Μη κατηγοριοποιημένο

Что Такое Massive Information?

Что Такое Massive Information?

Сегодня же машинное обучение и information analysis вполне доступны представителям среднего и малого бизнеса. Уже в прошлом году, по данным SMB, fifty seven% компаний, которые относятся к малому бизнесу, использовали Big Data при разработке решений для роста предприятий. Руководитель центра компетенции «Большие данные и искусственный интеллект» в ГК «Ланит», генеральный директор и основатель компании CleverDATA. Более 20 лет опыта работы в индустрии ИТ в области разработки корпоративных информационных систем, систем сбора и обработки данных и систем поддержки принятия решений. Работал в компаниях, занимающихся внедрением и разработкой ПО, банковской автоматизацией и интвестиционно-банковской деятельностью. Big Data – технологии для обработки очень больших объемов данных с целью получения простых и полезных для бизнеса результатов – это один из главных новых трендов ИТ рынка. А сервис 1С-Битрикс BigData – это пожалуй, первый отечественный сервис, основанный на этой технологии.

Одна из проблем, с которой сегодня сталкивается российский digital-рынок при работе с большими данными, — это нехватка сильных специалистов в области. Они свободно говорят на языке бизнеса, разбираются в своей предметной области, понимают ее основные проблемы и помогают подойти к их решению со стороны данных. Перечисленные навыки редко приобретаются на курсах статистики, поэтому специалисты, обладающие такой экспертизой, пользуются большим спросом. Несколько лет назад технологии анализа Big Data были актуальны в основном только для крупных компаний, обладавших техническими и финансовыми возможностями наладить сложную систему работы с большими данными.

Специализация Big Data Science позволяет получить и расширить необходимые навыки для работы в области аналитики больших данных как для специалистов, имеющих опыт, так и для начинающих. Они поступают как из собственных систем лояльности, так и от партнёров. Полученные данные компании складывают в хранилища данных, где затем обогащают и анализируют их, строят аналитические модели и витрины (срезы, представляющие собой массивы тематической, узконаправленной информации). В результате ритейлеры получают возможности для поиска дополнительных точек роста и автоматизации бизнеса. Обзор и словарь» устанавливает термины и определения основных понятий в области технологий работы с большими данными. Применение таких технологий актуально в телекоммуникационном секторе, банковской сфере, энергетике, здравоохранении и других отраслях. Без использования больших массивов накопленных данных невозможно развитие технологий искусственного интеллекта, новых производственных технологий, построение цифровых двойников для умных производств, а также создание умных городов.

Помимо кадровой экспертизы, успех работы с Big Data зависит от того, насколько регулярно компания совершенствует алгоритмы анализа данных и тестирует новые гипотезы. Поэтому, чтобы data-driven подход приносил ощутимую ценность для бизнеса, необходимо развивать экспериментаторский дух и поддерживать его соответствующим бюджетом.

Несмотря на все сложности с внедрением Big Data, бизнес намерен увеличивать вложения в это направление. Как следует из данных Gartner, в 2013 году 64% крупнейших мировых компаний уже инвестировали, либо имеют планы инвестировать в развертывание технологий в области Big Data для своего бизнеса, тогда, как в 2012 году таких было 58% http://Twenty-Two.ru/. По данным исследования Gartner, лидерами инвестирующих в Big Data отраслей являются медиа компании, телеком, банковский сектор и сервисные компании. Удачный опыт ритейла стимулирует другие отрасли рынка находить новые эффективные способы монетизации больших данных, чтобы превратить их анализ в ресурс, работающий на развитие бизнеса.

Благодаря этому, по прогнозам экспертов, в период до 2020 года инвестиции в управление, хранение снизятся на каждый гигабайт данных с 2$ до zero,2$, а вот на изучение и анализ технологических свойств Big Data вырастут всего на forty%. Технологии Big Data уже обыденность — множество компаний использует их для решения задач своего бизнеса, наряду савтоматизацией и CRM. Будущее больших данных — применение технологий Blockchain, глубокое внедрение искусственного интеллекта, повсеместный переход на облачные сервисы и платформы для самостоятельной работы, а также анализ Dark Data — всей неоцифрованной информации о компании. На базе Томского политехнического университета функционирует Лаборатория обработки и анализа больших данных .

Первым применением этого искусственного интеллекта станет оптимизация (персонализация) интернет-магазинов на движке Битрикс под каждого нового посетителя. На основе анализа большого количества данных о всех прошлых посетителях, сервис сможет предсказывать поведение нового посетителя на сайте, выделять похожих на него клиентов, и делать ему персонализированные предложения на основе истории покупок других клиентов. Вероятно, скоро можно будет ожидать Big Data функции и в системе управления бизнесом Битрикс24.

Современные технологии анализа больших данных дают возможность оперативно решать аналитические задачи, используя как накопленный массив информации, так и данные о текущих продажах. В третьих, ценность технологий Big Data заключается в предоставлении инсайтов Хорошие аналитики остаются дефицитом на рынке. Ими принято называть специалистов, имеющих глубокое понимание коммерческого смысла данных и знающих, как правильно их применять. Анализ данных является средством для достижения целей бизнеса, и чтобы понять ценность Big Data, необходима соответствующая модель поведения и понимание своих действий. В этом случае большие данные дадут массу полезной информации о потребителях, на основе которой можно принять полезные для бизнеса решения.

Обзор и словарь» прописан перечень терминов и определений основных понятий в области технологий работы с большими данными. Документ должен обеспечить взаимопонимание в области «большие данные» между заинтересованными сторонами – органами власти, коммерческими компаниями и научно-образовательным сообществом. Практически во всех крупных проектах фирмы «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» многие технологии не только применяются впервые, но и являются собственными разработками фирмы.Этот факт признан и в академической среде. Ельцина (УрФУ) совместно с фирмой ООО «ДАТА-ЦЕНТР Автоматика» была открыта базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа».