Mavzu: Katta ma’lumotlarni aniqlash. Katta ma’lumotlarni saqlash texnologiyasi (4 soat) Reja

Katta ma'lumotlarga misollar
Big Data texnologiyalarini bozorga va zamonaviy hayotga faol joriy etish, dunyoning taniqli kompaniyalari dunyoning deyarli har bir burchagida o'z mijozlariga ega bo'lganlaridan foydalanishni boshlaganidan keyin boshlandi.
Bu Facebook va Google, IBM. Kabi ijtimoiy gigantlar, shuningdek Master Card, VISA va Bank of America singari moliyaviy tuzilmalardir.
Masalan, IBM davom etayotgan kassa operatsiyalariga katta ma'lumotlar usullarini qo'llaydi. Ularning yordami bilan 15 foizga ko'proq soxta bitimlar aniqlandi, bu esa himoyalangan mablag'lar miqdorini 60 foizga oshirish imkonini berdi. Shuningdek, tizimning noto'g'ri signallari bilan bog'liq muammolar hal qilindi - ularning soni yarmidan ko'piga kamaytirildi.
VISA shu kabi yoki boshqa operatsiyani amalga oshirish uchun qilingan firibgarliklarni kuzatib, Big Data-dan foydalangan. Buning yordamida ular har yili 2 milliard dollardan ko'proq mablag'ni tejashga imkon beradi.
Germaniya Mehnat vazirligi ishsizlik bo'yicha nafaqa berish bo'yicha katta ma'lumot tizimini joriy etish orqali xarajatlarni 10 milliard evroga kamaytirishga muvaffaq bo'ldi. Shu bilan birga, fuqarolarning beshdan biri bu imtiyozlarni hech qanday sababsiz olayotganligi aniqlandi.
Big Data o'yin sanoatini qo'ldan boy bermadi. Shunday qilib, World of Tanks-ning ishlab chiquvchilari barcha o'yinchilar haqida ma'lumotni o'rganishdi va ularning faoliyatining mavjud ko'rsatkichlarini solishtirishdi. Bu kelajakda o'yinchilarning ketishini taxmin qilishda yordam berdi - qilingan taxminlarga asoslanib, tashkilot vakillari foydalanuvchilar bilan yanada samarali aloqada bo'lishdi.
Taniqli yirik ma'lumotlar tashkilotlariga HSBC, Nasdaq, Coca-Cola, Starbucks va AT&T kiradi.
Katta ma'lumotlarning eng katta muammosi - uni qayta ishlashning narxi. Bunga qimmatbaho uskunalar va katta miqdordagi ma'lumotlarga xizmat ko'rsatadigan malakali mutaxassislarning ish haqi xarajatlari ham kirishi mumkin. Shubhasiz, uskunalar doimiy ravishda yangilanib turilishi kerak, shunda u ma'lumotlarning ko'payishi bilan minimal ish qobiliyatini yo'qotmaydi.
Ikkinchi muammo yana qayta ishlanishi kerak bo'lgan juda ko'p ma'lumotlar bilan bog'liq. Agar, masalan, tadqiqot 2-3 emas, balki ko'p sonli natijalarni beradigan bo'lsa, ob'ektiv bo'lib qolish va umumiy ma'lumot oqimidan faqat hodisaning holatiga real ta'sir ko'rsatadigan narsalarni tanlash juda qiyin.
Katta ma'lumotlarning maxfiyligi muammosi. Ko'pgina mijozlarning xizmatlari onlayn ma'lumotlardan foydalanishga o'tishlari sababli, kiber jinoyatchilar uchun boshqa maqsadga aylanish juda oson. Hatto biron bir onlayn tranzaksiya qilmasdan shaxsiy ma'lumotlarni oddiy saqlash ham bulutli saqlash mijozlari uchun nomaqbul oqibatlarga olib kelishi mumkin.
Axborotni yo'qotish muammosi. Ehtiyot choralar oddiy bitta ma'lumotni zaxiralash bilan cheklanmaydi, lekin kamida 2-3 ta zaxira nusxasini talab qiladi. Biroq, hajmning o'sishi bilan, zaxira bilan bog'liq qiyinchiliklar kuchaymoqda - va IT-mutaxassislari ushbu muammoning maqbul echimini topishga harakat qilmoqdalar.

Katta ma'lumotlar nima uchun kerak?

- Katta ma'lumotlardan tibbiyotda foydalanish mumkin. Shunday qilib, bemorga tashxisni nafaqat tibbiy tarix ma'lumotlari asosida, balki boshqa shifokorlar tajribasi, bemorning yashash joyining ekologik holati to'g'risidagi ma'lumotlar va boshqa ko'plab omillarni hisobga olgan holda aniqlash mumkin.
- Katta ma'lumot texnologiyalaridan uchuvchisiz transport vositalarining harakatini tashkil qilish uchun foydalanish mumkin.
- Katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash paytida fotosuratlar va video materiallardagi yuzlarni tanib olish mumkin.
- Big Data texnologiyalaridan chakana sotuvchilar foydalanishlari mumkin - savdo kompaniyalari o'zlarining reklama kampaniyalarini samarali sozlash uchun ijtimoiy tarmoqlardan ma'lumotlar qatoridan faol foydalanishlari mumkin, ular ma'lum bir iste'molchilar segmentiga maksimal darajada yo'naltirilishi mumkin.
- Ushbu texnologiya saylovoldi tashviqotlarini tashkil etishda, shu jumladan jamiyatdagi siyosiy imtiyozlarni tahlil qilishda faol qo'llaniladi.
- Big Data texnologiyalaridan foydalanish daromadlarni kafolatlash (RA) klassi echimlari uchun juda muhimdir, ularda moliyaviy natijalarning pasayishiga olib keladigan ehtimoliy yo'qotishlarni yoki buzilishlarni o'z vaqtida aniqlashga imkon beradigan ma'lumotlarni chuqur tahlil qilish kiradi.
- Telekommunikatsion provayderlar katta ma'lumotlarni, shu jumladan geolokatsiya to'g'risida ham ma'lumot to'plashlari mumkin; o'z navbatida, bu ma'lumot reklama agentliklari uchun maqsadli va mahalliy reklama namoyish qilishda foydalanishi mumkin bo'lgan tijorat qiziqishlari bo'lishi mumkin, shuningdek, chakana sotuvchilar va banklar uchun.
- Katta ma'lumotlar ma'lum bir joyda odamlarning kuchli maqsadli oqimining mavjudligiga asoslanib, savdo nuqtasini ochishda muhim rol o'ynashi mumkin.
Shunday qilib, Big Data texnologiyalarini amaliy qo'llash marketing sohasida yotadi. Internetning rivojlanishi va barcha turdagi aloqa vositalarining tarqalishi tufayli xatti-harakatlar ma'lumotlari (masalan, qo'ng'iroqlar soni, xarid qilish odatlari va xaridlar) real vaqtda mavjud bo'ladi.
Katta ma'lumot texnologiyalaridan moliya, sotsiologik tadqiqotlar va boshqa ko'plab sohalarda samarali foydalanish mumkin. Mutaxassislarning ta'kidlashicha, katta ma'lumotlardan foydalanishning barcha imkoniyatlari bu aysbergning ko'rinadigan qismidir, chunki bu texnologiyalar katta hajmlarda razvedka va kontr-razvedkada, harbiy ishlarda, shuningdek, axborot urushi deb ataladigan barcha narsalarda qo'llaniladi.
Umuman olganda, Big Data bilan ishlashning ketma-ketligi ma'lumotlarni to'plash, hisobotlar va boshqaruv paneli yordamida olingan ma'lumotlarni tuzish, shuningdek harakatlar bo'yicha tavsiyalarni shakllantirishdan iborat.
Marketingda Big Data texnologiyalaridan foydalanish imkoniyatlarini qisqacha ko'rib chiqing. Ma'lumki, marketolog uchun ma'lumot bashorat qilish va strategiyani tuzishning asosiy vositasidir. Ma'lumotlarning katta tahlili uzoq vaqtdan beri maqsadli auditoriya, qiziqish, talab va iste'molchilarning faolligini aniqlash uchun muvaffaqiyatli ishlatilgan. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish, xususan, reklama (RTB kim oshdi savdosi modeli asosida - Real vaqt savdosi) faqat mahsulot yoki xizmatga qiziqqan iste'molchilarga namoyish qilish imkonini beradi.

Marketingda Big Data-dan foydalanish ishbilarmonlarga:

- iste'molchilar bilan tanishish, Internetda shunga o'xshash auditoriyani jalb qilish yaxshiroqdir;
- mijozlarning qoniqishini baholash;
- taklif etilayotgan xizmat istiqbol va ehtiyojlarga javob berishini tushunish;
- mijozlar ishonchini oshiradigan yangi usullarni topish va amalga oshirish;
- talabga javob beradigan loyihalarni yaratish va boshqalar.
Masalan, Google.trends xizmati sotuvchiga ma'lum bir mahsulotga mavsumiy talab faolligi, tebranishlar va chertish geografiyasini bashorat qilishi mumkin. Agar siz ushbu ma'lumotni o'z saytingizdagi tegishli plagin tomonidan to'plangan statistika bilan taqqoslasangiz, oylik, mintaqa va boshqa parametrlar bilan reklama byudjetini taqsimlash rejasini tuzishingiz mumkin.
Ko'pgina tadqiqotchilarning fikriga ko'ra, Trump saylov kampaniyasining muvaffaqiyati Big Data-ni segmentatsiyalash va undan foydalanish bilan bog'liq. AQShning bo'lajak prezidentining jamoasi auditoriyani to'g'ri taqsimlay oldi, uning xohish-istaklarini tushundi va saylovchilar ko'rishni va eshitishni istagan xabarni aniq ko'rsatdi. Shunday qilib, Data-Centric Alliance vakili Irina Belyshevaning so'zlariga ko'ra, Trumpning g'alabasi katta ma'lumotlar, psixologik va xulq-atvor tahlillari va shaxsiy reklamalarga asoslangan Internet-marketingga nostandart yondashuv tufayli mumkin bo'ldi.
Trumpning siyosiy strateglari va sotuvchilari maxsus ishlab chiqilgan matematik modeldan foydalandilar, bu bizga AQShning barcha saylovchilarining ma'lumotlarini ularni tizimlashtirish uchun chuqur tahlil qilishga imkon berdi, bu nafaqat geografik belgilar, balki saylovchilarning niyatlari, qiziqishlari, ularning psixotiplari, xulq-atvor xususiyatlari va hokazolarida ham o'ta aniq nishonga olishga imkon berdi. shundan kelib chiqib, sotuvchilar har bir guruh fuqarolarning ehtiyojlari, kayfiyati, siyosiy qarashlari, psixologik xususiyatlari va terining rangi asosida deyarli har bir saylovchi uchun o'z xabarlaridan foydalangan holda shaxsiy aloqa tashkil etishdi.
Xillari Klintonga kelsak, u o'z kampaniyasida u sotsiologik ma'lumotlar va standart marketingga asoslangan "vaqt sinovidan o'tgan" usullarni qo'llagan va elektoratni faqat rasmiy bir hil guruhlarga (erkaklar, ayollar, afroamerikaliklar, Lotin amerikaliklari, kambag'allar, boylar va boshqalar) ajratgan. .
Natijada, yangi texnologiyalar va tahlil usullarining potentsialini qadrlagan kishi g'olib bo'ldi. Shunisi e'tiborga loyiqki, Hillari Klintonning kampaniya xarajatlari raqibidan ikki baravar ko'p bo'lgan:

Katta ma'lumotlardan foydalanishning asosiy muammolari

Katta narxga qo'shimcha ravishda, Big Data-ni turli sohalarda amalga oshirishga to'sqinlik qiluvchi asosiy omillardan biri bu qayta ishlanadigan ma'lumotni tanlash muammosi, ya'ni qaysi ma'lumotni olish, saqlash va tahlil qilish kerakligini aniqlash va bu hisobga olinmasligi kerak.
Yana bir katta ma'lumotlar muammosi axloqiy masaladir. Boshqacha qilib aytganda, mantiqiy savol tug'iladi: bunday ma'lumotlarni yig'ish (ayniqsa foydalanuvchini bilmasdan) shaxsiy hayotning chegaralarini buzish deb hisoblash mumkinmi?
Google va Yandex qidiruv tizimlarida saqlanadigan ma'lumotlar IT gigantlariga doimiy ravishda o'z xizmatlarini takomillashtirish, foydalanuvchilarga qulay va yangi interfaol dasturlarni yaratishga imkon beradi. Buning uchun qidiruv tizimlari Internetda foydalanuvchi faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlar, IP manzillari, joylashuv ma'lumotlari, qiziqishlar va onlayn xaridlar, shaxsiy ma'lumotlar, pochta xabarlari va hokazolarni to'playdi. Bularning barchasi Internetda foydalanuvchi harakatlariga qarab kontekstual reklama namoyish qilish imkonini beradi. Bunday holda, odatda foydalanuvchilarning roziligi so'ralmaydi va o'zingiz haqingizda qanday ma'lumotlarni taqdim etishni tanlash imkoniyati berilmaydi. Ya'ni, sukut bo'yicha, Big Data keyinchalik sayt ma'lumot serverlarida saqlanadigan barcha narsalarni to'playdi.
Shundan kelib chiqib, ma'lumotlarni saqlash va ulardan foydalanish xavfsizligi bilan bog'liq quyidagi muhim masala kelib chiqadi. Masalan, iste'molchilar o'z ma'lumotlarini avtomatik ravishda uzatadigan bu yoki boshqa tahliliy platforma xavfsizmi? Bundan tashqari, ko'plab biznes vakillari katta hajmdagi ma'lumotlarni samarali boshqarish va ularning yordami bilan muayyan biznes muammolarini hal qilishga qodir yuqori malakali tahlilchilar va marketologlarning etishmasligini ta'kidlamoqdalar.
Big Data-ni amalga oshirishdagi barcha qiyinchiliklarga qaramay, biznes ushbu yo'nalishga investitsiyalarni ko'paytirishni rejalashtirmoqda. Gartner tadqiqotiga ko'ra, ommaviy axborot vositalari, chakana savdo, telekommunikatsiya, bank va xizmat ko'rsatish kompaniyalari Big Data investitsiya sohalarida etakchi hisoblanadi.

2.