Важность Больших данных (Big Data) проистекает не только из того, сколько данных у вас есть, а, скорее, из того, что именно вы собираетесь с данными делать. Данные могут быть получены и проанализированы из непредсказуемых источников и могут быть использованы для решения многих вопросов. Давайте посмотрим на примеры использования, представляющие важность для реальной жизни, построенные на известных сценариях с помощью больших данных.
Следующий ниже рисунок помогает нам понять характер решения по обработке больших данных, обслуживающего различные отрасли промышленности. Хотя это не обширный список отраслей, в которых большие данные играют важную роль в бизнес-решениях, давайте обсудим эти несколько отраслей:
Социальные медиа
Контент социальных медиа - это информация, равно как и взаимодействия, такие как просмотры, лайки, демография, акции, читатели, уникальные посетители, комментарии и скачивания. Поэтому если рассматривать социальные медиа и большие данные (Big Data), то они взаимосвязаны. В конце концов, важно то, как ваши усилия, связанные с социальными медиа, способствуют бизнесу.
Я наткнулся на одно замечательное высказывание: нет такого понятия, как доход от инвестиций в социальные медиа, - это во всех смыслах доход от инвестиций в бизнес.
Одним из примечательных примеров возможностей больших данных в Facebook является предоставление информации об образе жизни потребителей, шаблонах поиска, симпатиях, демографии, покупательских привычках и т. д. Facebook хранит около 100 Пб данных и накапливает 500 Тб данных почти ежедневно. С учетом количества подписчиков и собранных данных ожидается, что в ближайшие три года этот объем составит более 60 зеттабайт. Чем больше данных у вас есть, тем больше аналитической обработки вы можете проводить с помощью сложных прецизионных подходов для получения лучшей отдачи от инвестиций (ROI). Информация, полученная из социальных медиа, также используется при отслеживании целевой аудитории на предмет привлекательности и прибыльности рекламы.
Facebook имеет умный сервис под названием Graph Search, который помогает вам выполнять расширенный поиск по нескольким критериям. Например, вы можете искать людей мужского пола, живущих в Ахмадабаде, которые работают в KNOWARTH Technologies. Google также помогает вам уточнять поиск. Такие виды поиска и фильтров ими не ограничиваются; поисковый запрос также может содержать образование, политические взгляды, возраст и имя. Таким же образом вы еще можете запрашивать отели, фотографии, песни и многое другое. Вот здесь как раз и находится отдача от бизнес-инвестиций компании Facebook, которая предоставляет свои рекламные услуги, опирающиеся на конкретные критерии, такие как регионы, интересы или другие специфические особенности пользовательских данных. Google также предоставляет аналогичную платформу под названием Google AdWords.
Политика
Эра больших данных играет важную роль в политике; политические партии используют различные источники данных для отслеживания своих избирателей и улучшения своих избирательных кампаний. Аналитическая обработка больших данных также внесла значительный вклад в переизбрание Барака Обамы в 2012 году благодаря повышению вовлеченности и освещению именно тех тем, которые были важны для избирателей.
Нарендра Моди считается одним из самых технологичных и социально-ме- дийно подкованных политиков в мире! У него почти 500 миллионов просмотров в Google+, 30 миллионов подписчиков в Twitter и 35 миллионов лайков в Facebook! Нарендра Моди состоит в партии Бхартия Джанта (BJP); анализ больших данных несет главную ответственность за успешные для партии BJP и ее партнеров Индийские всеобщие выборы в 2014 году с использованием инструментов с открытым исходным кодом, которые помогли им войти в прямой контакт со своими избирателями. BJP дотянулась до своих колеблющихся избирателей и даже до тех, кто не был настроен идти голосовать, поскольку они проводили мониторинг разговоров в социальных сетях, отправляли соответствующие сообщения и использовали тактические приемы, чтобы улучшить свое видение избирательной кампании.
За семь месяцев загодя Нарендра Моди сделал заявление о приоритете туалетов перед храмами, после чего цифровая команда внимательно следила за разговорами в социальных сетях вокруг этого заявления. Было отмечено, что, по крайней мере, 50% пользователей были согласны с этим заявлением. Это был именно тот случай, когда возможность завоевать сердца избирателей была преобразована в миссию Swacch Bharat, что означает гигиеническую Индию. Результаты были ошеломляющими; поддержка партии BJP выросла почти до 30% всего за 50 часов.
Наука и исследование
Знаете ли вы, что с помощью больших данных расшифровка генома человека, которая на самом деле заняла 10 лет, теперь происходит едва ли не за день, а это почти в 100 раз меньше стоимости, предсказываемой законом Мура? Еще в 2000 году, когда Sloan Digital Sky Survey (SDSS, Слоановский цифровой небесный обзор), проект широкомасштабного исследования многоспектральных изображений и спектров красного смещения звезд и галактик, начал собирать астрономические данные, этот сбор происходил со скоростью около 200 Гб за ночь, что в то время было намного выше, чем данные, собранные за всю историю астрономии.
Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) широко использует большие данные, учитывая огромный объем научных исследований. NASA собирает данные со всей Солнечной системы, чтобы раскрыть неизвестную информацию о Вселенной; его массивная коллекция данных является важным активом для науки и исследований и принесла пользу человечеству по различным направлениям. NASA получает данные, хранит их и эффективно использует самыми разными способами. Случаев использования данных агентства NASA так много, что их было бы трудно здесь перечислить!
Энергетика
Одна из ведущих энергетических компаний в Индии помогает улучшать потребление энергии с помощью предсказательного анализа больших данных, помогающего строить более прочные отношения с клиентами. Эта компания подключается к более чем 150 коммунальным услугам и обслуживает более 35 миллионов домашних хозяйств для улучшения использования энергии и снижения затрат и выбросов углерода. Она также предоставляет аналитические отчеты поставщикам коммунальных услуг, состоящих из более чем 10 миллионов точек данных каждый день, с целью целостного обзора использования для аналитических целей. Бытовые клиенты получают эти отчеты в счетах, которые показывают, где потребление энергии может быть уменьшено, и тем самым непосредственно помогают потребителям оптимизировать затраты на энергию.
Обнаружение мошенничества
Когда дело доходит до безопасности, обнаружения мошенничества или соблюдения законодательных требований, большие данные - это ваша вторая половинка, и именно если ваша вторая половинка помогает вам в выявлении и предотвращении проблем, прежде чем они ударят, то это становится «золотой серединой» для бизнеса. Большую часть времени мошенничество обнаруживается уже после того, как оно произошло, когда вам, возможно, уже был нанесен ущерб. Последующие шаги, очевидно, будут минимизировать воздействие и улучшать области, которые могут помочь вам предотвратить его повторение.
Многие компании, которые вовлечены в самые разные типы обработки транзакций или претензий, широко используют методы обнаружения мошенничества. Платформы больших данных помогают им анализировать транзакции, претензии и т. д. в режиме реального времени, а также тенденции или аномальное поведение для предотвращения мошеннических действий.
Агентство национальной безопасности (АНБ) также занимается аналитической обработкой больших данных, чтобы срывать планы террористов. С помощью передовых методов обнаружения мошенничества на основе больших данных многие органы безопасности используют инструменты больших данных для прогнозирования преступной деятельности, мошенничества с кредитными картами, отлавливают преступников и предотвращают кибератаки. С каждым днем, по мере того как изменяются схемы мошенничества, несоблюдения законодательных требований и нарушения систем безопасности, соответственно, становятся все богаче методы противоборства мошенническим транзакциям со стороны органов безопасности, чтобы идти на шаг впереди для таких нежелательных сценариев.
Здравоохранение
В настоящее время трекер здоровья на запястье - это весьма обыденная вещь; однако с помощью больших данных он не только показывает вашу личную панель мониторинга или изменения показаний с течением времени, но и дает вам соответствующие предложения, основанные на медицинских данных, которые он собирает для улучшения вашего рациона, а также аналитические факты о таких людях, как вы. Таким образом, из простых наручных трекеров здоровья можно получить много сведений, которые могут улучшить здоровье пациента. Компании, предоставляющие такие услуги, также анализируют влияние на здоровье, прослеживая тенденции. Постепенно такие носимые устройства также начинают использоваться в отделениях неотложной медицинской помощи для быстрого анализа характера неотложных восстановительных мер со стороны врача.
Используя данные, накопленные государственными учреждениями, файлы социальных служб, отчеты о травматизме и клинические данные, больницы могут помочь оценить потребности в здравоохранении. Географические статистические данные, основанные на многочисленных факторах, от роста численности населения и заболеваемости до повышения качества жизни людей, сопоставляются для определения наличия медицинских услуг, машин скорой помощи, служб экстренной помощи, планов борьбы с пандемией и других соответствующих служб здравоохранения. Все эти меры, которые осуществляются несколькими учреждениями на регулярной основе для прогнозирования эпидемий гриппа, помогают свести к нулю вероятные экологические опасности, риски для здоровья и негативные тенденции.
Бизнес-картирование
Компания Netflix имеет миллионы подписчиков; она использует большие данные и аналитические данные о привычках подписчиков на основе возраста, пола и географического положения, чтобы индивидуально настраивать те аспекты, которые, как оказалось, генерируют большую деловую активность в соответствии с ожиданиями компании.
Компания Amazon еще в 2011 году начала присуждать $5 своим клиентам, которые используют мобильное приложение Amazon Price Check для сканирования продуктов в магазине, захвата изображения и поиска самых низких цен. Оно также имело возможность проставлять внутреннюю цену магазина на товары. Роль больших данных заключалась в том, чтобы всю информацию о товарах можно было увязать с товарами Amazon для сравнения цен и тенденций клиентов и, соответственно, планировать маркетинговые кампании и предложения на основе ценных данных, которые аккумулировались, чтобы доминировать на быстро развивающемся конкурентном рынке электронной коммерции.
Компания Макдональдс имеет более чем 35 000 местных ресторанов, которые обслуживают около 75 миллионов клиентов в более чем 120 странах. Она использует большие данные, чтобы получать представление о том, как улучшить опыт клиентов, и предлагает ключевые факторы компании, такие как состав меню, продолжительность ожидания в очереди, размер заказа и модель заказов клиентов, что в совокупности помогает им оптимизировать эффективность своих операций и индивидуальных настроек на основе географических местоположений для обеспечения прибыльности бизнеса.
Есть много реальных случаев использования больших данных (Big Data), которые изменили человечество, технологии, предсказания, здоровье, науку и исследования, закон и порядок, спорт, опыт клиентов, энергетику, финансовую торговлю, робототехнику и многие другие области. Большие данные - это неотъемлемая часть нашей повседневной жизни, которая не всегда очевидна, но, без всяких сомнений, во многих отношениях играет значительную роль в том, что мы делаем. Пришло время подробно рассмотреть то, как структурирован жизненный цикл больших данных. Это даст более четкую картину многих областей, которые играют значительную роль в размещении данных в том месте, где они могут быть использованы для обработки.
Введение в Большие lанные (Big Data) - видео
