlar manbalari, shuningdek, maʼlumotlarni yigʻish va oʻlchashning yangi usullari bilan toʻldirildi.

Tadqiqotchilar Big Data texnologiyalari ishlab chiqarish, sog'liqni saqlash, savdo, davlat boshqaruvi va boshqa juda xilma-xil soha va tarmoqlarda eng faol qo'llanilishini taxmin qilmoqdalar.

Katta ma'lumotlar ma'lum bir ma'lumotlar majmuasi emas, balki ularni qayta ishlash usullari to'plamidir. Katta ma'lumotlar uchun belgilovchi xususiyat nafaqat ularning hajmi, balki ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishning ko'p mehnat talab qiladigan jarayonlarini tavsiflovchi boshqa toifalardir.

Qayta ishlash uchun dastlabki ma'lumotlar bo'lishi mumkin, masalan:

— Internet foydalanuvchilari xatti-harakatlari jurnallari;
- narsalarning interneti;
- ijtimoiy tarmoqlar;
- meteorologik ma'lumotlar;
— eng yirik kutubxonalarning raqamlashtirilgan kitoblari;
– transport vositalaridan GPS signallari;
— bank mijozlarining operatsiyalari to'g'risidagi ma'lumotlar;
— mobil aloqa tarmoqlari abonentlarining joylashuvi to‘g‘risidagi ma’lumotlar;
— yirik chakana savdo tarmoqlarida xaridlar haqida ma’lumot va h.k.

Vaqt o'tishi bilan ma'lumotlar hajmi va ularning manbalari soni doimiy ravishda o'sib bormoqda va bu fonda axborotni qayta ishlashning yangi usullari paydo bo'ladi va axborotni qayta ishlashning mavjud usullari takomillashtiriladi.

Katta ma'lumotlarning asosiy tamoyillari:

- Gorizontal miqyoslilik - ma'lumotlar massivlari juda katta bo'lishi mumkin va bu katta ma'lumotlarni qayta ishlash tizimi ularning hajmlari ortishi bilan dinamik ravishda kengayishini anglatadi.
- Nosozlikka chidamlilik - ba'zi jihozlar ishlamay qolsa ham, butun tizim ishlayotgan bo'lishi kerak.
- Ma'lumotlar joylashuvi. Katta taqsimlangan tizimlarda ma'lumotlar odatda sezilarli miqdordagi mashinalar bo'ylab taqsimlanadi. Biroq, iloji bo'lsa va resurslarni tejash uchun ma'lumotlar ko'pincha saqlanadigan serverda qayta ishlanadi.

Barcha uchta tamoyilning barqaror ishlashi va shunga mos ravishda katta ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlashning yuqori samaradorligi uchun, masalan, blokcheyn kabi yangi ilg'or texnologiyalar kerak.

Katta ma'lumotlar nima uchun?

Katta ma'lumotlar doirasi doimiy ravishda kengayib bormoqda:

— Katta maʼlumotlardan tibbiyotda foydalanish mumkin. Shunday qilib, bemorga tashxis qo'yish nafaqat kasallik tarixini tahlil qilish ma'lumotlariga, balki boshqa shifokorlarning tajribasini, bemorning yashash joyining ekologik holati to'g'risidagi ma'lumotlarni ham hisobga olishi mumkin. , va boshqa ko'plab omillar.
— Big Data texnologiyalaridan uchuvchisiz transport vositalari harakatini tashkil qilish uchun foydalanish mumkin.
— Katta hajmdagi maʼlumotlarni qayta ishlash orqali foto va video materiallardagi yuzlarni tanib olish mumkin.
- Big Data texnologiyalaridan chakana sotuvchilar foydalanishlari mumkin - savdo kompaniyalari ma'lumotlar massivlaridan faol foydalanishlari mumkin ijtimoiy tarmoqlar ma'lum bir iste'mol segmentiga maksimal darajada yo'naltirilishi mumkin bo'lgan reklama kampaniyalarini samarali tarzda sozlash.
— Bu texnologiya saylov kampaniyalarini tashkil etishda, jumladan, jamiyatdagi siyosiy imtiyozlarni tahlil qilishda faol foydalaniladi.
— Katta maʼlumotlar texnologiyalaridan foydalanish moliyaviy natijalarning pasayishiga olib kelishi mumkin boʻlgan yoʻqotishlar yoki maʼlumotlarning buzilishlarini oʻz vaqtida aniqlash imkonini beruvchi nomuvofiqliklarni aniqlash vositalari va maʼlumotlarni chuqur tahlil qilish vositalarini oʻz ichiga olgan daromad kafolati (RA) sinfi yechimlari uchun dolzarbdir. .
— Telekommunikatsiya provayderlari katta maʼlumotlarni, jumladan, geolokatsiya maʼlumotlarini jamlashi mumkin; o'z navbatida, bu ma'lumotlar reklama agentliklari uchun tijorat manfaatdor bo'lishi mumkin, ular maqsadli va mahalliy reklamani ko'rsatish uchun foydalanishi mumkin, shuningdek, chakana sotuvchilar va banklar.
"Katta ma'lumotlar kuchli maqsadli odamlar oqimi mavjudligi haqidagi ma'lumotlarga asoslanib, ma'lum bir joyda chakana savdo nuqtasini ochish yoki ochish to'g'risida qaror qabul qilishda muhim rol o'ynashi mumkin.

