Big data компания: 10 перспективных компаний в области больших данных — Промо на vc.ru

Содержание

10 перспективных компаний в области больших данных — Промо на vc.ru

Аналитика для фермеров, борьба с терроризмом и платформа для «общения» дронов.

{«id»:23286,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/vc.ru\/promo\/23286-big-data-startups»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:0,»isAuthorized»:false}

{«id»:23286,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:23286,»gtm»:null}

13 403 просмотров

Материал подготовлен при поддержке TMT Investments

Герман Каплун

Сооснователь и директор по стратегии инвестиционного фонда TMT Investments Герман Каплун рассказал, какие компании в направлении Big Data фонд считает перспективными и почему.

Knewton — «умная» образовательная платформа

Knewton — нью-йоркская компания, которая специализируется на индивидуальном обучении. С 2008 года привлекла $157 млн от 22 инвесторов. Создает цифровые курсы адаптирующиеся к индивидуальным знаниям и особенностям обучающегося. Компания одной из первых стала активно применять технологии анализа данных в сфере образования.

В результате была создана адаптивная образовательная платформа, которую можно подключить к любой современной системе управления учебным процессом (LMS). Продуктами компании пользуются 13 миллионов студентов во всем мире. В самой компании работает более 200 человек.

Knewton называет себя «дополнительным уровнем образовательного приложения, на котором анализируются данные». Поэтому с Knewton может работать любое образовательное учреждение или проект.

Данные, которые использует адаптивная платформа, собираются самим образовательным приложением и передаются на сервер Knewton через API. Чтобы начать сбор определенных данных, например, когда студент начинает смотреть видео или видит результат ответа на вопрос, достаточно добавить одну строчку кода, которая будет передавать эти данные Knewton.

Платформа анализирует собранные данные и возвращает их приложению в виде рекомендаций преподавателю или указаний о том, какой блок контента нужно показать студенту следующим.

Palantir — помогает банкам и мешает террористам

Компания оценивается в $20 млрд, её штат насчитывает более двух тысяч сотрудников. Самые известные продукты компании — программа Palantir Gotham, которая используется правительством США в антитеррористической аналитике, и финансовое ПО Palantir Metropolis, применяемое хедж-фондами и банками.

Главный офис Palantir находится в Пало-Альто, штат Калифорния. Эта компания основана Питером Тилем — основателем PayPal и первым внешним инвестором Facebook. Генеральным директором Palantir был изначально назначен бывший сокурсник Питера Тиля Алекс Карп. В том числе благодаря ему компания привлекла $2,4 млрд от 13 инвесторов в течение 13 лет.

Одним из первых инвесторов Palantir стала венчурная компания In-Q-Tel, основанная ЦРУ США: уже к 2005 году Palantir получила первый контракт от ЦРУ. Через год компания открыла офис в Фэрфаксе — по соседству с головным офисом американской разведки. Первоначально компания работала только с госсектором и лишь недавно начала предоставлять свои услуги крупным коммерческим компаниям.

Palantir Technologies достаточно закрытая компания: различные аналитики оценивают ее выручку от $420 млн до $1,5 млрд в 2015 году. По словам генерального директора Алекса Карпа компания ежегодно удваивает свою выручку и планирует, что так и будет продолжаться на протяжении как минимум нескольких лет. В 2017 году компания планирует выйти на прибыльность.

Palantir оценивается в $20 млрд. Учитывая, что такие компании обычно оцениваются в 10-12 ежегодных выручек, это делает вероятным ее планируемую выручку 2017 года в $2 млрд.

App Annie — платформа для аналитики в мобильных приложениях

App Annie — это платформа номер один для анализа данных о мобильных приложениях. Она объединяет в себе всё необходимое для издателей и разработчиков, помогая им понять требования рынка для создания и продажи мобильных приложений, а также для вложения средств в их разработку.

Компания, главный офис которой находится в Сан-Франциско, насчитывает более 425 сотрудников в 15 подразделениях по всему миру. Компания привлекла $156 млн от 11 инвесторов, включая Sequoia Capital.

Клиенты App Annie — 90% из топ-100 паблишеров и свыше 700 тысяч зарегистрированных пользователей, контролирующих один миллион мобильных приложений.

Среди клиентов App Annie такие компании, как Electronic Arts, Google, LinkedIn, Microsoft, Nestle, Samsung, Tencent и многие другие. Со всеми ведется аналитическая работа в онлайне. Благодаря этому владельцы могут не только получить данные об использовании своих приложений, но и отслеживать деятельность конкурентов и происходящее в индустрии в целом.

Сервис агрегирует, анонимизирует и анализирует данные независимых фермеров. Это позволяет им выбирать более подходящее время для посевов, удобрений, повысить урожайность и анализировать предстоящий спрос и предложение на рынке.

Система предназначена в первую очередь для независимых фермеров, именно поэтому данные обезличены, так как фермеры очень обеспокоены приватностью своих данных. Система учитывает огромное число данных от тысяч фермеров учитывающих тип почвы, погоду, атмосферные осадки, перемены климата, окружение, удобрения, севооборот, урожайность, цены на семена.

Членство в системе стоит $600 и предоставляет доступ к базе данных, идеям и возможности сравнить ваше поле с другими пользователей сети. В 2016 году 3,4 тысячи фермеров пользовались услугами компании. Общая площадь их угодий — 11 млн гектаров в 31 штатах. Эта цифра выросла вдвое за год.

Молодая компания, которая привлекла $84 млн инвестиций менее чем за три года. Причем последние $40 млн в марте 2017 года. В компании работает 60 человек.

Компания начала оказывать сопутствующие услуги, например, поставку семян и удобрений. Одна из причин успеха FBN в том, что рынок поставщиков сильно консолидирован и не прозрачен. Компания утверждает, что правильно подобрав семена и удобрения поможет снизить затраты фермеров вдвое.

Didi Chuxing — сервис для заказа такси

Еще год назад Didi Chuxing заявлял о 15 млн поездок в день и 300 млн пользователей. Компания была основана в 2012 году и привлекла рекордные $7,4 млрд инвестиций. Сейчас руководство обдумывает возможность привлечения еще $6 млрд инвестиции от японской SoftBank Group. Если сделка состоится — это станет крупнейшей инвестицией в стартап в мире.

После покупки локального подразделения Uber в прошлом году, компания уже была оценена в $35 млрд и Uber стал одним из ста её акционеров. Apple также является инвестором в Didi.

Компания планирует конкурировать с Uber и Alphabet в разработке беспилотных технологий.

Flatiron Health — медицинская платформа для аналитики раковых заболеваний

Нью-йоркский стартап Flatiron Health разрабатывает платформу с постоянно обновляющейся информацией о раковых заболеваниях для пациентов и докторов, которые с ее помощью могут заниматься аналитикой и принимать более правильные решения о терапии.

Flatiron Health был основан бывшими сотрудниками Google Заком Вайнбергом и Нетом Тёрнером в 2010 году. Основатели столкнулись с болезнью лицом к лицу — несколько членов их семей и близкие друзья боролись с раком. Это подтолкнуло их начать исследование индустрии онкологии. В ходе него они обнаружили, что многие медицинские центры и ученые не обладают даже базовыми данными и средствами для аналитики — так и появился этот проект.

Flatiron Health привлекла $313 млн инвестиций от Google Ventures и First Round Capital. В компании работает 260 человек. Предполагаемая аналитиками выручка составляет $75 млн.

Партнер Google Ventures Кришна Ешвант в заявлении TechCrunch сказал о проекте следующее: «Команда, собранная Flatiron Health, соединяет в себе глубокие знания в медицинской индустрии и сфере технологий. Они работают над одной из самых больших проблем современного здравоохранения, и их прогресс по данным многих аналитиков действительно ошеломляет».

Сейчас платформой Flatiron постоянно пользуются несколько тысяч онкологов.

Alteryx — платформа для создания приложений

Услуги компании – это программируемый интерфейс создания приложений для облачного динамического экспорта и обработки данных из Excel, Oracle, salesforce.com и Twitter с характерным названием Alteryx (AYX), от английского глагола alter — менять.

Калифорнийская компания, основанная в 2010 году, привлекла $163 млн и успешно провела IPO на NYSE месяц назад. Капитализация компании – $957 млн, а выручка – $86 млн. Несмотря на это, компания убыточна. В компании работает 450 сотрудников.

Цель сервиса Alteryx состоит в том, чтобы сэкономить огромное время бизнес-аналитикам клиента, которые, один раз создав объяснительную модель, затем подгружают в неё сырые данные и получают толкование происходящего с компанией.

Сервис особенно полезен для крупных международных компаний, которым приходится обрабатывать данные со всего мира. Доступ к сервису осуществляется по подписке. У компании 2300 клиентов в 50 странах.

Cloudera — «облачная» платформа для анализа данных

Калифорнийская компания Cloudera создала собственный инструментарий для работы с большими данными на основе Apache Hadoop (открытое программное обеспечение). Этот сервис предлагает услуги по управлению данными и аналитике на основе технологии, позволяющей в одном месте хранить, обрабатывать и анализировать данные. В компании работает 1400 человек.

Компания привлекла чуть больше $1 млрд от нескольких десятков инвесторов и собралась поднять еще $200 млн на IPO в ближайшие месяцы с ожидаемой оценкой в $ 4 млрд. Интересно, что Accel Partners инвестировал $5 млн в 2009 году, а Intel Capital — $740 млн в 2014 году.

Выручка компании за прошлый год $261 млн, что на 57% больше, чем годом ранее. Как и любой растущий и перспективный стартап они предпочитают не накапливать прибыль, а тратить деньги на развитие, поэтому компания получила убыток в $187 млн.

Большинство клиентов —крупные компании из топ-500 мировых брендов. C «бумом» на создание технологий для Big Data, Cloudera неоднократно отмечена как одна из самых многообещающих компаний, способных решать задачи соответствующего класса.

AirMap — платформа для «общения» дронов

Продукт AirMap — это интеллектуальная платформа для разработчиков и операторов беспилотных летательных аппаратов, которая дает возможность дронам общаться друг с другом и корректировать полет в зависимости от множества обстоятельств. Сервисы и программное обеспечение AirMap встраиваются в беспилотники, наземные станции управления и мобильные приложения.

Этой молодой калифорнийской компании всего два года, но она уже успела привлечь $46 млн от 17 инвесторов, включая Airbus, Microsoft, Sony и Rakuten.

Компания специализируется на управлении логистикой и безопасностью полетов беспилотников.

Клиентами компании являются Intel, 3d Robotics и многие другие известные компании. Платформа уже используется в 125 аэропортах.

По оценкам компании, во всем мире ежедневно происходит 100 тысяч запусков дронов и это число будет только расти, а значит и клиентов у компании тоже станет значительно больше, так как именно она создает будущую экосистему для дронов — операторам дронов необходимо понимать, в каких местах летать безопасно и законно.

BlackRock — инвестиционный фонд

BlackRock — одна из крупнейших в мире инвестиционных компаний и крупнейшая по размеру активов под управлением — $5,1 трлн. Компания была основана в 1988 году.

Эта компания — один из крупнейших игроков на рынке Big Data. BlackRock имеет 22 инвестиционных центра, 70 офисов в 30 странах и клиентов в 100 странах.

Под управлением BlackRock находится около тысячи инвестиционных фондов и у каждого из них своя инвестиционная стратегия, а число инвесторов около 20 млн на 2017 год и для каждого тоже внедрён отдельный подход. Каждая из стратегий для успешной реализации требует гигантской аналитической работы. Значительная часть информации анализируется в онлайне.

В трейдинге время для принятия решения исчисляется в миллисекундах, так как с другой стороны также часто оказываются роботы. Тут нужно сложнейшее программное обеспечение. Несколько месяцев назад ее руководство приняло решение о сокращение 40% персонала, анализ и торговля акциями будет доверена программным роботам, которые будут ежесекундно анализировать десятки тысяч ценных бумаг по всему миру и перераспределять средства между ними.

Вакансии компании Big Data Solutions

Big Data Solutions появилась в Санкт-Петербурге в августе 2016 года, и
является официальным эксклюзивным партнером-разработчиком компании OneMarketData LLC www.onetick.com

OneMarketData передовая компания в сфере финансовых технологий,
существующая на рынке более 14 лет. С офисами и представителями в Нью-Йорке,
Лондоне и Ереване. В компании OneMarketData работает более ста человек.
Заказчиками компании являются крупнейшие мировые банки, hedge фонды и биржи,
такие как Bloomberg, Itiviti, Optiver, Credit Suisse, Instinet, Tudor Funds и т.д.

Основная технология компании OneMarketData — OneTick. OneTick – это
специализированная time series база данных, оптимизированная для сбора,
хранения и анализа tick data (orders and executions и market data). OneTick
позволяет эффективно обрабатывать и хранить высокочастотные данные. Эта база
данных ориентирована главным образом на финансовый рынок, но может быть
настроена и для любых других данных временных рядов с различными схемами для
хранения и анализа.

 

Офис в Санкт-Петербурге занимается разработкой решений на базе OneTick. Решения включают в себя:

1)      Best Execution / Transaction Cost Analysis

2)      Trade Surveillance

3)      Backtesting

Сейчас в Санкт-Петербурге работает 38 сотрудников. Это высококлассные специалисты, с опытом работы в международных проектах. Также мы всегда с радостью сотрудничаем с молодыми специалистами в области математики и программирования.

С началом пандемии мы пересмотрели свой взгляд на удаленную работу и теперь готовы к тому, что в нашей команде будут коллеги из разных городов. Мы предоставляем полный социальный пакет, а также все необходимое для комфортного home office 🙂 Наши ребята получают все необходимое оборудование (мы даем ноуты), а также по желанию привозим стул и стол. 

Когда мы были оффлайн, мы классно отдыхали — @big_data_solutions наш инстаграм, подписывайтесь на нас 🙂

  

Присоединяйтесь к нашей команде!

как управлять репутацией компании и работать с отзывами клиентов

Публикации

10 октября 2018

Изучение клиентских отзывов в социальных сетях сродни анализу обращений, полученных через любой другой канал. Однако здесь отзывы минуют сотрудников и публикуются сразу же. Зачастую они имеют позитивную окраску, но чаще всего отзывы и комментарии являются негативными. Налицо появление самостоятельной ниши для бизнеса: поток данных является огромным, а потому для их анализа применяют технологии, созданные для работы с Big Data.

Может ли бизнес существовать в отрыве от социальных сетей? Нет. Компании разного уровня создают свои представительства в социальных сетях, таких как VK, Facebook и т. д. Особенности социальных сетей и экспоненциальный рост их аудитории ведут к тому, что в ближайшем будущем компаниям понадобится создавать свои аккаунты и профили с целью работы с уже существующими клиентами, а не для прироста аудитории и увеличения продаж.

Исследования, выполненные экспертами из США (Университет Хатфорда и Университет Южной Каролины), показали, что тесная связь с брендом у клиентов прослеживается в том случае, если компания работает с аудиторией через социальные сети. Такие клиенты отличаются повышенной лояльностью и удовлетворенностью качеством предлагаемых товаров и услуг.

Отчет «The State of Social 2016» показал, что у 54% компаний поддержка клиентов выполняется через социальные сети. Агентство Sprout Social отмечает, что клиенты, которым требуется поддержка, сначала обращаются к социальным сетям, чтобы найти аккаунты компании. За 2015—2016 гг. количество клиентских обращений в поддержку через аккаунты и группы в социальных сетях выросло на 18%.

Аналитика в CRM-системах — преимущества для бизнеса
Сложившаяся ситуация имеет как свои плюсы, так и свои минусы. Социальные сети для компаний — это новый канал для взаимодействия с аудиторией. Этот канал лишен анонимности: пользователи имеют свои профили с заполненной информацией. Сведения о клиенте всегда можно получить при желании.

При этом появляются сложности, связанные с анализом огромного объема информации. Объем данных с течением времени будет только увеличиваться, т. к. пользователи проводят онлайн гораздо больше времени, чем в реальной жизни, общаясь и делясь разными сведениями. Аудитория ведущих социальных сетей растет в геометрической прогрессии. Уже сегодня к социальным сетям прибегает свыше 2 млрд человек. Если пользователи будут недовольны качеством обслуживания в какой-либо компании, то они обязательно оставят гневный отзыв у себя на странице. Это проще, чем писать компании на почту или пытаться дозвониться до службы поддержки. Многие люди испытывают недоверие к традиционным путям решения возникающих вопросов. Стоит также отметить, что очень часто проблемы не требуют экстренного решения.

Компании, которым дорога своя репутация в сети, должны следить за подобными комментариями и вовремя отвечать на них. Игнорировать клиентские обращения в социальных сетях нельзя, поскольку они имеют значимость для бизнеса. Когда компания задействована в малом или среднем бизнесе, то она может самостоятельно следить за новыми комментариями о продуктах. Если же фирма имеет много разных филиалов, разбросанных по всей стране, а продукция реализуется через тысячи магазинов, то в таком случае задача значительно усложняется.

Изучение клиентских отзывов в социальных сетях сродни анализу обращений, полученных через любой другой канал. Однако здесь отзывы минуют сотрудников и публикуются сразу же. Зачастую они имеют позитивную окраску, но чаще всего отзывы и комментарии являются негативными. Налицо появление самостоятельной ниши для бизнеса: поток данных является огромным, а потому для их анализа применяют технологии, созданные для работы с Big Data.

Анализ Big Data в коммерческих целях

Сетевые компании работают с миллионной аудиторией и, соответственно, большим количеством данных. Как просматривать в них тенденции — при помощи анализа Big Data.

 

Data в переводе с английского — данные, которые генерирует, собирает и хранит любая компания. Big Data — это совокупность методов и инструментов для обработки большого объема данных: 100 Гб, 1 Тб и далее. Они могут иметь структурированный или хаотичный порядок, быть однообразными или многообразными. Аналитики работают с такими данными при помощи программ класса Business Intelligence.

Количество данных в мире растет с каждым днем: это касается всех сфер жизни, и науки, бизнеса. Из глобального и мирового: большие данные собираются с различных измерительных приборов – данные о погоде, ситуации на дорогах, из космоса. Бизнес заинтересован в получении достоверной информации о том, что происходит с его деятельностью и клиентами не меньше научного сообщества, а поэтому тоже использует big data для анализа больших данных. В бизнесе анализ больших данных происходит по следующим направлениям:

  • по данным о покупках в сети магазинов,
  • по данным о транзакциях в банке,
  • по данным о сотрудниках компании с большой филиальной сетью,
  • по данным о продуктах на складах (при условии наличия большого количества товаров или складов).

Важно отметить, что понятие Big Data во многом тождественно понятию Data Mining. Второе лишь предполагает возможность работы с меньшими объемами данных, однако методы используются те же.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Методы анализа Big Data

Среди методов анализа Big Data выделяют те же приемы, что используются в Data Mining. Оба направления исследований направлены на поиск новых знаний в имеющейся информации для создания предположений о том, как ситуация будет развиваться в дальнейшем:

  • классификация, кластерный и регрессионный анализ и другие метода Data Mining,
  • Crowdsourcing (краудсорсинг, или обогащение данных с помощью людей на безвозмездной основе),
  • Machine learning (машинное обучение без учителя и с учителем),
  • пространственный анализ,
  • использование искусственных нейронных сетей,
  • статистический анализ,
  • визуализация данных.

Методы анализа Big Data позволяют компаниям формулировать из неструктурированного массива информации некоторую определенность, строить гипотезы и на их основе принимать стратегические бизнес-решения.

Инструменты визуализации больших объемов данных Big Data

Анализ Big Data позволяет объединять данные с разных географических локаций и находить в них тенденции:

Интерактивные графики упрощают процесс формулирования гипотез, особенно когда данных много, поэтому они особенно важны при работе с big data для анализа больших данных. Визуализация в некоторых программах позволяют аналитикам «опуститься» в графиках и диаграммах на уровень ниже в представлении информации или, наоборот, на уровень выше, что, естественно, влияет на понимание ситуации. Кроме того, визуализация вмещает необъятный объем данных на одном экране или листе, позволяя охватить для понимания всю картину целиком.

Инструментами такой визуализации выступают профессиональные программы по анализу данных Big Data с уклоном в визуальную подачу информации. Сегодня на рынке всех программ по аналитике представлено более 300. Одна из лучших с визуализацией — Tableau (исследовательская компания Gartner в 2018 году назвала ее лидером среди BI-систем). По сути, это ещё одна ступень прогресса в Big Data, потому что именно с визуализацией в бизнес пришла возможность работать с большими данными, не задействуя технических специалистов.

Цифры о нас

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:

  • анализ продаж,
  • прогнозирование эффективности промо-акций,
  • отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
  • сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
  • ключевые показатели интернет-маркетинга,
  • анализ товара на складах,
  • аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
  • анализ финансовых показателей
  • и многое другое.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

Платформа больших данных протестировала новую технологию защиты Big Data

Специалисты совместного предприятия ВТБ и Ростелекома — «Платформы больших данных» — протестировали новую технологию совместных конфиденциальных вычислений.

