что такое большие данные в цифровой экономике
Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных
Через 10 лет мир перейдет в новую эпоху — эпоху больших данных. Вместо виджета погоды на экране смартфона, он сам подскажет вам, что лучше одеть. За завтраком телефон покажет дорогу, по которой вы быстрее доберетесь до работы и когда нужно будет выехать.
Под влиянием Big Data изменится все, чего бы не коснулся человек. Разберемся, что это такое, а также рассмотрим реальное применение и перспективы технологии.
Навигация по материалу:
Что такое Big data?
Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.
Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.
В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.
Как работает технология Big-Data?
Пользователи социальной сети Facebook загружают фото, видео и выполняют действия каждый день на сотни терабайт. Сколько бы человек не участвовало в разработке, они не справятся с постоянным потоком информации. Чтобы дальше развивать сервис и делать сайты комфортнее — внедрять умные рекомендации контента, показывать актуальную для пользователя рекламу, сотни тысяч терабайт пропускают через алгоритм и получают структурированную и понятную информацию.
Сравнивая огромный объем информации, в нем находят взаимосвязи. Эти взаимосвязи с определенной вероятностью могут предсказать будущее. Находить и анализировать человеку помогает искусственный интеллект.
Нейросеть сканирует тысячи фотографий, видео, комментариев — те самые сотни терабайт больших данных и выдает результат: сколько довольных покупателей уходит из магазина, будет ли в ближайшие часы пробка на дороге, какие обсуждения популярны в социальной сети и многое другое.
Методы работы с большими данными:
Машинное обучение
Вы просматриваете ленту новостей, лайкаете посты в Instagram, а алгоритм изучает ваш контент и рекомендует похожий. Искусственный интеллект учится без явного программирования и сфокусирован на прогнозировании на основе известных свойств, извлеченных из наборов «обучающих данных».
Машинное обучение помогает :
Анализ настроений
Анализ настроений помогает :
Анализ социальных сетей
Анализ социальных сетей впервые использовали в телекоммуникационной отрасли. Метод применяется социологами для анализа отношений между людьми во многих областях и коммерческой деятельности.
Этот анализ используют чтобы :
Изучение правил ассоциации
Люди, которые не покупают алкоголь, берут соки чаще, чем любители горячительных напитков?
Изучение правил ассоциации — метод обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в больших базах данных. Впервые его использовали крупные сети супермаркетов для обнаружения интересных связей между продуктами, используя информацию из систем торговых точек супермаркетов (POS).
С помощью правил ассоциации :
Анализ дерева классификации
Статистическая классификация определяет категории, к которым относится новое наблюдение.
Статистическая классификация используется для :
Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы вдохновлены тем, как работает эволюция, то есть с помощью таких механизмов, как наследование, мутация и естественный отбор.
Генетические алгоритмы используют для :
Регрессионный анализ
Как возраст человека влияет на тип автомобиля, который он покупает?
На базовом уровне регрессионный анализ включает в себя манипулирование некоторой независимой переменной (например, фоновой музыкой) чтобы увидеть, как она влияет на зависимую переменную (время, проведенное в магазине).
Регрессионный анализ используют для определения:
Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата
Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.
Хранение и обработка происходит следующими инструментами :
Реальное применение Big Data
Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов.
Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность. Из-за чего некоторые аналитики считают, что большие данные могут принести пользу криптовалюте. Алгоритмы смогут выявить мошенничество и незаконную деятельность в крипто-индустрии.
Благодаря криптовалюте такой как Биткойн и Эфириум блокчейн может фактически поддерживать любой тип оцифрованной информации. Его можно использовать в области Big Data, особенно для повышения безопасности или качества информации.
Например, больница может использовать его для обеспечения безопасности, актуальности данных пациента и полного сохранения их качества. Размещая базы данных о здоровьи в блокчейн, больница обеспечивает всем своим сотрудникам доступ к единому, неизменяемому источнику информации.
