#bigdata

Data Science та Big Data: особливості, переваги та відмінності

Data Science та Big Data є взаємопов’язаними концепціями. Обидві ці концепції мають ключове значення у процесі використання даних для прийняття рішень, інновацій і отримання вигоди. Активний розвиток у галузі даних передбачає присутність науки про дані та аналітики великих даних. Але Data Science і Big Data хоч і пов’язані між собою, однак є різними концепціями в області аналізу даних.

Фокус науки про дані спрямований на застосування методів статистики та машинного навчання з метою вилучення інформації з даних та вирішення проблем. У цей процес входить збирання, очищення, дослідження та інтерпретація даних. Великі дані стосуються великих і складних даних, де можливостей традиційних методів обробки даних недостатньо.

Розглянемо ключові відмінності між наукою про дані та великими даними:

  1. Концепція та характеристика

Наука про дані є міждисциплінарною областю, яка поєднує наукові методи, алгоритми та системи вилучення інформації зі структурованих і неструктурованих даних. Дані є ключовим джерелом для аналізу та прийняття рішень. Для цього застосовуються статистичні методи та алгоритми машинного навчання.

Великі дані включають структуровані (бази даних), напівструктуровані (xml) і неструктуровані (тексти та зображення) дані з різних джерел. Ця технологія дозволяє провести попереднє очищення та обробку, а також аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу.

  1. Масштаб та методологія

Для розуміння закономірностей даних, прогнозування та пошуку рішень наука про дані використовує статистичний аналіз, машинне навчання, візуалізацію даних та дослідницький аналіз даних.

Великі набори даних обробляються за допомогою технологій інфраструктури. До них відносяться розподілені системи зберігання та обробки даних. Паралельна обробка, масштабованість тощо забезпечує якісне управління великими обсягами та високу швидкість передачі даних.

  1. Цілі

Метою науки про дані є вилучення знань і розв’язання складних завдань із використанням даних.

Метою великих даних є ефективне зберігання, обробка та аналіз величезних обсягів даних.

  1. Використання

Широке використання наука про дані отримала у бізнес-аналітиці з метою аналізу поведінки клієнтів, тенденцій ринку та даних про продаж. У сфері охорони здоров’я ця технологія відповідає за аналіз даних пацієнтів для діагностики, постановки діагнозу та прогнозування результатів лікування. Також наука про дані допомагає у процесі прийняття клінічних рішень та виявлення спалахів захворювань. У фінансових організаціях технологія допомагає виявити шахрайства, моделювати ризики та ухвалення обґрунтованих рішень у сфері інвестування. Здатність проводити аналіз людської мови надає можливість використовувати такі програми, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Великі дані дозволяють проводити аналіз інтересів, поведінки та моделі покупок клієнтів, що дозволяє удосконалити продукти, покращити управління запасами, оптимізувати стратегію ціноутворення, підвищити ефективність та персоналізувати маркетингові кампанії. Ця технологія використовується для аналізу даних соціальних мереж, зокрема, взаємодії з користувачами, аналіз настрою тощо.

  1. Переваги

Основною перевагою науки про дані є можливість приймати обґрунтовані рішення, ґрунтуючись на отриманій з даних інформації. Це відбувається за допомогою статистичного аналізу, методів машинного навчання та методів візуалізації даних. Пропонує широкий спектр додатків та економію коштів за рахунок ефективного управління даними.

Основною перевагою великих даних є можливість обробки та аналізу величезних обсягів даних, а також отримання цінної інформації та прийняття рішень на основі даних. Надає платформу для розширеної аналітики та додатків машинного навчання.

  1. Недоліки

Використання науки про дані передбачає наявність кваліфікованих фахівців у цій галузі. Попередня обробка та очищення даних потребує значних часових та ресурсних витрат. Також можуть виникнути етичні проблеми, оскільки наука про дані має справу з конфіденційною інформацією.

Великі дані також вимагають певні навички та досвід у цій галузі. Питання безпеки та захисту можуть бути проблемою під час роботи з конфіденційною інформацією.

Вплив даних на ефективність маркетингових кампаній

Інформація в Інтернеті з’являється з експонентною швидкістю. У зв’язку з цим пошукові системи мали придумати як вирішити проблему управління контентом в Інтернеті. Рішення було знайдено, і зараз пошукові системи трансформують контент у дані, які легко піддаються кількісній оцінці та аналізу. Завдяки цьому користувач отримує релевантні посилання на свої пошукові запити. Також користувачі можуть побачити фрагменти, що відповідають їх запитам, без необхідності переходити за посиланням.

Бізнес використовує такі можливості для покращення своїх послуг. Великі дані та інструменти контент-аналітики на основі Штучного Інтелекту дають нові можливості для маркетингу, а саме:

  1. Краще розуміння результатів

Основна мета використання великих даних у маркетингу – зрозуміти цільову аудиторію. Розуміння характеристик, переваг та поведінки користувачів у цифровому просторі дає можливість збільшити ефективність маркетингових кампаній. Це, зі свого боку, дозволяє конвертувати кліки у продажі.

SEO компанії використовують великі дані для отримання детальнішої інформації про клієнтську базу своїх клієнтів. Інструменти аналітики на основі Штучного Інтелекту дозволяють надавати корисну інформацію, яка може бути використана для оптимізації послуг компанії. Наприклад, робота з релевантними словами з метою визначення конкретних намірів та демографічних даних користувача. Це дозволяє створити якісніший контент, що сприяє збільшенню кількості конверсій на сайті.

  1. Перехід до цільового маркетингу

Сучасні інструменти аналітики стають точнішими і дозволяють обробляти величезну кількість даних за короткий час. Разом з цим у компаній зростає бажання використати цільовий маркетинг. Цільовий маркетинг прибирає необхідність витрачати мільйони збільшення охоплення без гарантії збільшення коефіцієнта конверсії. При цьому спеціальні інструменти аналітики використовують ШІ та великі дані для виявлення конкретних користувачів, які зацікавлені продуктами або послугами компанії.

На даний момент компанії часто знаходяться у пошуках експерта з великих даних, який допоможе краще зрозуміти дані та покращити маркетингову стратегію. Це дозволяє робити цільову пропозицію користувачам, які вже зацікавлені у певному продукті чи послузі.

  1. Дані із соціальних мереж

Великий обсяг даних дозволяє провести якісний аналіз тенденцій та закономірностей. Соціальні мережі містять у собі безліч даних. Число користувачів популярних соціальних мереж (Facebook, Twitter, Instagram тощо) збільшується щодня, що дає бізнесу можливість робити продажі своїх продуктів та/або послуг. ШІ дозволяє провести аналіз поведінки користувачів та визначити який продукт їх зацікавив, на якій саме платформі він шукав тощо. Пошукова інформація збирається системами великих даних через автономні системи аналізу. Така інформація може бути використана для показу цільової реклами компаній, що пропонують аналогічний товар.

Big Data та машинне навчання як незамінні технології сучасності

Найважливішими та незамінними технологіями сучасності є Big Data та машинне навчання. Машинне навчання забезпечує автоматичне навчання комп’ютерів на основі даних. Це відбувається за рахунок передачі комп’ютерам даних, які він використовує для збільшення продуктивності у процесі виконання завдань. Великі дані є основним джерелом даних для машинного навчання, тому їхній зв’язок має вирішальне значення.

Великі дані являє собою великий обсяг даних, який досить складно підлягає аналізу та обробці. Програми машинного навчання повинні оперативно та якісно обробляти великі обсяги даних. Також, користувачам складно зрозуміти та використовувати такі великі обсяги даних. Проте, алгоритми машинного навчання здатні спростити цей процес шляхом автоматичного виявлення закономірностей у даних.

Ці 2 технології часто доповнюють одна одну. Їхнє спільне використання дозволяють навчити машини розпізнавати закономірності в складних наборах даних і складати точні прогнози. Тому сучасні компанії все частіше впроваджують різні рішення для роботи з даними.

Big Data

Дані можуть надходити з різних джерел, таких як соціальні мережі, інтернет-трафік, показання датчиків та поведінка клієнтів тощо. Великі дані використовуються з різними цілями, наприклад, покращити маркетингові показники шляхом аналізу поведінки відвідувачів на сайті, або ж для прогнозування потреб клієнтів тощо. Однак, ключовою метою використання великих даних є підвищення продуктивності компанії.

Великі дані широко використовуються у різних сферах діяльності. Активним користувачем є сфера охорони здоров’я. Лікарі мають можливість доступу та аналізу даних про пацієнтів. Вони дозволяють відстежити симптоми пацієнтів, виявити неочевидні закономірності, поставити точніший діагноз і проводити ефективне лікування хворих.

Машинне навчання

Машинне навчання є областю штучного інтелекту, що забезпечує навчання комп’ютерів за допомогою даних. Дуже часто компанії використовують цю технологію для прогнозування поведінки клієнтів. Наприклад, алгоритми машинного навчання дозволяють провести аналіз попередньої поведінки клієнта та визначити ймовірність його повторного звернення до компанії.

Також алгоритми машинного навчання здатні виявити сліди шахрайства, що теж є поширеною метою його використання. Виявивши закономірності в даних, які вказують на шахрайство, компанії здатні запобігти великим витратам на розслідування та штрафи.

Використання машинного навчання та великих даних вигідне. Великі дані надають величезні обсяги навчальних даних, які необхідні для алгоритмів машинного навчання. Це сприяє створенню точніших прогнозів. Також Big Data підвищує точність алгоритмів машинного навчання шляхом надання додаткової інформації про дані. Наприклад, аналіз історичних даних про ціни акції допомагає визначити більш точну прогнозовану ціну.

Ці технології взаємопов’язані, оскільки Big Data можна використовувати для навчання моделей машинного навчання. Це, зі свого боку, сприяє виявленню закономірностей у даних, що дозволяє складати точні прогнози, краще розуміти клієнтів, проводити якісний аналіз та підвищити загальну ефективність компанії.

Використання великих даних в різних країнах світу

У світі великих даних є країни-лідери, які найбільше використовують і впроваджують великі дані для досягнення найкращих результатів. Такі країни відіграють важливу роль в процесі оцінки програм та програмного забезпечення та розробки нових технологій. Багато організацій збирають, зберігають та оцінюють інформацію по всьому світу для різних суспільних та особистих цілей. Насамперед, великі дані торкаються сфери фінансів, страхування, маркетингу, будівництва, транспорту, виробництва споживчих товарів, торгівлі, зв’язку та освіти. Нижче країни-лідери щодо впровадження великих даних.

США

Користувачами великих даних є організації із різних сфер діяльності. Вони використовують різні види пристроїв, технологій та джерел (мобільні телефони, соціальні мережі, веб-сайти тощо) для виконання повсякденної роботи. Це призводить до регулярної генерації великої кількості даних. Отримані дані піддаються аналізу та використовуються для задоволення різних потреб (складання прогнозів, дослідження поточної ситуації тощо).

Індія

Стрімкий розвиток технологій і зростання кількості сервісів великих даних здатні вивести Індію на лідируючу позицію щодо аналітики великих даних у світі.

Японія

Сфера великих даних у Японії розвивається і розширюється. Ключовим елементом генерації великих даних тут стало зростання використання машинного навчання та соціальних мереж.

Канада

Корпоративні послуги великих даних та хмарні послуги інтеграції мали високий та масштабний ефект. Вони тягнуть за собою масштабні інвестиційні проєкти, здатні надати важливу інформацію.

Китай

Останнім часом в індустрії великих даних спостерігалося значне зростання, і таке зростання спостерігатиметься далі. Політика у галузі технологічної інтеграції є основною причиною стрімкого зростання великих даних у Китаї.

Південна Африка

Причиною величезного ринку великих даних у Південній Африці став розвиток та використання соціальних мереж, технологій Штучного Інтелекту, Інтернету речей та машинного навчання, а також хмарних технологій. Рішення для роботи з великими даними широко використовуються південноафриканськими компаніями.

Саудівська Аравія

Можливості впровадження машинного навчання, Інтернету речей, хмарних обчислень та програмних сервісів прискорило та розширило розвиток великих даних. Великі дані використовуються різними організаціями незалежно від їх розміру та сфери діяльності для покриття своїх потреб та досягнення цілей.

Великобританія

У Великобританії спостерігається значне зростання впровадження сервісів великих даних та розвитку технологій великих даних. Телекомунікаційна галузь є однією з провідних та активно використовує великі дані. Компанії з інших сфер діяльності також прагнуть вивчити та впровадити технології для роботи з великими даними.

Використання великих даних у різних сферах бізнесу

Цінність даних останніми роками сильно зросла. Кожне підприємство з будь-якої сфери діяльності володіє даними та використовує їх з метою збільшення доходу. Вже неможливо уявити бізнес, який ухвалює рішення, не спираючись на дані, а покладається лише на інтуїцію. І це є абсолютно логічно. Дані відображають реальну та прогнозовану картину, що дозволяє приймати обґрунтовані та ефективні рішення.

