Что такое большие данные: характеристики, типы, преимущества и примеры

В последнее время термин «большие данные» находится в центре внимания, но мало кто знает, что такое большие данные. Предприятия, государственные учреждения, HCP (поставщики медицинских услуг), а также финансовые и академические учреждения используют возможности больших данных для расширения деловых перспектив и повышения качества обслуживания клиентов.

IBM утверждает, что предприятия по всему миру ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов данных! Почти 90% глобальных данных было получено только за последние 2 года.
Итак, мы точно знаем, что сегодня большие данные проникли практически во все отрасли и являются доминирующей движущей силой успеха предприятий и организаций по всему миру. Но на данный момент важно знать, что такое большие данные? Давайте поговорим о больших данных, характеристиках больших данных, типах больших данных и многом другом.

Вы не поверите, как эта программа изменила карьеру студентов

Что такое большие данные? Определение Gartner

Согласно Gartner , определение больших данных —

«Большие данные» — это большие объемы, скорость и разнообразие информационных активов, которые требуют рентабельных, инновационных форм обработки информации для улучшения понимания и принятия решений».

Это определение четко отвечает на вопрос «Что такое большие данные?» вопрос. Большие данные относятся к сложным и большим наборам данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, чтобы получить ценную информацию, которая может принести пользу предприятиям и организациям.

Тем не менее, есть определенные основные принципы больших данных, которые еще больше упростят ответ на вопрос, что такое большие данные:

• Это относится к огромному количеству данных, которое со временем продолжает экспоненциально расти.
• Он настолько объемный, что его невозможно обработать или проанализировать с помощью обычных методов обработки данных.
• Он включает в себя интеллектуальный анализ данных, хранение данных, анализ данных, совместное использование данных и визуализацию данных.
• Этот термин является всеобъемлющим, включая данные, структуры данных, а также инструменты и методы, используемые для обработки и анализа данных.

Типы больших данных

Теперь, когда мы разобрались, что такое большие данные, давайте взглянем на типы больших данных:

Структурированный

Структурированные — это один из типов больших данных. Под структурированными данными мы подразумеваем данные, которые можно обрабатывать, хранить и извлекать в фиксированном формате. Это относится к высокоорганизованной информации, которая может быть легко и беспрепятственно сохранена и доступна из базы данных с помощью простых алгоритмов поисковой системы. Например, таблица сотрудников в базе данных компании будет структурирована таким образом, что сведения о сотрудниках, их должности, зарплаты и т. д. будут представлены организованным образом.

Неструктурированный

Неструктурированные данные относятся к данным, которым не хватает какой-либо конкретной формы или структуры. Это делает очень сложной и трудоемкой обработку и анализ неструктурированных данных. Электронная почта является примером неструктурированных данных. Структурированные и неструктурированные — два важных типа больших данных.

Полуструктурированный

Полуструктурированные — это третий тип больших данных. Полуструктурированные данные относятся к данным, содержащим оба упомянутых выше формата, то есть структурированные и неструктурированные данные. Если быть точным, это относится к данным, которые хотя и не были отнесены к определенному хранилищу (базе данных), но содержат важную информацию или теги, которые выделяют отдельные элементы в данных. Таким образом, мы подошли к концу типов данных. Давайте обсудим характеристики данных.

Станьте инженером по большим данным с IIITB.

Характеристики больших данных

Еще в 2001 году аналитик Gartner Дуг Лэйни перечислил три «V» больших данных: разнообразие, скорость и объем. Давайте обсудим характеристики больших данных.
Этих характеристик по отдельности достаточно, чтобы понять, что такое большие данные. Давайте рассмотрим их подробно:

1) Разнообразие

Разнообразие больших данных относится к структурированным, неструктурированным и полуструктурированным данным, которые собираются из нескольких источников. В то время как в прошлом данные можно было собирать только из электронных таблиц и баз данных, сегодня данные поступают в различных формах, таких как электронные письма, PDF-файлы, фотографии, видео, аудио, сообщения SM и многое другое. Разнообразие — одна из важных характеристик больших данных.

2) Скорость

Скорость, по сути, относится к скорости, с которой данные создаются в режиме реального времени. В более широком смысле он включает в себя скорость изменения, связывание входящих наборов данных с разной скоростью и всплески активности.

3) Объем

Объем — одна из характеристик больших данных. Мы уже знаем, что большие данные означают огромные «объемы» данных, которые ежедневно генерируются из различных источников, таких как платформы социальных сетей, бизнес-процессы, машины, сети, взаимодействие людей и т. д. Такой большой объем данных хранится в хранилища данных. На этом заканчиваются характеристики больших данных.
Роль больших данных и заработная плата в финансовой индустрии

Преимущества больших данных (особенности)

• Одним из самых больших преимуществ больших данных является прогнозный анализ. Инструменты аналитики больших данных могут точно прогнозировать результаты, тем самым позволяя предприятиям и организациям принимать более обоснованные решения, одновременно оптимизируя свою операционную эффективность и снижая риски.
• Используя данные с платформ социальных сетей с помощью инструментов аналитики больших данных, компании по всему миру оптимизируют свои стратегии цифрового маркетинга, чтобы повысить общее качество обслуживания потребителей. Большие данные дают представление о болевых точках клиентов и позволяют компаниям улучшать свои продукты и услуги.
• Будучи точными, большие данные объединяют релевантные данные из нескольких источников для получения полезных идей. Почти 43% компаний не имеют необходимых инструментов для фильтрации нерелевантных данных, что в конечном итоге обходится им в миллионы долларов, чтобы выделить полезные данные из массива. Инструменты работы с большими данными могут помочь уменьшить это, сэкономив ваше время и деньги.
• Аналитика больших данных может помочь компаниям генерировать больше потенциальных клиентов, что, естественно, будет означать увеличение доходов. Компании используют инструменты аналитики больших данных, чтобы понять, насколько хорошо их продукты/услуги работают на рынке и как на них реагируют клиенты. Таким образом, они могут лучше понять, куда инвестировать свое время и деньги.
• Благодаря анализу больших данных вы всегда можете быть на шаг впереди своих конкурентов. Вы можете просмотреть рынок, чтобы узнать, какие акции и предложения предлагают ваши конкуренты, а затем вы можете предложить лучшие предложения для своих клиентов. Кроме того, анализ больших данных позволяет вам изучать поведение клиентов, понимать их тенденции и предоставлять им высоко «персонализированный» опыт.

Кто использует большие данные? 5 приложений

Люди, которые используют большие данные, лучше знают, что такое большие данные. Рассмотрим некоторые такие отрасли:

1) Здравоохранение

Большие данные уже начали создавать огромные изменения в секторе здравоохранения. С помощью прогнозной аналитики медицинские работники и медицинские работники теперь могут предоставлять персонализированные медицинские услуги отдельным пациентам. Кроме того, носимые устройства для фитнеса, телемедицина, удаленный мониторинг — все на основе больших данных и искусственного интеллекта — помогают изменить жизнь к лучшему.

2) Академия

Сегодня большие данные также помогают улучшить образование. Образование больше не ограничивается физическими рамками классной комнаты — есть множество образовательных онлайн-курсов, на которых можно учиться. Академические учреждения инвестируют в цифровые курсы на основе технологий больших данных, чтобы помочь всестороннему развитию начинающих учащихся.

3) Банковское дело

Банковский сектор полагается на большие данные для обнаружения мошенничества. Инструменты больших данных могут эффективно обнаруживать мошеннические действия в режиме реального времени, такие как неправомерное использование кредитных/дебетовых карт, архивирование контрольных записей, ошибочное изменение статистики клиентов и т. д.

4) Производство

Согласно исследованию глобальных тенденций TCS, наиболее значительным преимуществом больших данных в производстве является улучшение стратегий поставок и качества продукции. В производственном секторе большие данные помогают создать прозрачную инфраструктуру, тем самым прогнозируя неопределенности и некомпетентность, которые могут негативно повлиять на бизнес.

5) ИТ

Являясь одним из крупнейших пользователей больших данных, ИТ-компании по всему миру используют большие данные для оптимизации своей работы, повышения производительности труда сотрудников и минимизации рисков в бизнес-операциях. Сочетая технологии больших данных с машинным обучением и искусственным интеллектом, ИТ-сектор постоянно внедряет инновации для поиска решений даже для самых сложных проблем.
Планируете карьеру в сфере больших данных? Знай все навыки, роли и тактику перехода!

6. Розничная торговля

Большие данные изменили способ работы в традиционных розничных магазинах. За прошедшие годы ритейлеры собрали огромное количество данных из местных демографических опросов, POS-сканеров, RFID, карт лояльности клиентов, инвентаризации магазинов и так далее. Теперь они начали использовать эти данные для создания персонализированного клиентского опыта, увеличения продаж, увеличения доходов и предоставления превосходного обслуживания клиентов.

Ритейлеры даже используют интеллектуальные датчики и Wi-Fi для отслеживания движения покупателей, наиболее часто посещаемых проходов, а также того, как долго клиенты задерживаются в проходах, среди прочего. Они также собирают данные из социальных сетей, чтобы понять, что клиенты говорят об их бренде, их услугах, и соответствующим образом корректировать дизайн своих продуктов и маркетинговые стратегии.

7. Транспорт

Аналитика больших данных имеет огромное значение для транспортной отрасли. В странах по всему миру как частные, так и государственные транспортные компании используют технологии больших данных для оптимизации планирования маршрутов, контроля трафика, управления дорожными заторами и улучшения обслуживания. Кроме того, транспортные службы даже используют большие данные для управления доходами, внедрения технологических инноваций, улучшения логистики и, конечно же, для завоевания превосходства на рынке.

Тематические исследования больших данных

1. Уолмарт

Walmart использует большие данные и интеллектуальный анализ данных для создания персонализированных рекомендаций по продуктам для своих клиентов. С помощью этих двух новых технологий Walmart может выявить ценные шаблоны, показывающие наиболее часто покупаемые продукты, самые популярные продукты и даже самые популярные наборы продуктов (товары, которые дополняют друг друга и обычно покупаются вместе).

Основываясь на этих данных, Walmart создает привлекательные и персонализированные рекомендации для отдельных пользователей. Эффективно внедрив методы интеллектуального анализа данных, гигант розничной торговли успешно увеличил коэффициент конверсии и существенно улучшил обслуживание клиентов. Кроме того, Walmart использует технологии Hadoop и NoSQL, чтобы предоставить клиентам доступ к данным в режиме реального времени, собранным из разрозненных источников.

2. Американ Экспресс

Гигант кредитных карт использует огромные объемы данных о клиентах для определения индикаторов, которые могут отражать лояльность пользователей. Он также использует большие данные для создания передовых прогностических моделей для анализа исторических транзакций, а также 115 различных переменных для прогнозирования потенциального оттока клиентов. Благодаря решениям и инструментам работы с большими данными American Express может определить 24% счетов, которые с большой вероятностью будут закрыты в ближайшие четыре-пять месяцев.

3. Дженерал Электрик

По словам Джеффа Иммельта, председателя General Electric, за последние несколько лет GE удалось объединить лучшее из обоих миров — « физического и аналитического миров ». GE тщательно использует большие данные. Каждая машина, работающая под управлением General Electric, генерирует данные о том, как она работает. Затем команда аналитиков GE обрабатывает эти колоссальные объемы данных, чтобы извлечь из них важные сведения и соответствующим образом перепроектировать машины и их операции.

Сегодня компания осознала, что даже незначительные улучшения, какими бы незначительными они ни были, играют решающую роль в инфраструктуре их компании. Согласно статистике GE, большие данные могут повысить производительность на 1,5% в США, а данные, собранные за 20 лет, могут увеличить средний национальный доход на ошеломляющие 30%!

4. Убер

Uber — один из крупнейших поставщиков такси в мире. Он использует данные о клиентах для отслеживания и определения наиболее популярных и наиболее часто используемых услуг пользователями. После сбора этих данных Uber использует аналитику данных для анализа моделей использования клиентов и определения того, каким услугам следует уделять больше внимания и важности.

Помимо этого, Uber использует большие данные еще одним уникальным способом. Uber внимательно изучает спрос и предложение на свои услуги и соответствующим образом меняет тарифы на такси. Это механизм повышения цен, который работает примерно так: предположим, когда вы спешите и вам нужно заказать такси в людном месте, Uber возьмет с вас двойную сумму!

5. Нетфликс

Netflix — одна из самых популярных платформ потоковой передачи онлайн-видео по запросу, которую используют люди во всем мире. Netflix является основным сторонником системы рекомендаций. Он собирает данные о клиентах, чтобы понять конкретные потребности, предпочтения и вкусовые предпочтения пользователей. Затем он использует эти данные, чтобы предсказать, что понравится отдельным пользователям, и создать для них персонализированные списки рекомендаций по контенту.

Сегодня Netflix стал настолько обширным, что даже создает уникальный контент для пользователей. Данные — это секретный ингредиент, который питает как механизмы рекомендаций, так и новые решения в отношении контента. Наиболее важные данные, используемые Netflix, включают заголовки, которые смотрят пользователи, пользовательские рейтинги, предпочтительные жанры и то, как часто пользователи останавливают воспроизведение, и это лишь некоторые из них. Hadoop, Hive и Pig — это три основных компонента структуры данных, используемой Netflix.

6. Проктер энд Гэмбл

Procter & Gamble существует уже много лет. Однако, несмотря на то, что P&G является «старой» компанией, она далеко не старая в своем роде. Осознав потенциал больших данных, P&G начала внедрять инструменты и технологии больших данных в каждом из своих бизнес-подразделений по всему миру. Основное внимание компании при использовании больших данных заключалось в использовании информации в режиме реального времени для принятия более взвешенных решений.

Для достижения этой цели P&G начала собирать огромное количество структурированных и неструктурированных данных по исследованиям и разработкам, цепочке поставок, операциям с клиентами и взаимодействиям с ними как из репозиториев компании, так и из онлайн-источников. Глобальный бренд даже разработал системы и процессы обработки больших данных, чтобы предоставить менеджерам доступ к последним отраслевым данным и аналитике.

7. Налоговое управление

Да, даже госструктуры не гнушаются использовать Big Data. Налоговая служба США активно использует большие данные для предотвращения кражи личных данных, мошенничества и несвоевременных платежей (людей, которые должны платить налоги, но не платят их вовремя).

IRS даже использует возможности больших данных для обеспечения и обеспечения соблюдения налоговых правил и законов. На данный момент IRS успешно предотвратила мошенничество и аферы на миллиарды долларов, особенно в случае кражи личных данных. За последние три года он также восстановил более 2 миллиардов долларов США.

Подведение итогов

Мы надеемся, что смогли ответить на вопрос «Что такое большие данные?» вопрос достаточно ясно. Мы надеемся, что вы поняли о типах больших данных, характеристиках больших данных, вариантах использования и т. д.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой Executive PG по разработке программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические рекомендации. на семинарах, более 400 часов тщательного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.