Также, как люди связывают криптовалюту с волатильностью, они часто связывают большие данные со способностью просеивать большие объемы информации. Big Data поможет отслеживать тенденции. На цену влияет множество факторов и алгоритмы больших данных учтут это, а затем предоставят решение.
Перспективы использования Биг Дата
Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.
Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.
Рынок Big data в России
Весь мир и в том числе Россия используют технологию Big Data в банковской сфере, услугах связи и розничной торговле. Эксперты считают, что в будущем технологию будут использовать транспортная отрасль, нефтегазовая и пищевая промышленность, а также энергетика.
Аналитики IDC признали Россию крупнейшим региональным рынком BDA. По расчетам в текущем году выручка приблизится к 1,4 миллиардам долларов и будет составлять 40% общего объема инвестиций в секторе больших данных и приложений бизнес-аналитики.
Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?
GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.
Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.
После учебы вы сможете работать по специальностям:
Особенности изучения Big Data в GeekUniversity
Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.
Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.
Проектно-ориентированное обучение
Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.
Наставник
В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.
Основательная математическая подготовка
Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.
GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме
В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:
Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.
Поделитесь этим материалом в социальных сетях и оставьте свое мнение в комментариях ниже.
Роль больших данных в цифровой экономике
Аннотация : большие данные является отнюдь не новым понятием для экономик разных стран, в том числе и России. В этой статье автор приводит собственное мнение по вопросу роли больших данным в среде цифровой экономики.
Ключевые слова: цифровая экономика, большие данные, анализ массивов данных, машинное обучение, биржа данных.
Главное богатство такой экономики – это данные. Основной упор делается на сбор и обработку больших объемов данных (Big Data).
Мы привыкли покупать в магазинах еду или одежду, книги или предметы для отдыха. Говоря о сфере B2B, организации покупают друг у друга мебель для офиса или CRM-системы [4]. Так почему бы компаниям не продавать обезличенные данные о своих клиентах другим организациям?
Безусловно, большие данные отличаются от типовых товаров и продуктов, которые мы можем видеть каждый день. Я хотел бы выделить ряд особенностей, характеризующих товарный характер Big Data применительно к цифровой экономике [1].
Что же такое Big Data? Просто большой объем данных? Или какая-то особая технология работы с большими данными? Относятся ли к большим пользовательские данные? Принимая участие в Рабочей группе по Большим данным при ИРИ, я и мои коллеги столкнулись с данной проблемой. К сожалению, в России до сих пор нет единого мнения на этот счет.
Даже самый опасный товар (к примеру, оружие) не контролируется так, как данные. Если информация о сотнях тысяч клиентов попадёт в руки злоумышленников, то они смогут узнать об этих людях все. Именно потому для создания бирж купли-продажи данных нужно доработать российское законодательство [2].
Низкая аналитическая культура в компаниях
К большому сожалению, в российских компаниях крайне низкая культура работы с данными. Мой опыт показывает, что малый и средний бизнес максимум собирают данные (о клиентах, продажах, сотрудниках), но не используют их в работе над тестированием бизнес-гипотез и повышения общей прибыльности организации.
Изрядная доля скептицизма
Этот пункт логически продолжает предыдущий. Пока только крупный российский бизнес работает с большими данными и предиктивной аналитикой. Например, такие компании как Тинькофф.Банк или онлайн-ритейлер Lamoda. Средний, а уж тем более малый бизнес не понимает всей ценности Big Data, а также не может использовать современные решения в силу их стоимости.
ПРИЧИНЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ BIG DATA В БИЗНЕСЕ
В своей статья я выделил ряд ключевых причин, по которым стоит использовать большие данные в бизнесе, вне зависимости от его размера и сферы деятельности.
Лучшее понимание клиентов
Большие данные могут рассказать много нового о том, что заставляет ваших клиентов покупать предлагаемые им продукты и услуги. Исходя из информации с вашего собственного веб-сайта, из социальных сетей и других общедоступных онлайн-источников, вы можете отследить поведение ваших клиентов и группировать их на основе действий по отношению к вашему бренду.