Нижче 10 провідних галузей, які використовують додатки для роботи з великими даними

  1. Електронна комерція

Однією з причин стрімкого розвитку цієї галузі є великі дані. Вони відіграють ключову роль у процесі вдосконалення користувальницького досвіду. Розвиток технологій дозволив eCommerce сайтам використовувати дані практично при кожній дії (отримання рекомендацій відповідно до уподобань клієнта, показ певних продуктів, які відповідають минулим покупкам клієнта тощо).

  1. Навчання

Система вищої освіти активно використовує великі дані. Це дозволяє відстежити вхід кожного студента в систему, дізнатися та проаналізувати кількість часу, проведеного на різних сторінках системи, проаналізувати успішність студентів тощо. Також великі дані дозволяють оцінити рівень ефективності викладачів. Це дозволяє проаналізувати та забезпечити ефективний навчальний процес та взаємодію викладачів та студентів.

  1. ЗМІ та сфера комунікації

Користувачі хочуть споживати інформацію в різних форматах та на різних пристроях. Збір, аналіз та використання даних про споживачів надає можливість зрозуміти закономірності використання медіаконтенту в режимі реального часу.

  1. Сфера охорони здоров’я

Дані дуже активно використовуються у сфері охорони здоров’я. Це дозволило вирішити багато проблем цієї сфери, і навіть поліпшити економіку. За допомогою даних стало легше проводити дослідження, ідентифікувати ланцюжок захворювань та їх поширення. Також, використання історичних даних та медичної інформації посприяло відкриттю нових ліків.

  1. Сфера ігор

Ігрова сфера також є активним користувачем великих даних. Вони надають можливість збільшити дохід за рахунок надання інформації про тренди та переваги гравців. Це, зі свого боку, дозволяє робити релевантні пропозиції гравцям.

  1. Фінансова сфера

Однією з найпоширеніших проблем у фінансовій сфері, з якими стикаються багато компаній, є шахрайство. У вирішенні цієї проблеми допомагають великі дані. З їх допомогою фінансові організації проводять моніторинг активності на фінансових ринках, а мережева аналітика дозволяє виявити незаконну діяльність.

  1. Виробництво та природні ресурси

Великі дані у цій сфері застосовуються для прогнозного моделювання з метою прийняття ефективніших рішень.

  1. Страхування

Великі дані дозволяють надавати клієнтам прозору інформацію про продукти. Страхові компанії мають можливість спрогнозувати поведінку клієнтів шляхом аналізу даних із соціальних мереж, пристроїв з підтримкою GPS, відеозаписів з камер відеоспостереження тощо. Також великі дані дозволяють збільшити рівень лояльності клієнтів.

  1. Сфера управління людськими ресурсами

Великі дані дозволяють досліджувати інформацію щодо певних параметрів. Так, рекрутери мають можливість вивчати профілі та резюме кандидатів, аналізувати інформацію та підбирати найбільш релевантних фахівців на певну позицію.

  1. Енергетика

Інтелектуальні лічильники збирають дані практично кожні 15 хвилин. Такі деталізовані дані дозволяють здійснити аналіз споживання комунальних послуг. Це, зі свого боку, сприяє покращенню зворотного зв’язку із клієнтами та контролю використання послуг.

Machine Learning & Big Data

Серед інших сучасних термінів та понять найбільш актуальними є машинне навчання (ML) та Big Data. Ці 2 терміни досить часто використовуються разом, хоча й мають принципову різницю. Під час розробки бізнес-стратегії даних важливо розуміти цю різницю.

Подібність машинного навчання і Big Data полягає в тому, що обидва терміни відносяться до сфери теоретичних академічних досліджень та практичних бізнес-додатків, що базуються на даних. Це наукова дисципліна, яка вивчає інформацію та можливі способи її використання.

Дані є основним двигуном технологічного прогресу. Вони допомагають створювати нові інструменти та платформи, які сприяють зміні світу за допомогою аналітики, більш точного моделювання та прогнозування. Ситуація з розробкою вакцини від Covid-19 стала прикладом того, яке значення мають дані у сучасному світі. Зазвичай на розробку вакцини витрачалося до 10 років. Проте, за останнє десятиліття можливості збору та обробки даних значно розширилися, що дозволило прискорити темпи розробки вакцини. Якби ця пандемія трапилася у 2010 році, на вирішення цієї проблеми пішло набагато більше часу лише через те, що технології глибокого розуміння даних були на стадії зародження.

Така ситуація стала можливою завдяки і великим даним, і машинному навчанню. Розберемося у цих поняттях.

Big Data являє собою збірний термін, що включає величезну кількість постійно зростаючої інформації, а також інструменти, методи і технології, які були розроблені для роботи з даними, зокрема машинне навчання. З початком трансформації Інтернету на інструмент щоденного використання великі дані почали ідентифікувати, як потужний інструмент. Великі дані – це не лише про їхній розмір. Визначення даних, як великих, передбачає наявність 3-х параметрів («3 V»):

Машинне навчання відноситься до типу комп’ютерних алгоритмів і його можна розглядати як частину Штучного Інтелекту (AI). Фундаментальним аспектом інтелекту є вміння вчитися. Машинне навчання безпосередньо бере участь у створенні програм, які допомагають краще виконувати завдання з урахуванням надходження постійно зростаючого обсягу даних.

Важливо розуміти різницю між машинним навчанням з учителем та без учителя. Навчання з учителем – спосіб машинного навчання, що включає навчальні алгоритми з розміченими даними. Це дозволяє відразу знати, наскільки правильно виконано операцію. Навчання без вчителя – спосіб машинного навчання, коли випробувана система спонтанно навчається виконувати завдання.

Великі дані та машинне навчання взаємопов’язані між собою. Найкращі результати найімовірніше можна отримати, використовуючи найбільш підходящі процеси машинного навчання та великих даних.

Проте, якщо бізнес не працює з великими даними, машинне навчання навряд чи знадобиться. Його головною перевагою є отримання цінності з наборів даних, складних для класичного комп’ютерного та статистичного аналізу. Наприклад, для статичного набору даних, який вписується в Excel, використання машинного навчання буде невиправдано. Доцільно використовувати цей інструмент у разі роботи з неструктурованими даними, які неможливо зрозуміти за допомогою таблиць (текстові, графічні, звукові дані).

Big Data – 5 основних характеристик

Сучасний світ складається з даних. Щоденний обсяг даних, що генеруються, становить 2,5 квінтильйони байт (Google пошук, інтернет шопінг, використання смартфонів, перегляд картинок, відео та ін.). Успіх компаній багато в чому залежить від того, наскільки якісно вони працюють зі своїми даними.

Зі збільшенням кількості даних з’явився термін «Big Data». Але як точно визначити чи є дані, які збирає компанія, великими? Існує 5 основних характеристик, які визначають великі дані: обсяг, швидкість, різноманітність, достовірність, цінність.

Обсяг

Першою характеристикою великих даних є обсяг. Кожну хвилину створюється величезна кількість даних, яка прирівнюється до кількості даних, які були згенеровані від початку часів до 2000 року. Обсяг даних, який необхідно обробити кожен день, досягає терабайт і петабайт. Активне зростання даних призвело до розробки нових технологій і стратегій. Наприклад, багаторівневі сховища даних, які забезпечують безпечний збір, аналіз і зберігання інформації.

Швидкість

Швидкість генерування і переміщення даних є другою характеристикою Big Data. Будь-яка дія користувача в Інтернеті створює дані, які повинні оброблятися миттєво: відправка повідомлення, перегляд стрічки соціальних мереж (Facebook, Instagram), онлайн придбання та інше. Уявити обсяг даних може кожен, оцінивши кількість особистих дій за день і додавши до цього дії людей зі всього світу. Тому швидкість обробки є ключовою характеристикою великих даних.

Різноманітність

Дані можуть бути структурованими, напівструктурованими і неструктурованими. Залежно від типу даних алгоритм їхньої обробки може відрізнятися. Крім структурованих даних великі дані включають в себе і неструктуровані: текст, зображення, відео, голосові файли та інші неструктуровані дані, які неможливо помістити в рамки звичайної електронної таблиці. На цей час існують технології, що дозволяють аналізувати структуровані та неструктуровані дані. Це дозволяє користуватися всіма можливостями, які пропонують дані.

Достовірність

Надійність і достовірність – наступна характеристика великих даних. Оскільки великі дані надходять з різних джерел, важливо розуміти ланцюг зберігання, метадані та контекст для отримання точної інформації. Достовірні дані сприяють ефективному аналізу та досягненню високих бізнес-результатів.

Цінність

Дані повинні трансформуватися у бізнес-цінність. Для цього першочергово необхідно розробити стратегію управління даними, в якій поєднуватимуться цілі та дані, які допоможуть їхньому досягненню. Ефективний аналіз дозволяє розуміти поведінку та потреби клієнтів, оптимізувати бізнес-процеси, покращити роботу додатків і бути конкурентоспроможним. Незалежно від мети використання даних, вони точно повинні приносити користь і працювати «на бізнес».

Користь корпоративних даних безпосередньо залежить від стратегії

Найважливішим бізнес-активом є дані. До того ж, великі дані та дані в цілому виступають ключовим компонентом у процесі глобальної цифрової трансформації, який включає штучний інтелект, Інтернет речей та інші передові технології. Отримання максимальної користі від інформаційних бізнес-ресурсів можливе за допомогою грамотного підходу та розробки стратегії управління даними.

Що таке великі дані?

Дані про транзакції та клієнтів існували ще до появи комп’ютерів і баз даних. З появою комп’ютерів вдалося значно спростити процес отримання доступу до даних, а також впорядкувати їх за допомогою електронних таблиць і баз даних. Зараз користувачі отримують доступ до певних даних по кліку миші.

Щодня користувачі генерують величезну кількість даних. Обсяг даних, який генерується кожні 2 дні, відповідає кількості даних, створеної з початку часів до 2000 року.

Таке зростання пояснюється тим, що практично кожна дія, яку вчиняє користувач, залишає за собою цифровий слід. Будь-яка дія користувача в Інтернеті, використання GPS, пошук музики, прогноз погоди – все це фіксується. Компанії-розробники та роздрібні продавці збирають дані і використовують їх для досягнення конкурентних переваг. Проте, ефективно здійснити це можливо тільки за допомогою стратегії великих даних.

Стратегія великих даних

Інвестування в аналітику та технології повинно бути як слід заплановано. Перед плануванням інвестицій необхідно зрозуміти, що необхідно конкретному бізнесу. Першим і важливим кроком є ​​розробка стратегії великих даних. Стратегія надає вичерпні відповіді про те, як проходитиме процес збору даних на практиці та який тип даних необхідний для досягнення бізнес-цілей. Постійне зростання даних робить їх більш складними. Зв’язати інформаційні активи бізнесу з його цілями можливо за допомогою стратегії.

Не всі дані, якими володіє компанія, можуть бути однаково цінними. Тому процес розробки стратегії варто почати з визначення варіантів використання даних. 3 – 5 способів використання – оптимальна кількість для компаній будь-якого розміру. Ефективна стратегія великих даних повинна відповідати меті компанії. Зв’язок зі стратегічною метою надає гарантію правильного фокусу бізнес-команди.

Основні варіанти використання даних:

Варто визначити кілька варіантів сценаріїв, які приведуть до швидкого результату, а також декілька варіантів на рік. Такий підхід допоможе продемонструвати цінність даних для бізнесу.

При розробці стратегії необхідно врахувати наступне:

  1. Вимога до даних: визначення типу даних, способу збору та зберігання;
  2. Управління даними: визначення поточного рівня якості даних, безпеки, доступу, володіння, етики та конфіденційності інформаційних активів;
  3. Технології: відповідна інфраструктура для забезпечення всього процесу управління даними (збір, зберігання, обробка, аналіз, передача інформації);
  4. Навички та можливості: визначення рівня знань і навичок команди, необхідності в навчанні і залученні фахівців;
  5. Впровадження та управління змінами: підтримка з боку керівництва.

Big Data та трансформації бізнесу

Згодом всі нові технології стають простішими та доступнішими для масштабного використання. Зараз таку фазу проходить Big Data. Унаслідок цього відбувається трансформація різних галузей. Далі приклади основних галузей, на які вплинули великі дані.

Роздрібна торгівля

В останні роки способи купівлі та продажу значно змінилися. Проте, власники онлайн та оффлайн магазинів використовують дані для кращого розуміння клієнтів, їхніх потреб, зіставлення з поточною пропозицією. Такий підхід забезпечує дійсно ефективну діяльність та дозволяє отримувати величезні вигоди.

Аналітика даних може бути застосована практично на кожному етапі процесу роздрібної торгівлі. За допомогою прогнозування тенденцій є можливість визначити попит на продукт, оптимізувати ціну, визначити цільову аудиторію, отримати конкурентну перевагу.

Охорона здоров’я

Великі дані у сфері охорони здоров’я допомагають змінювати на краще процеси виявлення та лікування захворювань, покращувати якість життя та знижувати показники смертності. Головним завданням великих даних є збір якомога більше інформації про пацієнта і визначення найменших змін та ознак хвороби на ранніх етапах. Це дозволяє запобігати розвитку хвороби, забезпечує більш простий та доступний протокол лікування.

Фінансові послуги, банківська справа, страхування

Big Data допомагає фінансовим компаніям та банкам виявити шахрайські транзакції. Страхові компанії використовують великі дані для встановлення більш справедливих і точних страхових внесків, покращення маркетингових заходів і виявлення шахрайських страхових випадків. Британська страхова компанія Aviva пропонує знижку водіям за можливість контролювати їх водіння за допомогою додатків для смартфонів та автомобільних пристроїв. Це дозволяє страховикам спостерігати наскільки безпечно водіння певного водія.

Виробництво

Виробничий процес повністю змінюється з розвитком робототехніки та рівня автоматизації. Німецька компанія з виробництва спортивного одягу, взуття та аксесуарів Adidas активно інвестує в автоматизовані заводи.

У традиційному виробництві великі дані також мають значення. За допомогою вбудованих датчиків є можливість контролювати працездатність конкретного обладнання, а також збирати й аналізувати дані з його ефективності.

Освіта

На цей час збираються дані про те, як навчаються люди. Ця інформація використовується для нових ідей, що визначають стратегії більш ефективного процесу навчання, виділення неефективних областей навчального процесу та шляхи його трансформації. В одному зі шкільних округів штату Вісконсін дані використовувалися практично для всього: від визначення та поліпшення чистоти приміщення до планування маршрутів шкільних автобусів. Аналіз даних з успішності конкретної людини в режимі онлайн-навчання веде до розвитку персоналізованого, адаптованого навчання.

Транспорт і логістика

На складах часто використовуються камери для спостереження за рівнем запасів. Завдяки даним з камер забезпечується процес оповіщення про необхідність їхнього поповнення. Також ці дані за допомогою алгоритмів машинного навчання можуть передаватися для навчання інтелектуальної системи управління запасами. В недалекому майбутньому склади і центри розподілу будуть практично повністю автоматизовані та вимагатимуть мінімум людського втручання.

Транспортні компанії збирають та аналізують дані для покращення поведінки при водінні, оптимізації транспортних маршрутів, покращення технічного обслуговування транспортних засобів.

Фермерство та сільське господарство

Традиційні галузі також використовують дані для отримання нових можливостей. Американський виробник John Deere застосував методи великих даних і запустив декілька сервісів. Вони дозволяють фермерам отримувати вигоду від краудсорсингу даних, які були отримані у режимі реального часу від тисяч користувачів.

Енергетика

Нестабільне становище міжнародної політики ускладнює процес виявлення та видобутку нафти і газу. Компанія Royal Dutch Shell розробляла «родовище нафти на основі даних» з метою зниження вартості її видобутку.

Готельний бізнес

Провайдери рекреаційних послуг використовують дані для того, щоб зробити своїх клієнтів щасливішими. Головна мета – забезпечити прибутковість кожної кімнати з урахуванням сезонних змін попиту, погодних умов, місцевих подій, які можуть впливати на кількість бронювання.

Професійні послуги

Професійні послуги фахівців у сфері бухгалтерського обліку, права та архітектури також терплять зміни унаслідок досягнень в області даних, аналітики, машинного навчання, штучного інтелекту та робототехніки.

Так, бухгалтерське програмне забезпечення дозволяє автоматично імпортувати транзакції, відстежувати цифрові квитанції та податки, автоматизувати розрахунок заробітної плати.

Великі дані – великі можливості

Наразі часто можна почути такий термін, як Big Data (великі дані). Але не всі чітко розуміють, що це таке і для чого вони потрібні. Розберемося поступово.

Отже, великі дані – величезні та складні набори даних з різних джерел, які постійно збільшуються в обсязі. 3 основні характеристики великих даних: висока швидкість надходження, великі обсяги, різноманітність. Головним чином великі дані використовуються для вирішення бізнес-завдань, завдяки глибині та ширині інформаційного змісту. На даний момент багато організацій вже працюють з великими даними й отримують всі переваги від використання.

10 основних областей, де активно та успішно застосовуються великі дані:

  1. Таргетування клієнтів

На даний момент ця область бізнесу найбільш активно використовує великі дані. Основна мета їхнього використання – досягти кращого розуміння клієнтів, їхньої поведінки та вподобань. Більш повне уявлення про клієнтів компанії отримують, розширюючи стандартні інформаційні набори даними з соціальних мереж, журналу браузера, текстової аналітики, сенсорних даних. Головною метою є складання прогнозних моделей.

  1. Розуміння та оптимізація бізнес-процесів

Компанії використовують великі дані для більш повного розуміння операційних процесів та підвищення їхньої ефективності. Так, компанії можуть оптимізувати свої запаси на основі прогнозних даних, тенденцій веб-пошуку, даних з соцмереж.

  1. Оцінка та оптимізація особистих показників

Великі дані здатні бути корисні не тільки організаціям, але й людям. Наприклад, людина, що володіє «розумним» годинником або браслетом, кожен день отримує певні дані (кількість кроків, кількість споживаних калорій за день, загальний рівень активності, режим сну та ін.). Правильне використання цих даних приносить вигоди користувачеві.

  1. Покращення системи охорони здоров’я

Аналітика великих даних дозволяє розшифровувати цілі ланцюжки ДНК за лічені хвилини, розробляти нові ліки, краще розуміти та прогнозувати патерни захворювань. Також за допомогою великих даних є можливість відслідковувати та прогнозувати розвиток епідемій. Технології Big Data використовуються для спостереження за новонародженими в спеціалізованих відділеннях.

  1. Покращення спортивних результатів

Серед елітних видів спорту активно використовується аналітика великих даних. Наразі існує IBM Slam Tracker для турнірів з тенісу, використовується відеоаналітика, за допомогою якої можна відстежити ефективність окремого футболіста або баскетболіста під час матчу; сенсорна технологія спортивного обладнання (м’яч, ключка для гольфу) допомагає отримати дані про гру та покращити її. «Розумні технології» можуть використовуватися для відстеження режиму кожного спортсмена: його режим харчування і сну, його емоційний стан через листування в соціальних мережах та ін.

Національна футбольна ліга США (NFL) розробила платформу, яка дозволяє приймати ефективні рішення, аналізуючи стан покриття поля, погодних умов, статистики результатів окремих гравців.

  1. Розвиток науки та досліджень

Сфера науки та досліджень отримує нові можливості завдяки великим даним. Європейська організація з ядерних досліджень (CERN) проводить різні експерименти по розкриттю секретів Всесвіту, його виникнення та існування, генеруючи величезні обсяги даних. Обчислювальна потужність Big Data може застосовуватися до будь-якого набору даних. Завдяки цьому з’являються нові можливості та джерела для вчених. Дослідники набагато легше можуть отримати доступ до даних перепису та іншими даними для створення більш масштабної і точної картини здоров’я населення і соціальних наук.

  1. Оптимізація продуктивності обладнання та пристроїв

Аналітика великих даних дозволяє створити більш розумне й автономне обладнання. Технології для роботи з великими даними використовуються для управління безпілотним автомобілем, оптимізації продуктивності комп’ютерів та сховищ даних.

  1. Підвищення рівня безпеки та покращення системи правопорядку

Великі дані широко застосовуються в цій сфері. Так, агентство національної безпеки США (NSA), аналізують великі дані та мають можливість запобігти терористичним операціям. Аналітика великих даних також використовується для виявлення та запобігання кібератак, для затримання злочинців, прогнозування злочинної діяльності, виявлення шахрайських транзакцій.

  1. Розвиток міст та країн 

Для покращення багатьох аспектів життя у містах та країнах використовуються великі дані. Наприклад, оптимізувати трафік, за допомогою аналізу стану дорожнього руху в режимі реального часу. Також аналітика великих даних використовується для перетворення міста в «розумне» місто, де об’єднуються транспортна інфраструктура та комунальні процеси.

  1. Фінансові ринки

Великі дані широко застосовуються у сфері високочастотного трейдингу. Прийняття рішень відбувається за допомогою використання алгоритмів великих даних. Продаж акцій здійснюється за допомогою алгоритмів обробки великих даних, які враховують сигнали із соціальних мереж, сайтів новин та ін. Це дозволяє продавати та купувати акції в лічені секунди.

GoUp Chat