Ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi. Katta ma'lumotlar nima? Prognoz modellashtirish, chuqurlashgan statistikalar

Qiyinchiliklar to'xtamaydi
Katta ma'lumotlarni kiritish bilan bog'liq barcha qiyinchiliklarga qaramay, biznes ushbu yo'nalishdagi sarmoyani oshirishni rejalashtirmoqda. Gartner ma'lumotlaridan kelib chiqqan holda, 2013 yilda dunyodagi eng yirik kompaniyalarning 64 foizi sarmoya kiritgan yoki ularning bizneslari uchun katta ma'lumotlar maydoniga investitsiyalarni joylashtirishga sarmoya kiritishgan, 2012 yilda 58 foizi istiqomat qilishgan. Gartnerning tadqiqotlariga ko'ra, Katta ma'lumotlar sanoatida sarmoya kiritadigan etakchi kompaniyalar, telekommunikatsiya, bank sektori va xizmat ko'rsatish kompaniyalari. Katta ma'lumotlarni amalga oshirishning muvaffaqiyatli natijalariga ko'ra ko'plab yirik chakana savdogarlarga radio chastota identifikatsiya qilish vositalaridan, logistika va to'ldirish tizimlaridan foydalangan holda olingan ma'lumotlar foydalanish borasida erishildi (ingliz tilidan. to'ldirish. - to'planish, to'ldirish - R & T), shuningdek, sodiqlik dasturlaridan. Muvaffaqiyatli chakana tajriba bozorning boshqa sohalarini biznesni rivojlantirish bo'yicha resurslarni qayta ishlash uchun ularni tahlil qilish uchun qo'shimcha ma'lumotlarni saqlash uchun yangi ma'lumotlarni kiritish uchun yangi samarali usullarni izlaydi. Buning uchun ekspertlarning fikriga ko'ra, 2020 yilgacha bo'lgan investitsiyalarga kiritilgan investitsiyalar, 2 dan 0,2 AQSh dollari miqdoridagi investitsiyalar uchun investitsiyalar faqat 40 dan oshadi va tahlil qilish uchun har bir gigabayt ma'lumotlari uchun qisqaradi %.
Katta ma'lumotlar mintaqasida turli investitsiya loyihalarida taqdim etilgan xarajatlar boshqacha. Ajolaning narxi ma'lum echimlarga asoslangan mahsulot turlariga bog'liq. Mutaxassislarning fikriga ko'ra, investitsiya loyihalarining xarajatlarining eng katta qismi, ma'lumotlarni yig'ish, ma'lumotlarni tuzish, tozalash va boshqarish.
Bu qanday amalga oshirildi
Dasturiy ta'minotning ko'plab kombinati mavjud va apparatBu sizga turli xil biznes fanlari uchun samarali ma'lumotlar echimlarini yaratishga imkon beradi: ijtimoiy mediadan va mobil ilovalar, intellektual tahlil qilish va tijorat ma'lumotlarini vizualizatsiya qilishdan oldin. Katta ma'lumotlarning muhim foydasi keng tarqalgan ma'lumotlar bazalari bilan mos keladigan yangi vositalarning mosligi, masalan, ko'p kanalli savdo va mijozlarni qo'llab-quvvatlashda intizom-intizomiy loyihalar bilan ishlashda muhim ahamiyatga ega.
Katta ma'lumotlar ketma-ketligi ma'lumotlar to'plashdan iborat bo'lib, ular hisobot va kontekstlardan foydalangan holda olingan ma'lumotni, shuningdek, kontekstlarni yaratish, shuningdek, harakatlar bo'yicha tavsiyalar shakllantirish. Katta ma'lumotlar bilan ishlashda yuqori ma'lumotlarni to'plash xarajatlari, oldindan noma'lum ishlov berishning natijasi, asosiy vazifa aniq tushunishdir, buning aniq tushuncha bo'lib, ularda qancha turadi. Bunday holda, ma'lumotlar yig'ish o'ziga xos axborot vazifalarini faqat zaruriy topshiriqlarni echish uchun zarur bo'lgan jarayonga aylanadi.
Masalan, telekommunikatsiya provayderlari juda ko'p miqdordagi ma'lumotlarni, shu jumladan doimiy ravishda to'ldirib boriladigan geolyatsiyalarni birlashtiradi. Ushbu ma'lumotlar reklama agentliklariga tijorat agentliklariga, shuningdek, chakana va banklar va banklar uchun ishlatishi mumkin. Bunday ma'lumotlar savdo nuqtai nazaridan odamlarning kuchli maqsadli oqimining mavjudligi to'g'risidagi ma'lumotlar asosida savdo nuqtai nazarini hal qilishda muhim rol o'ynaydi. Londondagi tashqi qalqonlarda reklama samaradorligini o'lchash misolida misol mavjud. Endi bunday reklamaning yoritilishi faqat reklama tuzilmalari yaqinidagi yo'lovchilarni hisoblaydigan maxsus qurilmaga ega bo'lgan odamlarni joylashtirish orqali o'lchash mumkin. Reklama samaradorligini o'lchashning ushbu turiga nisbatan uyali aloqa operatori ko'proq imkoniyatlarga ega - u o'z abonentlarining joylashuvini aniq biladi, u ularning demografik xususiyatlari, jinsi, yoshi, oilaviy holatini biladi.
Bunday ma'lumotlarga ko'ra, kelajakda reklama qalqonidan o'tgan muayyan odamning xohish-istaklaridan foydalangan holda reklama xabarining mazmunini o'zgartirish istiqbollari ochiladi. Agar ma'lumotlar shuni ko'rsatadiki, odamning o'tishi juda ko'p sayohat qiladi, keyin u kurortning reklamasini ko'rsatishi mumkin. Futbol o'yin tashkilotchilari muxlislar sonini faqat o'yinga kelishganda baholashlari mumkin. Ammo ular uyali aloqa operatoridan ma'lumot olish imkoniga ega bo'lishgan bo'lsa, tashrif buyuruvchilar bir soat yoki oydan bir soat oldin bo'lgan, bu tashkilotchilarga quyidagi o'yinlarni reklama qilish joylarini rejalashtirish imkoniyatini beradi.
Yana bir misol, ikkala bank ham firibgarlikning oldini olish uchun katta ma'lumotlardan foydalanishlari mumkin. Agar mijoz kartaning yo'qolishini e'lon qilsa va uni o'z yordami bilan sotib olishda bankning telefonining telefonining telefonining telefonning telefonini sotib olish mintaqasidagi joylashuvini ko'rib chiqadi Mijoz uni aldashga urinmadi. Aksincha, mijoz do'konda xarid qilsa, Bank tranzaktsiya amalga oshirilayotgan karta va mijozning telefoni bir joyda, bu uning egasi kartadan zavqlanishini yakunlaydi. Katta ma'lumotlarning bunday afzalliklari tufayli ushbu chegaralar kengaytirilib, an'anaviy ma'lumotlar omborlarida ishlamoqda.
Katta ma'lumotlar qarorlarini amalga oshirish to'g'risida muvaffaqiyatli qaror qilish uchun kompaniya investitsiya ishini hisoblashi kerak va bu ko'plab noma'lum tarkibiy qismlar tufayli katta qiyinchiliklarga olib keladi. Bunday hollarda tahlillarning paradoksi kelajakni o'tmishdagi kelajakda kelajakda bashorat qilishni bashorat qiladi, bu ko'pincha yo'q. Bunday holda, muhim omil bu dastlabki harakatlarining aniq rejalashtirishidir:
Birinchidan, katta ma'lumot texnologiyalarini hal qilish uchun ushbu vazifani hal qilish uchun ushbu vazifani tanlangan kontseptsiyaning sadoqatini aniqlash demakdir. Ushbu vazifa bilan bog'liq ma'lumotlarni aniq to'plashga e'tibor qaratish kerak va kontseptsiyani sinov paytida siz kelajakda ko'proq ma'lumotni qabul qilishingizga imkon beradigan turli xil vositalar, jarayonlar va boshqaruv usullaridan foydalanishingiz mumkin.
Ikkinchidan, ko'nikma va ma'lumotlar bo'lmagan tahlil tajribasi bo'lmagan kompaniya katta ma'lumotlar loyihasini muvaffaqiyatli amalga oshirish imkoniyatiga ega bo'lishlari dargumon. Kerakli bilimlar har doim oldingi tahlil tajribasidan kelib chiqadi, bu ma'lumotlar bilan ishlash sifatiga ta'sir qiluvchi asosiy omil hisoblanadi. Ma'lumotdan foydalanish madaniyatida muhim rol o'ynaydi, chunki ko'pincha bu biznes haqida qattiq haqiqatni ochadi va bu haqiqatni qabul qiladi va u bilan ishlash zarur.
Uchinchidan, katta ma'lumotlar texnologiyalarining qiymati yaxshi tahlilchilarni bozorda kamsituvchi bo'lib qolishi kerak. Ular tijorat nuqtai nazarini chuqur anglab etadigan va ularni qanday qo'llashni bilishgan mutaxassislarni chaqirish odatiy holdir. Ma'lumotni tahlil qilish biznes maqsadlariga erishish va katta ma'lumotlar qiymatini tushunish, tegishli xulq-atvor modeli va uning harakatlarini tushunish zarur. Bunday holda, katta ma'lumotlar iste'molchilar haqida juda ko'p foydali ma'lumotlarni beradi, buning asosida siz biznes uchun foydali echimlar qilishingiz mumkin.
Rossiya katta ma'lumotlar bozori hozircha shakllana boshlaganiga qaramay, ushbu sohadagi individual loyihalar muvaffaqiyatli amalga oshirilmoqda. Ulardan ba'zilari ma'lumotlar yig'ish sohasida, masalan, FNS va TINKOPFFEFFITEL kredit tizimlari loyihalari, boshqalar ma'lumotlar tahlili va amaliy qo'llanma Uning natijalari: bu sinqera loyihasi.
Tinkoff kredit tizimlari bank ommaviy parallel hisoblash vositasi bo'lgan EMC2 GamePlum platformasini amalga oshirish uchun loyihani amalga oshirdi. O'tgan yillar davomida bank yig'ilgan ma'lumotni qayta ishlash tezligini va foydalanuvchilar sonining yuqori o'sish sur'atlari bilan kelib chiqqan real vaqt rejimini tahlil qilish uchun talablarni oshirdi kredit kartalari. Bank katta ma'lumotlar, xususan, qayta ishlashda tuzilmagan ma'lumotlar uchun foydalanish va boshqa manbalardan olingan korporativ ma'lumotlar bilan ishlashni rejalashtirmoqda.
Rossiyadagi federal soliq xizmatida hozirda Federal ma'lumotlar omborining ijodiy qatlami mavjud. U bitta axborot makoniga va texnologiyalarga statistik va tahliliy ishlov berish uchun soliq ma'lumotlariga kirishga asoslangan. Loyihani amalga oshirish jarayonida IFX mahalliy mahalliy manbalar bilan tahliliy ma'lumotlarni markazlashtirish bo'yicha ishlar olib borilmoqda.
Real vaqtda katta ma'lumotlarning tahlilining yana bir qiziqarli namunalari - bu sodda platformani ishlab chiqdi. Yechim katta ma'lumotlar qatorlarini qayta ishlash asosida, dastur xaridorlar, ularning xaridlari, yoshi, jinsi va hatto kayfiyat haqidagi ma'lumotlarni tahlil qiladi. Kosmetik do'konlar tarmog'idagi kassada o'rnatildi ekranlarni bosing Sensorlar mijozlar hissiyotlarini tan olishadi. Dastur odamning kayfiyatini belgilaydi, bu haqda ma'lumotlarni tahlil qiladi, kunning vaqtini belgilaydi va do'konning chegirmalarini belgilaydi, shundan so'ng u aktsiyalar haqida maqsadli xabarlarni yuboradi va maxsus takliflar. Ushbu echim sodiqlikni sotib olib, chakana sotuvchilar savdosini oshiradi.
Agar biz xorijiy muvaffaqiyatli holatlar haqida gapiradigan bo'lsak, bu borada Dunkiningda katta ma'lumotlar texnologiyalaridan foydalanish tajribasi, mahsulotlarni sotish uchun real vaqt rejimidan foydalangan holda. Do'konlarda raqamli displeylar kunning vaqtiga qarab, har daqiqada bir-birining o'rniga bir-birining o'rniga bir-birlarini aks ettiradi. Kassa cheklarida kompaniya xaridorlarning eng katta javobini olgan ma'lumotlarni oladi. Ushbu ma'lumotlarni qayta ishlash yondashuvi zaxiradagi daromad va aylanma mahsulotlarini ko'paytirishga imkon berdi.
Katta ma'lumotlar loyihalarini joriy etish tajribasi shuni ko'rsatadiki, ushbu soha zamonaviy biznes vazifalarini muvaffaqiyatli hal qilish uchun ishlab chiqilgan. Shu bilan birga, katta ma'lumotlar bilan ishlashda tijorat maqsadlariga erishishning muhim omili - bu iste'molchilarning talablarini aniqlaydigan, shuningdek, katta ma'lumotlar maydonida innovatsion texnologiyalardan foydalanishni o'z ichiga olgan holda to'g'ri strategiyani tanlash, shuningdek, eng yuqori ma'lumotlar maydonidan foydalanishni o'z ichiga olgan holda to'g'ri strategiyani tanlash.
Global so'rov natijalariga ko'ra, har yili Econksultings va Adobe tomonidan 2012 yildan beri "Katta ma'lumotlar" o'rtasidagi "Katta ma'lumotlar", Internetdagi odamlarning harakatlarini tavsiflovchi "katta ma'lumotlar" o'rtasida o'tkaziladi. Ular oflayn biznes jarayonlarini optimallashtirishga qodir, mobil qurilmalarning egalari ulardan ma'lumotni qidirish yoki shunchaki "marketingni yaxshiroq qilish uchun" qanday qilib foydalanishlarini tushunishga yordam beradi. samaraliroq. Bundan tashqari, biz namoyish etadigan diagrammadan kelib chiqqan holda yilning so'nggi funktsiyasi tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq tobora ko'proq.