Разработка целевых маркетинговых сообщений
Ключ к пониманию ваших клиентов – ответ на вопрос «Как и когда они делают покупки?», «Что является для них ценным?». На основе подобной информации вы можете разработать более эффективные маркетинговые сообщения для рынка и снизить затраты на привлечение клиентов. Большие данные могут помочь вашей компании (вне зависимости от ее размера) решить, когда, где и как ориентироваться на потенциальных клиентов и какой контент будет работать лучше всего в настоящий период времени.
Вывод на рынок новых продуктов
Быстрая проверка идей
Особенность малого бизнеса заключается в большей гибкости по сравнению с корпорациями. С помощью больших данных вы можете быстро извлечь выгоду из полученных идей, проверить их в практике и вывести продукты на рынок, прежде, чем ваши более крупные конкуренты начнут действовать.
Оптимизация путешествия клиента
Путешествие клиента – это маркетинговый термин. Большие данные как раз дают вам представление о путешествии клиента и его пользовательском опыте. Как потребители воспринимают наш бренд? Как они путешествуют через Ваш сайт? Сколько времени требуется, чтобы превратить их в продажу? С помощью этой информации Вы можете обнаружить точки прилипания в пути от впечатления до преобразования и сделать улучшения на этом пути.
Улучшение бизнес-процессов внутри организации
Просматривая данные по существующим внутри компании бизнес-процессам, собранные компанией на протяжении многих лет, а также анализируя их, можно не только найти слабые места в бизнес-процессах, но и оптимизировать их либо переделать с нуля. Большие данные могут помочь вам предсказать, сколько клиентов прогнозируется в следующем квартале и помочь укомплектовать свои магазины.
Преимущества больших данных очевидны, но многие малые организации сдерживаются от такого уровня аналитики, опасаясь пустой траты времени и денег. Тем не менее, те компании, кто действительно делает решительный шаг, часто достигают поставленных задач, особенно когда их бизнес все больше развивается на основе полученных данных.
Как организовать продажу больших данных
Для успешного использования больших данных в развитии компаний необходимы специальные биржи купли-продажи Big Data. Подобные биржи существуют в Западной Европе и США.
Алгоритм работы подобной биржи прост. С одной стороны, есть компании, имеющие в своем распоряжении большие массивы данных о клиентах. С другой – компании, которым эти данные пригодились бы, по причине схожести аудиторий.
Придя на биржу, компания-продавец предлагает обезличенные (это крайне важно) данные заинтересованным в этом организациям. Те, в свою очередь, используют приобретенные данные в рекламе, маркетинге и клиентской аналитике.
К примеру, зная, что 3% всех 40-летних мужчин из Лондона каждую пятницу смотрят футбол и покупают 3 бутылки Late Knights Worm Catcher 5%, можно на основе данных рекламировать данное пиво с большей скидкой у другого ритейлера, который и приобрел обезличенные данные.
Большие данные в эпоху транснациональных компаний и международного сотрудничества перестали быть национальным достоянием. Роль больших данных – быть ликвидным товаром, необходимое условие для повышения прибыльности организаций через персонализированное обслуживание клиентов и предиктивную аналитику.
Для цифровой экономики России крайне важно не только узаконить единое определение больших данных, но и добиться появления бирж купли-продажи данных. Это станет основополагающим фактором конкурентоспособности российской экономике на мировом рынке, а также большим шагом поддержки национального бизнеса внутри страны.
Библиографический список по теме научного исследования
Индустрия 4.0: Big Data, цифровизация и рост экономики
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Соколов, я — руководитель отдела консалтинга и интеграции Orange Business Services в России и странах СНГ. В этой статье я хотел бы обсудить Индустрию 4.0 — это синоним четвертой промышленной революции. Ее важнейшие элементы — киберфизические системы, умное производство, интернет вещей, большие данные и др. В статье обсудим сами эти составляющие и то, что может дать новая промышленная революция человечеству.
