Что такое большие данные? Определение, принципы работы и применение
Большие данные — это обширные и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно увеличивающейся скоростью. Они охватывают объем информации, скорость, с которой она создается и собирается, и разнообразие или охват охватываемых данных (известные как «три V больших данных»). Большие данные часто поступают из data mining и представлены в различных форматах.
Как работают большие данные
Большие данные можно классифицировать как структурированные или неструктурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; она часто имеет числовую природу. Неструктурированные данные — это информация, которая не организована и не подпадает под предопределенную модель или формат. Она включает данные, собранные из источников социальных сетей, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.
Большие данные могут быть собраны из публично доступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собраны с персональных электронных устройств и приложений, через анкеты, покупки продуктов и электронные регистрации. Наличие датчиков и других входных данных в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предоставляющие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такого рода сложными данными.
Применение больших данных
Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут проводиться как внутри компании, так и сторонней организацией, которая специализируется на обработке больших данных в удобоваримые форматы. Предприятия часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить ее в действенную информацию.
Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая таргетированную рекламу для пользователей в социальных сетях и тех, кто серфит в Интернете.
Практически каждый отдел в компании может использовать результаты анализа данных, от отдела кадров и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить время и ресурсы, необходимые для завоевания рынка, определить целевую аудиторию и обеспечить удовлетворенность клиентов.
Преимущества и недостатки больших данных
Увеличение объема доступных данных создает как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить максимальный уровень удовлетворенности и повторных покупок. Компании, которые собирают большой объем данных, имеют возможность проводить более глубокий и богатый анализ на благо всех заинтересованных сторон.
С учетом того объема личных данных, которые сегодня доступны о людях, крайне важно, чтобы компании принимали меры для защиты этих данных; эта тема стала предметом жарких дебатов в современном онлайн-мире, особенно с учетом многочисленных утечек данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.
Хотя более качественный анализ является положительным моментом, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Определение того, что делает данные релевантными, становится ключевым фактором.
Кроме того, характер и формат данных могут требовать специальной обработки перед принятием мер. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, могут быть легко сохранены и отсортированы. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.
Вопросы и ответы
Что такое большие данные?
Большие данные — это обширные и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно увеличивающейся скоростью. Они охватывают объем информации, скорость, с которой она создается и собирается, и разнообразие или охват охватываемых данных (известные как «три V больших данных»). Большие данные часто поступают из data mining и представлены в различных форматах.
Как работают большие данные?
Большие данные можно классифицировать как структурированные или неструктурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; она часто имеет числовую природу. Неструктурированные данные — это информация, которая не организована и не подпадает под предопределенную модель или формат. Она включает данные, собранные из источников социальных сетей, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.
Большие данные могут быть собраны из публично доступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собраны с персональных электронных устройств и приложений, через анкеты, покупки продуктов и электронные регистрации. Наличие датчиков и других входных данных в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предоставляющие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такого рода сложными данными.
Каковы преимущества и недостатки больших данных?
Увеличение объема доступных данных создает как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить максимальный уровень удовлетворенности и повторных покупок. Компании, которые собирают большой объем данных, имеют возможность проводить более глубокий и богатый анализ на благо всех заинтересованных сторон.
С учетом того объема личных данных, которые сегодня доступны о людях, крайне важно, чтобы компании принимали меры для защиты этих данных; эта тема стала предметом жарких дебатов в современном онлайн-мире, особенно с учетом многочисленных утечек данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.
Хотя более качественный анализ является положительным моментом, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Определение того, что делает данные релевантными, становится ключевым фактором.
Кроме того, характер и формат данных могут требовать специальной обработки перед принятием мер. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, могут быть легко сохранены и отсортированы. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.
Каковы примеры использования больших данных?
Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая таргетированную рекламу для пользователей в социальных сетях и тех, кто серфит в Интернете.
Практически каждый отдел в компании может использовать результаты анализа данных, от отдела кадров и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить время и ресурсы, необходимые для завоевания рынка, определить целевую аудиторию и обеспечить удовлетворенность клиентов.
Каковы будущие тенденции в области больших данных?
По мере того, как мир становится все более цифровым, объем данных, которые мы генерируем, будет продолжать расти в геометрической прогрессии. Это приведет к еще большему спросу на специалистов по обработке и анализу больших данных. Кроме того, мы увидим появление новых технологий и инструментов, которые сделают анализ больших данных еще более мощным и эффективным.
Каковы этические соображения, связанные с большими данными?
По мере того, как мы все больше полагаемся на большие данные, важно учитывать этические последствия. Например, важно убедиться, что большие данные не используются для дискриминации людей. Также важно защитить конфиденциальность людей, когда мы собираем и анализируем их данные.