Shunday qilib, eng aniq amaliy foydalanish Big Data texnologiyasi marketing sohasida yotadi. Internetning rivojlanishi va barcha turdagi aloqa vositalarining ko'payishi tufayli xatti-harakatlar ma'lumotlari (masalan, qo'ng'iroqlar soni, xarid qilish odatlari va xaridlar) real vaqtda mavjud bo'ladi.

Katta ma'lumotlar texnologiyalaridan moliya, sotsiologik tadqiqotlar va boshqa ko'plab sohalarda ham samarali foydalanish mumkin. Mutaxassislarning ta'kidlashicha, katta ma'lumotlardan foydalanishning barcha imkoniyatlari aysbergning faqat ko'rinadigan qismidir, chunki bu texnologiyalar razvedka va kontrrazvedkada, harbiy ishlarda, shuningdek, axborot urushlari deb ataladigan barcha narsalarda juda katta hajmda qo'llaniladi.

Umuman olganda, Big Data bilan ishlash ketma-ketligi ma'lumotlarni to'plash, hisobotlar va asboblar paneli yordamida olingan ma'lumotlarni tizimlashtirish va keyin harakatlar bo'yicha tavsiyalarni shakllantirishdan iborat.

Keling, marketingda Big Data texnologiyalaridan foydalanish imkoniyatlarini qisqacha ko'rib chiqaylik. Ma’lumki, marketolog uchun ma’lumot bashorat qilish va strategiklashtirishning asosiy vositasi hisoblanadi. Aniqlash uchun katta ma'lumotlarni tahlil qilish uzoq vaqtdan beri muvaffaqiyatli ishlatilgan maqsadli auditoriya, iste'molchilarning qiziqishlari, talabi va faolligi. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish, xususan, reklamani (RTB auktsion modeli asosida - Real Time Bidding) faqat mahsulot yoki xizmatga qiziqqan iste'molchilarga ko'rsatishga imkon beradi.

Marketingda katta ma'lumotlardan foydalanish tadbirkorlarga quyidagilarga imkon beradi:

- iste'molchilaringizni yaxshiroq tan oling, Internetda shunga o'xshash auditoriyani jalb qiling;
- mijozlarning qoniqish darajasini baholash;
— taklif etilayotgan xizmat kutilgan va ehtiyojlarga javob berishini tushunish;
- mijozlar ishonchini oshirishning yangi usullarini topish va amalga oshirish;
— talabga ega bo‘lgan loyihalarni yaratish va h.k.

Masalan, Google.trends xizmati sotuvchiga ma'lum bir mahsulotga mavsumiy talab faolligi, tebranishlar va bosish geografiyasi haqida ma'lumot berishi mumkin. Agar siz ushbu ma'lumotni o'zingizning saytingizdagi tegishli plagin tomonidan to'plangan statistik ma'lumotlar bilan taqqoslasangiz, oy, mintaqa va boshqa parametrlarni ko'rsatgan holda reklama byudjetini taqsimlash rejasini tuzishingiz mumkin.

Ko'pgina tadqiqotchilarning fikriga ko'ra, Trump kampaniyasining muvaffaqiyati katta ma'lumotlarni segmentatsiyalash va undan foydalanishda yotadi. AQShning bo'lajak prezidentining jamoasi tomoshabinlarni to'g'ri taqsimlay oldi, uning istaklarini tushundi va saylovchilar ko'rishni va eshitishni istagan xabarni aniq ko'rsata oldi. Shunday qilib, Data-Centric Alliance vakili Irina Belyshevaning so‘zlariga ko‘ra, Trampning g‘alabasiga katta ma’lumotlar, psixologik-xulq-atvor tahlili va shaxsiy reklama asosidagi internet-marketingga nostandart yondashuv sabab bo‘lgan.

Trampning siyosiy texnologlari va marketologlari maxsus ishlab chiqilgan matematik modeldan foydalanganlar, bu ularga barcha AQSh saylovchilarining ma'lumotlarini chuqur tahlil qilish va ularni tizimlashtirish imkonini berdi, bu nafaqat geografik xususiyatlar, balki saylovchilarning niyatlari, manfaatlari, ularning manfaatlarini hisobga olgan holda o'ta aniq nishonga olish imkonini berdi. psixotip, xulq-atvor xususiyatlari va boshqalar. Shundan so'ng, marketologlar fuqarolarning har bir guruhi bilan ularning ehtiyojlari, kayfiyatlari, siyosiy qarashlari, psixologik xususiyatlari va hatto terining rangi asosida deyarli har bir shaxs uchun o'z xabarlaridan foydalangan holda shaxsiy muloqotni tashkil qilishdi. saylovchi.

Hillari Klintonga kelsak, u o'z kampaniyasida sotsiologik ma'lumotlar va standart marketingga asoslangan "vaqt sinovidan o'tgan" usullardan foydalangan, saylovchilarni faqat rasmiy ravishda bir xil guruhlarga (erkaklar, ayollar, afro-amerikaliklar, ispanlar, kambag'allar, boylar va boshqalar) ajratgan.