Она зарождается уже сегодня. Ее основа — автоматизация и роботизация, умные транспортные средства, технологии машинного обучения и анализ Big Data. Можно сказать, что Индустрия 4.0 — это слияние бизнеса, производства и общества с цифровыми технологиями.
Основные элементы Индустрии 4.0
В отличие от уже свершившихся первой, второй и третьей промышленных революций, суть четвертой не только в появлении новых технологий, но и в интеграции уже существующих в одну систему. Так, в облачных вычислениях, в IoT, в VR, в сфере информационной безопасности появились новые технологии, которые как раз и позволили наработки за 20-30 лет принести в реальное производство, сделать их доступными для широкого использования. Все кусочки пазла уже есть, осталось лишь дождаться, когда из них соберут единую картину. Но каковы главные элементы четвертой промышленной революции?
Так называют гибрид технологий и физических процессов — например, умное производство. Главная идея киберфизических систем — максимальная автоматизация, частичное или полное исключение человека из производственных и бизнес-процессов. Проблема в том, что, человек — это всегда слабое звено. Человеческий фактор очень часто является причиной ошибок, неточностей, в результате чего бизнес терпит убытки. А в некоторых отраслях промышленности человеческая ошибка и вовсе может привести к трагическим последствиям, например, к травмам на производстве.
Киберфизические системы позволяют улучшить производственные процессы, обеспечивая в real-time режиме обмен данными между такими элементами, как промышленное оборудование, логистика, системы управления бизнесом и клиентами. Кроме того, киберфизические системы позволяют в автоматическом режиме вести мониторинг, а также контролировать весь процесс, включая адаптацию производства под текущие нужды клиентов.
Так, компания Toshiba использует кибер-физические симстемы в проекте виртуальной электростанции. В ее конструкции предусмотрены IoT-решения для координации работы распределенных источников энергии и использования ресурсов. ИИ-технологии и IoT позволяют оптимизировать энергопотребление системы, а также прогнозировать этот показатель в ближайшем будущем. Итог — максимальная эффективность работы станции.
Под киберфизическими системами подразумевают не только производство, но и, например, беспилотные автомобили, которые “знают”, что происходит вокруг и способны общаться друг с другом. Такие транспортные средства “видят” происходящее вокруг благодаря лидарам, радарам, камерам и IoT-датчикам, и способны изменять маршрут в зависимости от обстоятельств. Еще один пример — умные магазины без продавцов.
В будущем заводы и фабрики смогут совершенствоваться и модернизироваться самостоятельно, то есть без или с минимальным участием человека. Бизнес-процессы, логистика, производственные циклы будут постоянно оптимизироваться в автономном режиме. Немалую роль в этом процессе сыграет предиктивная аналитика. На основе анализа больших объемов данных, можно будет предсказать вероятность поломки элемента системы или целого устройства, и заменить компонент еще до того, как он полностью выйдет из строя.
Пример такого умного завода — Siemens Electronic Works в Амберге, Германия. Участие человека здесь сведено к минимуму, а умная система самостоятельно следит за функционированием 1,6 млрд компонентов. Она же устанавливает нормы производства и управляет логистическими потоками.
Интернет вещей (IoT)
Источник: i-scoop.eu
Как уже упоминалось выше, киберфизические системы и умное производство невозможны без интернета вещей (IoT). Умные устройства, сенсоры и датчики подключаются к IoT-платформам, которые анализируют поступающую извне информацию. Результаты анализа служат основой для дальнейшего планирования работы отдельных элементов и систем, частью которых они являются.
