Большие данные — это термин, который используется для описания огромных объемов структурированных и неструктурированных данных, которые собираются и анализируются для принятия решений и создания ценности. В этой статье мы рассмотрим, как собирать, анализировать и использовать большие данные для достижения этих целей.
Как собирать большие данные?
Одним из ключевых аспектов сбора больших данных является обеспечение качества данных. Это означает, что данные должны быть точными, полными и своевременными. Для этого необходимо использовать методы очистки и проверки данных.
Большие данные являются необходимым инструментом для анализа значимых факторов и принятия правильных решений. С их помощью можно создавать модели-симуляции для тестирования различных решений, идей и продуктов.
Основными источниками больших данных являются:
- Интернет вещей (IoT) и подключенные к нему устройства;
- Социальные сети, блоги и СМИ;
- Данные компаний: транзакции, заказы товаров и услуг, поездки на такси и каршеринге, профили клиентов;
- Показания приборов: метеорологические станции, измерители состава воздуха и водоемов, данные со спутников;
- Статистика городов и государств: данные о перемещениях, рождаемости и смертности;
- Медицинские данные: анализы, заболевания, диагностические снимки.
С 2007 года ФБР и ЦРУ используют PRISM — один из самых продвинутых сервисов для сбора персональных данных пользователей социальных сетей и сервисов Microsoft, Google, Apple, Yahoo, а также записей телефонных разговоров.
Современные вычислительные системы обеспечивают мгновенный доступ к массивам больших данных. Для хранения этих данных используются специальные дата-центры с мощными серверами. Кроме традиционных физических серверов используются облачные хранилища, «озера данных» (data lake — хранилища большого объема неструктурированных данных из одного источника) и Hadoop — фреймворк для разработки и выполнения программ распределенных вычислений. Для работы с большими данными применяются передовые методы интеграции, управления и подготовки данных для аналитики.
Как анализировать большие данные?
Анализ больших данных может быть выполнен с использованием различных методов и технологий. Например, можно использовать машинное обучение для выявления закономерностей и зависимостей в данных. Также можно использовать статистические методы для анализа данных и выявления тенденций.
Одним из ключевых аспектов анализа больших данных является визуализация данных. Это позволяет пользователям легко увидеть закономерности и зависимости в данных. Для этого можно использовать инструменты визуализации данных, такие как Tableau или QlikView.
Как использовать большие данные для принятия решений и создания ценности?
Большие данные могут быть использованы для принятия решений и создания ценности в различных областях. Например, они могут быть использованы для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности маркетинговых кампаний или улучшения качества продукции.
Для использования больших данных для принятия решений необходимо интегрировать результаты анализа данных в процесс принятия решений. Это может быть достигнуто с помощью специальных инструментов и методологий, таких как Business Intelligence или Data-Driven Decision Making.
Одна из самых эффективных областей применения больших данных — это снижение стоимости продукции и оптимизация производства. Сбор и анализ данных о работе оборудования, проценте брака и каждом этапе производства позволяет понять:
- При каких условиях чаще всего возникает брак;
- На какие этапы производства тратится больше всего времени и почему;
- Какие тесты продукции являются малоэффективными и не дают новой информации;
- Как можно оптимизировать и ускорить работу на отдельных этапах;
- Как сократить использование расходных материалов.
- Все это помогает снизить издержки и стоимость производства, а значит, увеличить прибыль.
Например, компания Intel, которая производит процессоры, проводит около 19 000 тестов для каждого процессора перед его поставкой в магазин. Это занимает много времени и денег. Однако анализ данных всего производственного процесса показал, что некоторые тесты являются избыточными. Благодаря этому компания смогла сэкономить около 30 миллионов долларов.
В целом, большие данные предоставляют множество возможностей для принятия решений и создания ценности. Используйте специальные инструменты и технологии для сбора, анализа и использования больших данных для достижения своих целей.