Natijada yangi texnologiyalar va tahlil usullari imkoniyatlarini yuqori baholagan kishi g‘olib deb topildi. Shunisi e'tiborga loyiqki, Hillari Klintonning saylovoldi xarajati raqibinikidan ikki baravar ko'p edi:

Ma'lumotlar: Pew Research

Katta ma'lumotlardan foydalanishning asosiy muammolari

Yuqori narxdan tashqari, turli sohalarda Big Datani joriy etishga to'sqinlik qiluvchi asosiy omillardan biri bu qayta ishlanadigan ma'lumotlarni tanlash muammosi: ya'ni qaysi ma'lumotlarni ajratib olish, saqlash va tahlil qilish kerakligini va qaysilarini aniqlash. hisobga olinmasligi kerak.

Katta ma'lumotlarning yana bir muammosi axloqiydir. Boshqacha qilib aytganda, tabiiy savol tug'iladi: bunday ma'lumotlarni yig'ish (ayniqsa, foydalanuvchining xabarisiz) maxfiylik chegaralarini buzish deb hisoblanishi mumkinmi?

Hech kimga sir emaski, ma'lumotlar qidiruv tizimlarida saqlanadi Google tizimlari va Yandex, IT gigantlariga doimiy ravishda o'z xizmatlarini yaxshilash, ularni foydalanuvchilarga qulay qilish va yangi interaktiv ilovalar yaratish imkonini beradi. Buning uchun qidiruv tizimlari foydalanuvchining Internetdagi faoliyati, IP manzillari, geolokatsiya maʼlumotlari, qiziqishlar va onlayn xaridlar, shaxsiy maʼlumotlar, elektron pochta xabarlari va boshqalar haqidagi foydalanuvchi maʼlumotlarini toʻplaydi. Bularning barchasi Internetdagi foydalanuvchi xatti-harakatlariga muvofiq kontekstli reklamani koʻrsatish imkonini beradi. Shu bilan birga, buning uchun odatda foydalanuvchilarning roziligi so'ralmaydi va o'zlari haqida qanday ma'lumotlarni taqdim etishni tanlash imkoniyati berilmaydi. Ya'ni, sukut bo'yicha, hamma narsa Big Data'da to'planadi, keyinchalik u saytlarning ma'lumotlar serverlarida saqlanadi.

Bundan ma'lumotlarni saqlash va ulardan foydalanish xavfsizligiga oid navbatdagi muhim masala kelib chiqadi. Masalan, iste'molchilar o'z ma'lumotlarini avtomatik ravishda baham ko'radigan analitik platforma xavfsizmi? Bundan tashqari, ko'plab biznes vakillari katta hajmdagi ma'lumotlarni samarali boshqarishga va ularning yordami bilan muayyan biznes muammolarini hal qilishga qodir bo'lgan yuqori malakali tahlilchilar va marketologlarning etishmasligini qayd etishadi.

Big Datani joriy qilish bilan bog‘liq barcha qiyinchiliklarga qaramay, biznes ushbu sohaga investitsiyalarni ko‘paytirish niyatida. Gartner tadqiqotiga ko'ra, Big Dataga sarmoya kirituvchi sohalarning yetakchilari ommaviy axborot vositalari, chakana savdo, telekommunikatsiya, bank va xizmat ko'rsatish kompaniyalari hisoblanadi.

Blokcheyn texnologiyalari va Big Data o'rtasidagi o'zaro ta'sir istiqbollari

Katta ma'lumotlar bilan integratsiya sinergik ta'sirga ega va biznes uchun keng ko'lamli yangi imkoniyatlarni ochadi, jumladan:

— iste'molchilarning xohish-istaklari to'g'risida batafsil ma'lumotlarga ega bo'lish, ular asosida aniq etkazib beruvchilar, mahsulotlar va mahsulot komponentlari uchun batafsil tahliliy profillarni yaratishingiz mumkin;
- turli toifadagi foydalanuvchilar tomonidan tovarlarning ayrim guruhlarini iste'mol qilish bo'yicha operatsiyalar va statistik ma'lumotlarning batafsil ma'lumotlarini birlashtirish;
- etkazib berish va iste'mol zanjirlari bo'yicha batafsil tahliliy ma'lumotlarni olish, tashish paytida mahsulot yo'qotishlarini nazorat qilish (masalan, ayrim turdagi tovarlarning qisqarishi va bug'lanishi natijasida vazn yo'qotish);
– kontrafakt mahsulotlarga qarshi kurashish, jinoiy daromadlarni legallashtirish va firibgarlikka qarshi kurash samaradorligini oshirish va h.k.

Tovarlardan foydalanish va iste'mol qilish bo'yicha batafsil ma'lumotlarga kirish asosiy biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun Big Data texnologiyasining imkoniyatlarini ochib beradi, tartibga solish xatarlarini kamaytiradi va monetizatsiya va hozirgi iste'molchilarning xohishlariga eng mos keladigan mahsulotlarni yaratish uchun yangi imkoniyatlar ochadi.

Ma’lumki, eng yirik moliya institutlari vakillari allaqachon blokcheyn texnologiyasiga, jumladan, va hokazolarga katta qiziqish bildirmoqda.Shveytsariyaning UBS moliyaviy xoldingining IT-menejeri Oliver Bussmanning so‘zlariga ko‘ra, blokcheyn texnologiyasi “tranzaksiyalarni qayta ishlash vaqtini bir necha kundan bir necha kungacha qisqartirishi mumkin. daqiqalar".

Big Data texnologiyasidan foydalangan holda blokcheyndan tahlil qilish salohiyati juda katta. Texnologiya taqsimlangan daftar ma'lumotlarning yaxlitligini, shuningdek, barcha operatsiyalar tarixining ishonchli va shaffof saqlanishini ta'minlaydi. Katta ma'lumotlar, o'z navbatida, samarali tahlil qilish, prognozlash, iqtisodiy modellashtirish uchun yangi vositalarni taqdim etadi va shunga mos ravishda boshqaruv qarorlarini yanada oqilona qabul qilish uchun yangi imkoniyatlar ochadi.

Blockchain va Big Data tandemi sog'liqni saqlashda muvaffaqiyatli qo'llanilishi mumkin. Ma'lumki, bemorning sog'lig'i to'g'risidagi nomukammal va to'liq bo'lmagan ma'lumotlar ba'zida noto'g'ri tashxis qo'yish va noto'g'ri tayinlangan davolanish xavfini oshiradi. Tibbiy muassasalar mijozlarining sog'lig'i to'g'risidagi muhim ma'lumotlar imkon qadar xavfsiz bo'lishi, o'zgarmaslik xususiyatlariga ega bo'lishi, tekshirilishi va hech qanday manipulyatsiyaga duchor bo'lmasligi kerak.

Blokcheyndagi ma'lumotlar yuqoridagi barcha talablarga javob beradi va yangi Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda chuqur tahlil qilish uchun yuqori sifatli va ishonchli manba ma'lumotlari bo'lib xizmat qilishi mumkin. Bundan tashqari, blokcheyn yordamida tibbiyot muassasalari ishonchli ma'lumotlarni sug'urta kompaniyalari, adliya organlari, ish beruvchilar, ilmiy muassasalar va kerak bo'lgan boshqa tashkilotlar bilan bo'lishishi mumkin edi tibbiy ma'lumot.

Katta ma'lumotlar va axborot xavfsizligi

Keng ma'noda axborot xavfsizligi - bu axborot va yordamchi infratuzilmani tabiiy yoki sun'iy xarakterdagi tasodifiy yoki qasddan salbiy ta'sirlardan himoya qilishdir.

Axborot xavfsizligi sohasida Big Data quyidagi muammolarga duch keladi:

— maʼlumotlarni himoya qilish va ularning yaxlitligini taʼminlash muammolari;
— maxfiy ma'lumotlarning tashqaridan aralashuvi va sizib chiqishi xavfi;
— maxfiy maʼlumotlarni notoʻgʻri saqlash;
- axborotni yo'qotish xavfi, masalan, kimningdir zararli harakatlari tufayli;
- uchinchi shaxslar tomonidan shaxsiy ma'lumotlardan noto'g'ri foydalanish xavfi va boshqalar.

Blockchain hal qilish uchun mo'ljallangan katta ma'lumotlarning asosiy muammolaridan biri axborot xavfsizligi sohasida yotadi. Uning barcha asosiy tamoyillariga muvofiqligini ta'minlash, taqsimlangan daftar texnologiyasi ma'lumotlarning yaxlitligi va ishonchliligini kafolatlashi mumkin va bitta nosozlik nuqtasi yo'qligi sababli blokcheyn amalga oshiradi. barqaror ish axborot tizimlari. Tarqatilgan ro'yxatga olish texnologiyasi ma'lumotlarga ishonch muammosini hal qilishga yordam beradi, shuningdek, imkon beradi universal almashinuv ular.

Axborot qimmatli boylikdir, demak, axborot xavfsizligining asosiy jihatlari birinchi o'rinda turishi kerak. Raqobatda omon qolish uchun kompaniyalar zamon bilan hamnafas bo'lishlari kerak, ya'ni ular blokcheyn texnologiyasi va Big Data vositalarining potentsial imkoniyatlari va afzalliklarini e'tiborsiz qoldira olmaydi.

Nima bo'ldi katta ma'lumotlar(so'zma-so'z - katta ma'lumotlar)? Keling, avval Oksford lug'atiga qaraylik:

Ma'lumotlar- kompyuter tomonidan boshqariladigan va magnit, optik yoki mexanik vositalarda qayd etilgan elektr signallari shaklida saqlanishi va uzatilishi mumkin bo'lgan miqdorlar, belgilar yoki belgilar.

Muddati katta ma'lumotlar katta va eksponent o'sib borayotgan ma'lumotlar to'plamini tavsiflash uchun ishlatiladi. Ushbu hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun siz .

Big Data tomonidan taqdim etiladigan imtiyozlar:

1. Turli manbalardan ma'lumotlarni to'plash.
2. Real vaqt tahlili orqali biznes jarayonlarini yaxshilang.
3. Katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash.
4. Insights. Katta ma'lumotlar tuzilgan va yarim tizimli ma'lumotlar orqali yashirin ma'lumotni ko'proq tushunadi.
5. Katta ma'lumotlar xavfni kamaytirishga va to'g'ri xavf tahlili bilan oqilona qarorlar qabul qilishga yordam beradi

Katta ma'lumotlarga misollar

Nyu-York fond birjasi kundalik hosil qiladi 1 terabayt oldingi sessiya uchun savdo ma'lumotlari.

Ijtimoiy tarmoqlar: statistika shuni ko'rsatadiki, Facebook ma'lumotlar bazalari har kuni yuklanadi 500 terabayt yangi ma'lumotlar asosan ijtimoiy tarmoq serverlariga fotosuratlar va videolarni yuklash, xabar almashish, postlar ostidagi sharhlar va hokazolar tufayli hosil bo'ladi.

Reaktiv dvigatel hosil qiladi 10 terabayt parvoz paytida har 30 daqiqada ma'lumotlar. Har kuni minglab parvozlar amalga oshirilganligi sababli, ma'lumotlar hajmi petabaytlarga etadi.

Katta ma'lumotlarning tasnifi

Katta ma'lumotlar shakllari:

• Strukturaviy
• Tarkibi bo'lmagan
• yarim tuzilgan

Strukturaviy shakl

Ruxsat etilgan formatda saqlanishi, kirishi va qayta ishlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar tuzilgan ma'lumotlar deb ataladi. Uzoq vaqt davomida informatika ushbu turdagi ma'lumotlar bilan ishlash texnikasini takomillashtirishda (format oldindan ma'lum bo'lgan) katta muvaffaqiyatlarga erishdi va foyda olishni o'rgandi. Biroq, bugungi kunda hajmlarning bir necha zettabayt oralig'ida o'lchanadigan o'lchamlarga o'sishi bilan bog'liq muammolar mavjud.

1 zettabayt bir milliard terabaytga teng

Ushbu raqamlarga qarab, Big Data atamasining to'g'riligiga va bunday ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlash bilan bog'liq qiyinchiliklarga ishonch hosil qilish oson.

Relyatsion ma'lumotlar bazasida saqlanadigan ma'lumotlar tuzilgan bo'lib, masalan, kompaniya xodimlarining jadvallariga o'xshaydi

tuzilmagan shakl

Noma'lum tuzilishdagi ma'lumotlar tuzilmagan deb tasniflanadi. Katta o'lchamidan tashqari, bu shakl foydali ma'lumotlarni qayta ishlash va olishda bir qator qiyinchiliklar bilan tavsiflanadi. Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarning odatiy misoli oddiy matnli fayllar, rasmlar va videolarning kombinatsiyasini o'z ichiga olgan heterojen manbadir. Tashkilotlar bugungi kunda ko'p miqdordagi xom yoki tuzilmagan ma'lumotlarga kirish imkoniga ega, ammo ulardan qanday foydalanishni bilishmaydi.

yarim tuzilgan shakl

Ushbu turkumda yuqorida aytilganlarning ikkalasi ham mavjud, shuning uchun yarim tizimli ma'lumotlar qandaydir shaklga ega, lekin aslida relyatsion ma'lumotlar bazalari jadvallari bilan aniqlanmaydi. Ushbu turkumga misol XML faylida taqdim etilgan shaxsiy ma'lumotlardir.

Prashant RaoErkak35 Seema R.Ayol41 satish yeleErkak29 Subrato RoyErkak26 Yeremiyo J.Erkak35

Katta ma'lumotlarning xususiyatlari

Vaqt o'tishi bilan katta ma'lumotlarning o'sishi:

Moviy rang relyatsion ma'lumotlar bazalarida saqlanadigan tuzilgan ma'lumotlarni (Korxona ma'lumotlari) ifodalaydi. Boshqa ranglarda - turli manbalardan (IP-telefoniya, qurilmalar va sensorlar, ijtimoiy tarmoqlar va veb-ilovalar) tuzilmagan ma'lumotlar.

Gartner ma'lumotlariga ko'ra, katta ma'lumotlar hajmi, ishlab chiqarish tezligi, xilma-xilligi va o'zgaruvchanligi jihatidan farq qiladi. Keling, ushbu xususiyatlarni batafsil ko'rib chiqaylik.

1. Ovoz balandligi. O'z-o'zidan Big Data atamasi katta hajm bilan bog'liq. Ma'lumotlarning hajmi qayta tiklanadigan qiymatni aniqlashda eng muhim ko'rsatkichdir. Har kuni 6 million kishi raqamli axborot vositalaridan foydalanadi, bu esa taxminan 2,5 kvintillion bayt ma'lumot hosil qiladi. Shuning uchun, hajm ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan birinchi xususiyatdir.
2. Turli xillik keyingi jihati hisoblanadi. U tuzilgan yoki tuzilmagan bo'lishi mumkin bo'lgan heterojen manbalarga va ma'lumotlarning tabiatiga ishora qiladi. Ilgari elektron jadvallar va ma'lumotlar bazalari ko'pgina ilovalarda ko'rib chiqilgan yagona ma'lumot manbalari edi. Bugungi kunda elektron pochta, fotosuratlar, videolar, PDF-fayllar, audio ko'rinishidagi ma'lumotlar ham tahliliy ilovalarda ko'rib chiqiladi. Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlarning bunday xilma-xilligi saqlash, qazib olish va tahlil qilishda muammolarga olib keladi: kompaniyalarning 27 foizi to'g'ri ma'lumotlar bilan ishlayotganiga ishonchlari komil emas.
3. Ishlab chiqarish darajasi. Talablarni qondirish uchun ma'lumotlar qanchalik tez to'planishi va qayta ishlanishi potentsialni aniqlaydi. Tezlik manbalardan axborot oqimi tezligini belgilaydi - biznes jarayonlari, ilovalar jurnallari, ijtimoiy tarmoq va media saytlari, sensorlar, mobil qurilmalar. Ma'lumotlar oqimi juda katta va vaqt ichida uzluksiz.
4. O'zgaruvchanlik ma'lumotlarning ma'lum bir vaqtning o'zida o'zgaruvchanligini tavsiflaydi, bu esa ishlov berish va boshqarishni qiyinlashtiradi. Masalan, ko'pchilik ma'lumotlar tabiatan tuzilmagan.

Katta ma'lumotlar tahlili: katta ma'lumotlardan foydalanish nima

Tovar va xizmatlarni ilgari surish: Qidiruv tizimlari va Facebook va Twitter kabi saytlar maʼlumotlariga kirish korxonalarga marketing strategiyalarini yanada aniqroq ishlab chiqish imkonini beradi.

Mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash: Mijozlarning fikr-mulohazalarini oʻqish va baholash uchun anʼanaviy mijozlar fikr-mulohazalari tizimlari oʻrniga Big Data va tabiiy tilda ishlov berishdan foydalanadigan yangi tizimlar almashtirilmoqda.

Xavfni hisoblash yangi mahsulot yoki xizmatni chiqarish bilan bog'liq.

Operatsion samaradorligi: katta ma'lumotlar to'g'ri ma'lumotni tezroq olish va aniq natijalarni tez chiqarish uchun tuzilgan. Big Data texnologiyalari va saqlashning bunday kombinatsiyasi tashkilotlarga kamdan-kam ishlatiladigan ma'lumotlar bilan ishlashni optimallashtirishga yordam beradi.

"Katta ma'lumotlar" atamasi bugungi kunda taniqli bo'lishi mumkin, ammo u aslida nimani anglatishi haqida hali ham bir oz chalkashliklar mavjud. Darhaqiqat, kontseptsiya doimiy ravishda rivojlanib boradi va qayta ko'rib chiqiladi, chunki u ko'plab davom etayotgan raqamli transformatsiya to'lqinlari, jumladan sun'iy intellekt, ma'lumotlar fanlari va narsalar interneti ortidagi harakatlantiruvchi kuch bo'lib qolmoqda. Ammo Big-Data texnologiyasi nima va u bizning dunyomizni qanday o'zgartirmoqda? Keling, Big Data texnologiyasining mohiyatini va oddiy so'zlar bilan nimani anglatishini tushunishga harakat qilaylik.

Katta ma'lumotlarning ajoyib o'sishi

Bularning barchasi raqamli asrning boshidan beri biz yaratgan ma'lumotlar miqdoridagi "portlash" bilan boshlandi. Bu ko'p jihatdan kompyuterlar, Internet va atrofimizdagi dunyodan ma'lumotlarni "tortib olish" mumkin bo'lgan texnologiyalarning rivojlanishi bilan bog'liq. Ma'lumotlarning o'zi yangi ixtiro emas. Kompyuterlar va ma'lumotlar bazalari davridan oldin ham biz qog'oz tranzaksiya yozuvlari, mijoz yozuvlari va ma'lumotlar bo'lgan arxiv fayllaridan foydalanganmiz. Kompyuterlar, ayniqsa elektron jadvallar va ma'lumotlar bazalari bizga ma'lumotlarni keng miqyosda saqlash va tartibga solishni osonlashtirdi. To'satdan sichqonchani bosish orqali ma'lumotlar paydo bo'ladi.

Biroq, biz asl jadvallar va ma'lumotlar bazalaridan uzoq yo'lni bosib o'tdik. Bugungi kunda har ikki kunda biz boshidan 2000 yilgacha olganimizdek ko'p ma'lumot yaratamiz. To'g'ri, har ikki kunda. Va biz yaratadigan ma'lumotlar miqdori osmonga ko'tarilishda davom etmoqda; 2020 yilga kelib, mavjud raqamli axborot miqdori taxminan 5 zettabaytdan 20 zettabaytgacha oshadi.

Hozirgi kunda deyarli har bir harakatimiz o'z izini qoldiradi. Biz har safar Internetga kirganimizda, qidiruv tizimi bilan jihozlangan smartfonlarimizni olib yurganimizda, tanishlarimiz bilan ijtimoiy tarmoqlar yoki chatlar orqali gaplashganimizda va hokazo maʼlumotlarni hosil qilamiz. Bundan tashqari, mashina tomonidan yaratilgan ma'lumotlarning miqdori ham tez o'sib bormoqda. Ma'lumotlar bizning aqlli uy qurilmalarimiz bir-biri bilan yoki ularning uy serverlari bilan aloqa qilganda yaratiladi va almashiladi. Zavod va fabrikalardagi sanoat uskunalari tobora ko'proq ma'lumotlarni to'playdigan va uzatuvchi sensorlar bilan jihozlangan.

"Katta ma'lumotlar" atamasi ushbu ma'lumotlarning barchasini to'plash va ulardan keng ko'lamli sohalarda, shu jumladan biznesda o'z foydamiz uchun foydalanish qobiliyatini anglatadi.

Big Data texnologiyasi qanday ishlaydi?

Katta ma'lumotlar printsipi asosida ishlaydi: ma'lum bir mavzu yoki hodisa haqida qanchalik ko'p bilsangiz, yangi tushunchaga shunchalik ishonchli tarzda erisha olasiz va kelajakda nima bo'lishini bashorat qila olasiz. Ko'proq ma'lumotlar nuqtalarini taqqoslash orqali ilgari yashirin bo'lgan munosabatlar paydo bo'ladi va bu munosabatlar bizga o'rganish va yaxshiroq qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Bu ko'pincha biz to'plashimiz mumkin bo'lgan ma'lumotlardan modellarni yaratish va keyin har safar ma'lumotlar nuqtalarining qiymatlarini o'zgartiradigan va ularning natijalarimizga qanday ta'sir qilishini ko'radigan simulyatsiyani ishga tushirishni o'z ichiga olgan jarayon orqali amalga oshiriladi. Bu jarayon avtomatlashtirilgan – zamonaviy analitik texnologiyalar millionlab ushbu simulyatsiyalarni amalga oshiradi va ular ustida ishlayotgan muammoni hal qilishga yordam beradigan model yoki g‘oyani topmaguncha barcha mumkin bo‘lgan o‘zgaruvchilarni o‘zgartiradi.

Bill Geyts bitta kompakt diskning qog'oz tarkibini osib qo'yadi

Yaqin vaqtgacha ma'lumotlar jadvallar yoki ma'lumotlar bazalari bilan cheklangan edi - va hamma narsa juda tartibli va tartibli edi. Qator va ustunlarga osonlikcha tartibga solinib bo'lmaydigan har qanday narsa ishlash uchun juda murakkab deb hisoblangan va e'tiborga olinmagan. Biroq, saqlash va tahlil qilish sohasidagi yutuqlar biz har xil turdagi katta hajmdagi ma'lumotlarni olishimiz, saqlashimiz va qayta ishlashimiz mumkinligini anglatadi. Natijada, bugungi kunda "ma'lumotlar" ma'lumotlar bazasidan tortib fotosuratlar, videolar, ovozli yozuvlar, yozma matnlar va sensor ma'lumotlarigacha bo'lgan hamma narsani anglatishi mumkin.

Bu chalkash ma'lumotlarni tushunish uchun Big Dataga asoslangan loyihalar ko'pincha sun'iy intellekt va mashinani o'rganishdan foydalangan holda ilg'or tahlillardan foydalanadi. Kompyuterlarni aniq ma'lumotlar nima ekanligini aniqlashga o'rgatish orqali, masalan, naqshni aniqlash yoki tabiiy tilni qayta ishlash orqali biz ularga naqshlarni bizdan ko'ra tezroq va ishonchliroq aniqlashga o'rgatishimiz mumkin.

Big Data qanday ishlatiladi?

Sensor ma'lumotlari, matn, ovoz, foto va video ma'lumotlari haqidagi doimiy ravishda o'sib borayotgan ma'lumotlar oqimi biz ma'lumotlardan bir necha yil oldin tasavvur qilib bo'lmaydigan usullarda foydalanishimiz mumkinligini anglatadi. Bu deyarli har bir sohada ish dunyosiga inqilobiy o'zgarishlar olib keladi. Bugungi kunda kompaniyalar mijozlarning qaysi toifalari va qachon sotib olishni xohlashlarini ajoyib aniqlik bilan bashorat qilishlari mumkin. Big Data, shuningdek, kompaniyalarga o'z faoliyatini ancha samarali bajarishga yordam beradi.

Hatto biznesdan tashqarida ham Big Data loyihalari allaqachon dunyomizni turli yo'llar bilan o'zgartirishga yordam bermoqda:

• Sog'liqni saqlashni yaxshilash - Ma'lumotlarga asoslangan tibbiyot kasalliklarni erta bosqichda aniqlashga va yangi dorilarni ishlab chiqishga yordam beradigan modellar uchun katta hajmdagi tibbiy ma'lumotlar va tasvirlarni tahlil qilishga qodir.
• Tabiiy va texnogen ofatlarni bashorat qilish va ularga javob berish. Sensor ma'lumotlarini zilzilalar qayerda sodir bo'lishi mumkinligini taxmin qilish uchun tahlil qilish mumkin va odamlarning xatti-harakatlari tashkilotlarga omon qolganlarga yordam berishga yordam beradigan maslahatlar beradi. Katta ma'lumotlar texnologiyasi butun dunyo bo'ylab urush zonalaridan qochqinlar oqimini kuzatish va himoya qilish uchun ham qo'llaniladi.
• Jinoyatchilikning oldini olish. Politsiya kuchlari resurslardan yaxshiroq foydalanish va kerak bo'lganda qarshi choralar ko'rish uchun o'zlarining razvedka ma'lumotlari va jamoat mulki ma'lumotlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlarga asoslangan strategiyalardan tobora ko'proq foydalanmoqda.

Big-Data texnologiyasi haqida eng yaxshi kitoblar

• Hamma yolg'on gapiradi. Qidiruv mexanizmlari, Big Data va Internet siz haqingizda hamma narsani biladi.
• BIG DATA. Barcha texnologiyalar bir kitobda.
• baxt sanoati. Qanday qilib Big Data va yangi texnologiyalar tovarlar va xizmatlarga hissiyot qo'shishga yordam beradi.
• Analitikada inqilob. Katta ma'lumotlar davrida operatsion tahlillar yordamida biznesingizni qanday yaxshilash mumkin.

Katta ma'lumotlar bilan bog'liq muammolar

Katta ma'lumotlar bizga misli ko'rilmagan tushunchalar va imkoniyatlar beradi, lekin u hal qilinishi kerak bo'lgan muammolar va savollarni ham keltirib chiqaradi:

• Ma'lumotlarning maxfiyligi - Biz bugun ishlab chiqaradigan katta ma'lumotlar shaxsiy hayotimiz haqida ko'plab ma'lumotlarni o'z ichiga oladi, biz maxfiy saqlashga to'la haqlimiz. Ko'pincha bizdan oshkor qiladigan shaxsiy ma'lumotlar miqdori va Big Datadan foydalanishga asoslangan ilovalar va xizmatlar taklif qiladigan qulaylik o'rtasidagi muvozanatni saqlashimiz so'raladi.
• Ma'lumotni himoya qilish - Agar biz ma'lum bir maqsadda ma'lumotlarimizga ega bo'lishimiz yaxshi deb o'ylasak ham, ularga ma'lumotlarimizni xavfsiz va xavfsiz saqlashiga ishonishimiz mumkinmi?
• Ma'lumotlarni diskriminatsiya qilish - barcha ma'lumotlar ma'lum bo'lganda, odamlarni shaxsiy hayotidan olingan ma'lumotlarga asoslanib kamsitish qabul qilinadimi? Biz kimdan qarz olishi mumkinligini aniqlash uchun kredit ballaridan foydalanamiz va sug'urta ham ma'lumotlarga asoslangan. Biz batafsilroq tahlil qilinishini va baholanishini kutishimiz kerak, ammo bu resurslari va resurslari kam bo'lgan odamlarning hayotini murakkablashtirmasligiga e'tibor berish kerak. cheklangan kirish ma'lumotlarga.

Ushbu vazifalarni bajarish Big Dataning muhim qismidir va ular bunday ma'lumotlardan foydalanmoqchi bo'lgan tashkilotlar tomonidan hal qilinishi kerak. Aks holda, biznes nafaqat obro'si, balki yuridik va moliyaviy jihatdan ham zaif bo'lib qolishi mumkin.

Kelajakka qarash

Ma'lumotlar bizning dunyomiz va hayotimizni misli ko'rilmagan tezlikda o'zgartirmoqda. Agar Big Data bugun bularning barchasiga qodir bo'lsa, ertaga nimaga qodir bo'lishini tasavvur qiling. Bizga mavjud bo'lgan ma'lumotlar miqdori oshadi va analitik texnologiyalar yanada rivojlangan bo'ladi.

Korxonalar uchun Big Datani qo'llash qobiliyati kelgusi yillarda tobora muhim ahamiyat kasb etadi. Faqat ma'lumotlarga strategik aktiv sifatida qaraydigan kompaniyalar omon qoladi va rivojlanadi. Ushbu inqilobni e'tiborsiz qoldiradiganlar ortda qolish xavfi bor.

Bu mashhur hazilni bilasizmi? Big Data 18 yoshdan oldin jinsiy aloqaga o'xshaydi:

• hamma bu haqda o'ylaydi;
• hamma bu haqda gapiradi;
• hamma o'z do'stlari buni qilyapti deb o'ylaydi;
• deyarli hech kim buni qilmaydi;
• kim buni qilsa, yomon qiladi;
• har bir kishi keyingi safar yaxshiroq bo'ladi deb o'ylaydi;
• hech kim xavfsizlik choralarini ko'rmaydi;
• har kim biror narsani bilmasligini tan olishga uyaladi;
• agar kimdir muvaffaqiyatga erishsa, har doim undan ko'p shovqin bor.

Biroq, keling, rostini aytaylik, har qanday shov-shuvga qaramay, odatiy qiziqish doimo davom etadi: qanday shov-shuv va u erda haqiqatan ham muhim narsa bormi? Qisqasi, ha, bor. Tafsilotlar quyida keltirilgan. Biz siz uchun Big Data texnologiyalarining eng ajoyib va ​​qiziqarli ilovalarini tanladik. Bozorni aniq misollar bo'yicha kichik o'rganish oddiy haqiqatga duch keladi: kelajak kelmaydi, siz "yana n yil kutishingiz shart emas va sehr haqiqatga aylanadi". Yo'q, u allaqachon keldi, lekin u hali ham ko'zga ko'rinmaydi va shuning uchun o'ziga xoslikning yonishi hali mehnat bozorida ma'lum bir nuqtani juda ko'p yoqmaydi. Bor.

1 Big Data texnologiyalari ular paydo bo'lgan joyda qanday qo'llaniladi

2 4 g'ildirakda Big Data

3 Katta ma'lumotlarning tibbiyotda qo'llanilishi

4 Ma'lumotlar tahlili allaqachon chakana savdoning markazida

5 Qonun va tartibni qo'riqlash bo'yicha Big Data

6 Big Data texnologiyalari shaharlarning rivojlanishiga qanday yordam beradi

Bosh direktor Veniam Joao Barros Portu shahri avtobuslarida Wi-Fi routerlarning kuzatuv xaritasini namoyish qilmoqda

7 Marketing va sotishdagi taraqqiyot dvigateli

8 Global ma'lumotlarni tahlil qilish