IoT активно используется уже сейчас — на производстве, в логистике, мореходстве и других отраслях. Рассмотрим, как интернет вещей помогает оптимизировать бизнес-процессы на примере одного российского предприятия, поставляющего на рынок упаковочный материал. На территории завода работает беспроводная сеть, к которой подключены как станки, так и транспортные средства. Как только станок завершает работу, он подает сигнал автоматическому погрузчику. Тот забирает готовую продукцию и перевозит ее на следующий станок. Весь процесс выполняется автоматически — от момента загрузки исходного сырья до отгрузки готового упаковочного материала.
Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют умным системам реагировать на различные внешние факторы, адаптируя к текущим условиям режим своей работы. Благодаря этому производственные процессы не прерываются.
Промышленный интернет вещей развивается весьма активно. Так, в 2018 году инвестиции в эту отрасль увеличились на 50%. В этом году объем российского рынка IoT составит 270 млрд рублей.
Большие данные и аналитика
Четвертая промышленная революция невозможна без оперативной обработки огромного количества данных, поставляемых тысячами сенсоров и умных устройств. Так, лишь одно судно компании Maersk Group, оснащенное умными датчиками, ежедневно передает около 2 ТБ данных. На умном корабле отслеживают погодные условия, режим работы двигателей, маршруты соседних судов и многие другие факторы.
Такой тщательный мониторинг позволяет значительно повысить безопасность мореплавания, автоматизировать часть процессов (например, декларацию грузов в портах), оптимизировать бизнес-процессы. Но собранные объемы информации необходимо постоянно обрабатывать и анализировать в режиме реального времени. Судоходство — это, конечно, лишь один из примеров. Аналитика больших данных эффективна в самых разных отраслях.
Индустрия 4.0 и общество
Любые изменения в экономике, особенно такие кардинальные, как новая промышленная революция, оказывают сильное влияние на жизнь общества. Какие же перемены несет за собой Индустрия 4.0?
По мнению технологических экспертов, футурологов и ученых, к 2030 году более 60% профессий будут автоматизированы. Только в России машинами заменят до 35 млн человек. Тем не менее, бояться того, что роботы станут причиной массовой безработицы, не стоит — через 10 лет появятся новые профессии и, соответственно, рабочие места. В одной только IT-сфере будет создано от 20 до 50 млн рабочих мест. Для того, чтобы получить новую работу, 375 млн человек придется пройти профессиональную переподготовку. Это стоит того — благодаря переквалификации как минимум 95% потерявших работу специалистов смогут найти новое место.
Уже сейчас промышленные компании начинают внедрять умные системы охраны труда. Так, одна из горнодобывающих компаний Австралии внедрила на предприятии интернет вещей для отслеживания перемещений сотрудников в опасных зонах. Если человек подходит близко к какому-либо агрегату во время его работы, оператор оборудования получает соответствующий сигнал и принимает меры. Есть и полностью автоматические системы, останавливающие станки, если человек входит в опасную зону.
Компания Rio Tinto внедрила похожее решение на металлургическом производстве в Канаде. Оно позволило снизить показатель частоты производственного травматизма на 70%. За несколько лет он снизился с 0,90 до 0,24.
Отмечу, что отслеживание может быть реализовано как на основе модулей GPS/Glonass или UWB-меток (в помещениях), так и с помощью систем видеоаналитики, причем часто заказчики хотят комбинировать оба варианта.
Для того, чтобы соответствовать новым вызовам, придется все время учиться, проходить курсы профессиональной подготовки и переподготовки. Постепенно университеты будут интегрироваться с EdTech, включая онлайн-курсы и буткемпы. Повышение уровня и качества образования — важный фактор стимулирования экономики. Так, если развивающимся странам удастся увеличить охват населения средним, профессиональным и высшим образованием на 7%, то ВВП поднимется на 2%.
Согласно прогнозам экономистов Всемирного банка, к 2050 году общая численность квалифицированных работников, которые получали образование в течение девяти или более лет, вырастет на 33% по сравнению с 2011 годом.
Индустрия 4.0 также приведет к: