Простыми словами:
Что такое Бигдата?
В последнее время термин «Бигдата» (большие данные)- находится в центре внимания, но не многие знают, что это!

IB
M утверждает, что предприятия по всему миру ежедневно генерируют почти 2,5 квинтиллиона байтов данных! Это цифра с 18 нулями. Квинтиллион километров — это примерный диаметр нашей галактики, которая называется Млечный Путь.

статистика
Почти 90% глобальных данных было получено только за последние 2 года.

Если раньше данные можно было получать только из электронных таблиц и баз данных, то сегодня данные поступают отовсюду:

Электронные письма, интернет транзакции, журналы посещений сайтов, с мобильных приложений, из соцсетей, мессенджеров, датчиков, счетчиков и много, много другого.


итак
Что такое Бигдата и для чего они нужны?

«Большие данные» - это информационные ресурсы большого объема, скорости и разнообразия - требующие экономичных форм обработки.

Их необходимо обрабатывать и анализировать, чтобы получить ценную информацию, которая поможет предприятиям и организациям работать эффективнее.

маркетинг
Как используются Большие данные в маркетинге?

Анализируя данные из социальных сетей компании по всему миру составляют рекламные стратегии.

К примеру технология "Look-alike" показывает рекламные материалы только тем пользователям, которые похожи на ваших текущих клиентов: интересы, потребляемые товары, сумма и частота покупок, часто посещаемые места и т.д.



!
А сервис Google.trends очень точно укажет маркетологу прогноз сезонной активности спроса на конкретный продукт, его колебания и географию запросов.

Достаточно сопоставить эти сведения со статистическими данными интернет магазина и можно четко распределить бюджет на размещение рекламы с указанием месяца, региона и даже времени суток.

Медицина
Как используются Большие данные в медицинской сфере?
Большие данные уже начали создавать огромные изменения в секторе здравоохранения.

На основе больших данных и искусственного интеллекта с помощью носимых устройств для фитнеса, телеметрии, удаленного мониторинга и прогнозной аналитики - медицинские специалисты, теперь могут предоставлять индивидуальные медицинские услуги отдельным пациентам.


!

Apple разработала Apple HealthKit, CareKit и ResearchKit.

Основная цель - дать пользователям iPhone возможность хранить и получать доступ к своим медицинским записям в режиме реального времени, предоставлять данные электронной истории болезни, отчеты о результатах анализов и общего состояния человека.

транспорт
Как используются Большие данные в транспортной отрасли?
Аналитика больших данных имеет огромное значение для транспортной отрасли.

В разных странах мира как частные, так и государственные транспортные компании используют технологии больших данных для оптимизации планирования маршрутов, контроля трафика, управления дорожными заторами, улучшения обслуживания дорог и управления дорожной безопасности.

!

Uber внимательно изучает спрос и предложение на свои услуги и соответственно меняет тарифы на такси.

Это механизм повышения цен! Он работает примерно так: предположим, когда вы спешите и вам нужно заказать такси в многолюдном месте, тогда Uber взимает с вас двойную сумму!

торговля
Как используются Большие данные в розничной торговле?
За прошедшие годы розничные магазины собрали огромные объемы данных из местных демографических опросов, POS-сканеров, карт лояльности клиентов, складских данных и так далее.

Розничные торговцы даже используют интеллектуальные датчики и Wi-Fi для отслеживания движения клиентов, чтобы определить наиболее посещаемые ряды, а также как долго клиенты задерживаются на определенных полках.


!

Walmart использует Большие данные для создания индивидуальных рекомендаций по продуктам для своих покупателей.

С помощью интеллектуального анализа Walmart может выявить зависимость спроса от сезона, наиболее часто покупаемые продукты и даже продукты, которые дополняют друг друга и обычно покупаются вместе.

Биржа
Как используются Большие данные в трейдинге?

Трейдинг и биржевая аналитика с ее огромными потоками информации — это как раз та область, в которой анализ данных дает огромное преимущество.

Используется множество разнообразных источников: официальные документы, средства массовой информации, отзывы, социальные сети, а также биржевые сводки
позволяют извлечь необходимую информацию и улучшить точность предсказания цены.

банки
Как используются Большие данные в банковском секторе?
Большие Данные в банковском секторе дают возможность точнее проанализировать кредитоспособность заемщика и сократить при этом время рассмотрения кредитных заявок.

А также в режиме реального времени отслеживать мошеннические действия, неправомерное использование кредитных карт, ошибочные изменения в статистике и т. д.

!
Гигант кредитных карт American Express анализируя большие данные, которые содержат истории ваших покупок и все транзакции, способен предугадать когда в следующий рас вам может понадобится кредит.

А также благодаря работе с большими данными American Express может определить 24% счетов, которые с высокой вероятностью будут закрыты в ближайшие четыре-пять месяцев.

ИТ
Как используются Большие данные в информационных технологиях?
ИТ-компании по всему миру, являющиеся одними из крупнейших пользователей больших данных.

Комбинируя технологии больших данных с машинным обучением и искусственным интеллектом, ИТ-сектор использует их для создания новых программ и приложений, для анализа рынка, для анализа поведения пользователей и оценки эффективности ИТ-продуктов.

образование
Как используются Большие данные в образовании?
В сфере цифрового образования очень большой объем данных: о взаимодействии студентов с электронными системами обучения, электронными учебниками, онлайн-курсами, тестами и системами оценки.

Это позволяет анализировать эффективность учебных материалов и успеваемость учащихся, применить персонализацию обучения и предложить дополнительный курс отстающему студенту
.
синоптика
Как используют Большие данные синоптики?

По всему миру установлены датчики погоды и спутники.

С них собирается огромное количество данных, которые затем используются не только для мониторинга погоды но и для изучения условий окружающей среды, глобального потепления, предупреждения стихийных бедствий и предотвращения кризисных ситуаций.

страховка
Как используют Большие данные страховщики?
Так как большие данные собираются из разносторонних источников, это открывает безграничные возможности для страховой отрасли.

Например, если клиент намеревается приобрести автострахование в Кении - компании могут получить данные об уровне безопасности для вождения в непосредственной близости от покупателя, прошлые записи его истории вождения и наиболее эффективно рассчитать стоимость автострахования.

госслужбы
Как использует Большие данные государство?

Правительства любой страны ежедневно сталкиваются лицом к лицу с огромным объемом географических, демографических и статистических данных, для планирования роста ВВП, уровня безработицы, потребления энергоресурсов, сельского хозяйства и медицинских услуг.

При этом не исключается мониторинг терроризма, кибер-безопасность, разведка и многое другое.



!

IRS (Внутренняя налоговая служба) США активно использует большие данные для мониторинга соблюдения налоговых правил и законов

А также предотвращения кражи личных данных, мошенничества и несвоевременных платежей (людей, которые должны платить налоги, но не платят их в свое время).

развлечения
Как используют Большие данные в сфере развлечения?

Большие данные определяют не только какой фильм или сериал вам предложить посмотреть следующим, но и какие фильмы для вас снимать.

Вслед за кино и телеиндустрией, мир музыки от iTunes до YouTube Music оперируют огромными массивами данных о пользовательских предпочтениях и привычках для планирования медиапотоков.


!

Netflix - главный сторонник механизма рекомендаций. Он собирает данные о клиентах включая поисковые запросы, предпочитаемые жанры, истории просмотров и частоту остановки воспроизведения.

Затем он использует эти данные для создания персонализированных рекомендаций по контенту.

заключение
«Успех в области аналитики определяется не инструментами и технологиями, а людьми, которые применяют эти инструменты и технологии» - Билл Фрэнкс.

Умение работать с Большими данными - является одним из ключевых навыков на сегодня и в ближайшем будущем.

Потому неудивительно, что такие профессии как: Аналитик больших данных, Специалист по обработке данных, Data Sientist, Аналитик рыночного риска, Количественный разработчик, ICO-аналитик стали настолько востребованы.
Оцените пожалуйста пост!
Читайте и остальные статьи в моем блоге и не забывайте делиться с друзьями ссылкой, если материал вам понравился!
Айкен Каратаев
CEO Центр профориентации