Специалисты совместного предприятия ВТБ и Ростелекома — «Платформы больших данных» — протестировали новую технологию совместных конфиденциальных вычислений (Multi-partial computations, MPC).

Технология позволяет компаниям совместно работать с массивами данных для улучшения качества сервисов, повышения эффективности бизнеса и решения других задач.

Особенность технологии MPC в отсутствии обмена исходными данными между компаниями: это дает возможность пользователям сервиса реализовать подход Data Fusion — он заключается в объединении данных, слиянии или переносе алгоритмов из одной области машинного обучения в другую, а также в синергии процессов в машинном обучении.

Технология Multi-partial computations была протестирована при участии компании-разработчика сервисов фильтрации и анализа трафика Ubic. Совместные конфиденциальные вычисления позволяют создавать модели машинного обучения, которые построены на объединенных данных различных компаний. Каждая из сторон разделяет информацию и передает только тот объём защищённых данных, на которых можно строить модели. При этом информацию для получения первичных данных расшифровать невозможно.

Такая технология позволяет разрабатывать сервисы на базе различных источников и поможет обогатить компетенции и экспертизу различных направлений, от розничной торговли до страхового бизнеса.

«Безопасность данных клиентов — приоритет «Платформы больших данных», новая технология позволяет вывести работу c Big Data и защищенность данных на новый уровень. Благодаря MPC, мы можем работать с объединенными массивами информации для совершенствования продуктов, сервисов и бизнес-процессов. Объединение уникальных массивов обезличенных данных, технологий и компетенций, а также применение подхода Data Fusion, позволит «Платформе больших данных» достичь лидерства на рынке Big Data», — отметил старший вице-президент, руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ Максим Коновалихин.

«Объединение данных разных компаний дает существенный синергетический эффект. Но на пути интеграции данных множество препятствий — процессуальных, технологических и нормативных. Технология MPC позволяет оптимально и безопасно преодолевать эти ограничения. Она увеличивает гибкость в развитии продуктов, формирует новый масштаб анализируемой среды, повышает точность вычислений и, соответственно, на выходе дает более качественный результат для заказчика. Все то, что ранее было доступно только при высоких ресурсных затратах, а иногда и вовсе закрыто, теперь будет внедряться в бизнес-процессы максимально эффективно и быстро», — сказал Александр Айвазов, вице-президент по развитию бизнеса «Ростелекома».

«Наша ключевая задача – помочь самым разным компаниям внедрить у себя передовые технологии работы с большими данными. Технология MPC позволяет просто и безопасно обогатить внутреннюю экспертизу самыми актуальными рыночными тенденциями и при этом можно будет сохранить свои сведения закрытыми для остальных. Для многих компаний, которые ранее только думали о том, как построить платформы обогащения данных, это упиралось в огромное инвестиции и прогнозирование дальнейшего использования этой инфраструктуры. Решение на базе технологии MPC поможет решить эти вопросы», – считает Алексей Каштанов, генеральный директор «Платформы больших данных».

«Платформа больших данных» (ПБД) – совместное предприятие ВТБ и Ростелекома. Создано в 2020 году. Компания разрабатывает инструменты для бизнеса на основе big data: сервисы персонализации, геопространственного анализа, планирования продаж, рекламные платформы, а также развивает ИТ-инфраструктуру. «Платформа больших данных» планирует в течение 3 лет занять лидирующие позиции на рынке больших данных в России.

По материалам Банка ВТБ

Big Data под колпаком государства и бизнеса: 3 примера 2020 года

Мы уже писали о преимуществах DaaS-похода, когда облачные провайдеры предоставляют данные как услугу, включая сложную предиктивную аналитику с использованием алгоритмов машинного обучения. Это позволяет быстро и удобно воспользоваться технологиями Big Data без существенных инвестиций в ИТ-инфраструктуру и дорогих специалистов, таких как Data Scientist, инженер и аналитик больших данных. Однако все плюсы достоинства этой бизнес-модели немного меркнут, когда товаром становитесь вы сами. Сегодня мы расскажем, как большой брат проникает в личную жизнь россиян еще больше, а понятие приватности стремительно исчезает, уступая место тотальному контролю со стороны государства и крупных корпораций.

Телефон и твой номер тянут меня, как магнит или DaaS-сервисы от мобильных операторов

Пока бизнес пытается легализовать для граждан торговлю собственными персональными данными, запуская маркетплейс «Датамания» совместно с отечественным Фондом развития интернет-инициатив [1], многие крупные корпорации уже вовсю играют на этом поле. В частности, один из мобильных операторов сотовой связи в России, компания «Вымпелком» в июле 2020 года анонсировала новый сервис, который позволяет получать сведения о демографии граждан по 16-ти параметрам: пол, возраст, уровень дохода, интересы, сервисы и приложения в интернете и прочие данные, которые можно получить с помощью методов Data Mining по базам Вымпелкома.

Пока этот сервис экспресс-аналитики больших данных открыт для пользователей бесплатно в демонстрационных целях, но до конца 2020 года появится его платная версия. Таким образом, сегодня воспользоваться этим маркетинговым инструментом может любой желающий, авторизовавшись в личном кабинете на сайте «Билайна» и загрузив в форму телефонные номера, которые нужно проанализировать (не менее 300). Система отфильтрует абонентов Вымпелкома и выдаст по ним обезличенную статистику, например, каков процент мужчин и женщин в рассмотренной выборке с разбивкой по возрастам и типам занятости. Справедливости ради стоит отметить, что Вымпелком – не единственный сотовый оператор, который позволяет такие манипуляции с данными своих клиентов. Подобные DaaS-сервисы есть и у МТС с начала 2020 года, а также Tele2 с 2019 года. Разумеется, большинство клиентов этих телекоммуникационных компаний не давали своего согласия на участие в подобного рода исследованиях [2].

Big Data о каждом под государственным флагом

Впрочем, коммерческие корпорации подчеркивают, что их DaaS-решения полностью соответствуют требованиям 152-ФЗ «О персональных данных», поскольку результаты Data Mining’a выдаются в обезличенном виде, в отличие от государственных сервисов. К примеру, в июле 2020 года Министерство экономики предложило вывести обработку персональных данных в рамках экспериментальных правовых режимов из-под действующего регулирования, включая тайну связи, переписки и телефонных переговоров, а также врачебную тайну. Это означает, что можно будет не соблюдать тайну связи, переписки и телефонных переговоров, а также врачебную тайну, а также не соблюдать требования об обязательном получении письменного согласия гражданина на обработку его данных и возможности отозвать такое согласие. Пока этот законопроект находится на стадии согласования, но решение по нему должно быть принято до 31 августа 2020 года. В качестве экспериментов выступают проекты фонда «Иннопрактика» и «Национальной базы медицинских знаний» (НБМЗ) по применению искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и сервис для повышения эффективности малого и среднего бизнеса, которым занимается Ассоциация больших данных. Ожидается, что новый законопроект повысит качество диагностировании заболеваний, облегчая принятие врачебных решений с помощью ИИ при мониторинге состояния пациентов, назначении и корректировке лечения. А непрерывный сбор банковских, абонентских и другие клиентских данные, позволит предпринимателям более эффективно находить новые рынки прочие возможности улучшения бизнеса. Однако, эксперты в области приватности данных, в частности, зампред комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики московского отделения Ассоциации юристов России Александр Савельев, подчеркивают, что этот законопроект фактически уничтожает неприкосновенность личной информации под видом развития инноваций. Причем речь идет не только о тотальном контроле государства за своими гражданами, но и огромных рисках различных правонарушений, от финансовых мошенничеств по телефону до физических преступлений, когда персональные данные о доходе и местонахождении человека попадают в недобросовестные руки [3]. Подробнее о других этических проблемах цифровизации мы рассказывали здесь.

Тем не менее, власть продолжают усиливать мониторинг за обывателями. В частности, в мае 2020 года госдума приняла законопроект № 759897-7 «О едином федеральном информационном регистре, содержащем сведения о населении Российской Федерации». Каждому гражданину присвоят уникальный неизменяемый номер, а всю информацию сконцентрируют в одной базе (реестре). В этом едином информационном ресурсе будут храниться данные о каждом жителе России: ФИО, дата и место рождения, пол, гражданство, СНИЛС, ИНН, семейное положение и другие сведения. Оператором реестра выступит Федеральная налоговая служба (ФНС). Ожидается, что подобный сервис позволит бороться с правонарушениями и сократит мошенничества при получении мер социальной поддержки и уплаты налогов, сборов и других обязательных платежей, а также повысит собираемость налогов. Закон начнет действовать с 1 января 2022 года, но некоторые его положения вступят в силу чуть позже. Переходный период предусмотрен до конца 2025 года [4]. Примечательно, что силовые ведомства и спецслужбы, такие как МВД и Минобороны, будут иметь непосредственный доступ к этому реестру данных обо всех россиянах [5].

При всех возможных плюсах данного проекта, например, отсутствие разночтений в данных об одном человеке в разных ведомствах, стоит помнить, что наличие единой базы о населении всей страны – это потенциальный источник величайшей утечки информации, несмотря на все заверения авторов законопроекта о высокой степени защиты этого ресурса [6]. Эти опасения подтверждают, например, новости о том, что паспортные данные граждан, оштрафованных за нарушение режима самоизоляции в пандемию коронавируса COVID-19, оказались в открытом доступе. Однако, вину за это столичная мэрия возложила на самих оштрафованных [7].

Таким образом, государство и крупный бизнес стремительно приобретают права на использование личных данных граждан в своих целях, оставляя им только ответственность за утечки этой информации и ее применение в неправомерных целях. Завтра мы продолжим разговор про государственные инициативы в области цифровой экономики и рассмотрим новую программу господдержки ИТ-отрасли, включая налоговые маневры и прочие меры.

А как найти тонкий баланс между эффективным Data Mining’ом и обеспечением приватности с помощью технологий Big Data в реальных проектах цифровизации вашего бизнеса или цифровой трансформации государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете на нашем обновленным курсе «Аналитика больших данных для руководителей» в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве.

 

Источники

  1. https://www.kommersant.ru/doc/4235317
  2. https://habr.com/ru/news/t/512132/
  3. https://www.kommersant.ru/doc/4424832
  4. https://www.rbc.ru/rbcfreenews/5ec65a039a7947acd3396b76
  5. https://www.rbc.ru/politics/21/05/2020/5ec6af6c9a7947d9a282a42c
  6. https://habr.com/ru/news/t/503256/
  7. https://www.rbc.ru/society/18/05/2020/5ec296eb9a7947914aba7e7e

Большие данные в большой фарме? Большое дело!

Компании в фармацевтической промышленности всё больше наводняются потоками данных, которые зачастую не используются или недоиспользуются. Однако, если применять аналитику Big Data, компании смогут получить своевременную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений.


Аналитика big data — простая концепция, сложная реальность

Важные элементы стратегии Big Data аналитики Большой фармы следующие: это организационная структура, талант, технология, управление данными (data management) и операционная ориентация на саму программу big data.

1. Организационная структура.

Такие факторы организации компании, как используемые модели финансирования (например, центральной, бизнес-единицы или совместной) и финансовая ориентация (например, центр прибыли или центр затрат) играют роль в выборе правильной структуры для внедрения мощностей аналитики big data.


Как правило, 4 структуры наиболее успешны при внедрении big data:

1) Децентрализованные:

Бизнес-юниты (БЮ) имеют разные наборы данных, и каждый БЮ принимает свои собственные решения с big data относительно самостоятельно.

2) Децентрализованные с ведущим БЮ:

Каждый БЮ принимает собственные решения, но один БЮ играет ведущую роль в установлении стандартов.

3) Центр передового опыта (СoЕ):

Независимый Центр контролирует программу аналитики big data, а БЮ проводят инициативы под руководством Центра.

4) Централизованные:

Корпоративный центр берет на себя прямую ответственность за создание и приоретизацию инициатив и их реализацию.

2. Талант.

Программы аналитики big data являются ресурсоемкими, и для поддержки таких программ требуются серьезные инвестиции в квалифицированные ресурсы. Следующие профессии представляют собой минимально необходимый комплекс навыков:

  • менеджер программ,
  • менеджер инфраструктуры,
  • архитектор больших данных,
  • управляющий данными,
  • аналитик домена,
  • финансовый аналитик,
  • специалист по данным (data scientist),
  • инженер данных,
  • аналитик данных,
  • и аналитик визуализации данных.

3. Технология.

В любой фармацевтической компании должны параллельно и непрерывно присутствовать три функции big data: сбор, обработка и презентация данных. В рамках этих функций есть также функции по безопасности, такие как шифрование данных и маскирование, а также управление данными и рабочими потоками.


1) Сбор данных включает в себя не только интеграцию данных из множества источников (что особенно актуально в фарме), разного объема и разной скорости поступления, но и их предварительную обработку (например, измерение качества, нормализации). По этой функции много предложений с открытым исходным кодом, включая Flume, Sqoop, Oracle Data Integrator и SAP BODS.

2) Обработка данных.Способность обрабатывать данные со скоростью их ввода, дает явное преимущество, особенно там, время принятия решений имеет большую ценность. По этой функции есть много платформ с исходным кодом, таких, как SAP Hana, IBM Netezza, AsterData и Hadoop, а также есть доступны инструменты глубокого аналитического поиска, такие как R и SAS.

3) Представление данных направлено на то, чтобы заинтересованные пользователи действительно поняли имеющиеся данные, чаще всего, с помощью отчетов и панелей мониторинга. Предложения по этой функции включают Tableau, Qlikview, Microsoft BI Platform, Spotfire и Birst.

4. Управление данными.

В медицинских и фармацевтических учреждениях существуют жесткие требования к конфиденциальности данных и соблюдению нормативных требований. Управление данными на платформе big data, помимо сбора данных, также требует:

  • Создать план управления данными во всей организации
  • Создать стандарты данных и установить права доступа
  • Поддерживать согласованность ссылочных данных,
  • Устранять проблемы целостности данных и т.п.

5. Установка и доработка.

Стратегия внедрения системы анализа big data развивается по мере развертывания мощностей системы, и включает две фазы «созревания»: фаза Поиска и фаза Улучшения.

1) фаза Поиска

На ранних стадиях, таких, как разведка и пилотирование программы, нужно сфокусироваться на поиске ключевых пользователей и правильных вариантов использования системы. Основная тактика заключается в том, чтобы повысить гибкость операционной деятельности и сильно повысить осведомленность организации (т. е. продемонстрировать возможности и создать активность среди конечных пользователей).

2) фаза Улучшения

По мере роста спроса на возможности программы, например, по мере роста обращений пользователей с просьбами о включении дополнительных возможностей ее использования, начинается фаза Улучшения. На этом этапе важно увеличить эффективность работы (например, увеличить масштабы развертывания и развертывания программы), поскольку сразу заметен эффект для пользователей.


Кейсы — какие из них брать на вооружение?

Конечная цель использования системы big data – это извлечение ценности для клиентов, деловых партнеров и акционеров для принятия управленческих решений. Для того, чтобы определить варианты использования программы, лучше всего пригласить заинтересованные стороны сообщить идеи о том, как анализ big data поможет в их предметной области. Также это продемонстрирует, что аналитические потребности всех заинтересованных сторон решаются и тем самым способствует созданию широких возможностей для анализа данных в масштабах всей компании.

Как только исходный набор вариантов использования был найден и описан на высоком уровне, он подвергнется фильтрации и кластеризации, чтобы сузить список вариантов.

Каждый из этих вариантов использования будет дополнительно доработан для понимания основных аспектов, таких как: кто владелец процесса, как процесс влияет на остальные, каковы KPI процесса, каковы потребности в данных и каковы преимущества big data в этом процессе для бизнеса. Кроме того, каждый случай использования также должен быть оценен по:

1) стоимости для бизнеса и

2) осуществимости исполнения.

Окончательное определение вариантов использования идеальной формы поиска зависит от бизнес-модели компании, ее потенциала для решения бизнес-задачи (например, получение дохода, снижение затрат, улучшение работы, удовлетворенность клиентов, конечный результат и т. д.).

Примеры использования big data

Для производителей фармацевтических брендов, занимающихся R&D, аналитика big data, обладающая способностью быстро определять ассоциации между большими объемами разнообразных данных, может быть использована в исследованиях и разработках.


Предсказательное моделирование также может быть использовано для прогнозирования результатов, связанных с эффективностью молекулы, побочными эффектами и т. д. Использование аналитики big data ускорит процесс создания и разработки лекарств и сократит расходы на них, а также сократит время выхода на рынок новых лекарств.

Для фармацевтических оптовых дистрибьюторов аналитика Big data может использовать большие объемы доступных данных, чтобы лучше понимать клиентов и развивать точную сегментацию клиентов.

Более того, аналитика обеспечит понимание индивидуального поведения клиентов, объединяя данные сегментации клиентов наряду с другими внутренними и внешними данными, такими как данные колл-центра, данные опроса клиентов, программ лояльности, данных соцсетей. Затем могут быть составлены программы продаж для конкретных клиентов и оценена эффективность имеющихся программ, и составлены программы перекрестных и дополнительных продаж.

Для тех участников в фарме, которые много закупают у поставщиков, нарушения поставок приводят к снижению выполнения заказов клиентов и к потерям продаж.

Аналитика big data может использоваться для разработки прогностических моделей для предсказания сбоев в поставках, на основе как внутренних данных (например, заказы на поставку, производительность поставки поставщика, инвентарь, историю продаж, правила замены продуктов и пр.), так и внешних (например, региональные СМИ, прогнозы погоды, нормативные объявления и пр.). Такое проактивное планирование поможет заказывать дополнительные партии у альтернативных поставщиков или заказывать товары-заменители, обеспечивая выполнение заказов и достижения планов по продажам.

——————————————————————————————————

Аналитика Big data позволяет использовать данные, не связанные с заемными средствами и недостаточными ресурсами, и получить своевременную информацию для принятия более эффективных бизнес-решений. Все чаще компании в фармацевтической отрасли внедряют программы big data и получают значительные выгоды от ее использования.

По данным: Desay S.S., Peer B. Big Data, Big Pharma — Big Deal? Yes, Really! // Infosys, 2017. https://www.infosys.com/consulting/insights/Documents/big-deal-pharmaceutical-industry.pdf

Top Big Data Companies 2022

ТАКЖЕ СМОТРИ: 15 лучших инструментов для хранилищ данных и 20 лучших программных приложений для работы с большими данными

6

6

Рынок больших данных переживает бурный рост благодаря растущему интересу к конкурентным преимуществам, предлагаемым аналитикой больших данных. Действительно, программное обеспечение для работы с большими данными все еще находится в режиме быстрого роста благодаря значительным достижениям в инструментах прогнозной аналитики и инструментах интеллектуального анализа данных, а также в искусственном интеллекте нового поколения.

Короче говоря, аналитика данных правит миром. Пока вы читаете это, команды компаний по всему миру изучают программные инструменты для анализа данных.

Индустрия больших данных сама по себе является образцом бурных изменений. Новые компании, новые продукты, новые подходы и методологии — изменения происходят постоянно. Стартапы, работающие с большими данными, ищут кусок пирога, делая все возможное, чтобы украсть долю рынка у голубых фишек, завоевавших рынок программного обеспечения для бизнес-аналитики.

Итак, какие инструменты и платформы выбрать? Вот 25 ведущих компаний, занимающихся большими данными, которые стоит рассмотреть в мире больших данных.

Обратите внимание: этот список не является рейтингом. Компании в этом списке обслуживают различные аспекты рынка, что делает ранжирование их в любом порядке, кроме доходов, невозможным и несправедливым.

Прогнозируется, что в ближайшие годы доходы компаний, работающих с большими данными, резко возрастут.

Компании, работающие с большими данными: лидеры в области больших данных

Снежинка

Компания Snowflake, которая действительно занимается облачными технологиями, предлагает облачную платформу данных, которая включает в себя облачное озеро данных и хранилище данных как услугу.По сути, это платформа, которая сочетает в себе лучшее из больших данных и облака, позволяя пользователям извлекать огромные объемы данных с помощью облака. Основанная в 2012 году, она работает на Microsoft Azure, AWS и Google Cloud. Среди его наиболее важных функций — обмен данными компании, который помогает компаниям обмениваться данными в безопасной среде. Звезда информационного сообщества, Snowflake стала публичной компанией в сентябре 2020 года.

Интеллиас

Intellias обладает опытом работы в самых разных областях, включая финансовые технологии, розничную торговлю, телекоммуникации и страхование.Позиционируя себя как «интеллектуальную разработку программного обеспечения», компания работает в различных секторах, от чистых технологий до консалтинговых услуг. Intellias добилась успеха в использовании больших данных в сервисах на основе местоположения и в геопространственных инициативах — определенно растущий рынок, поскольку IoT размещает датчики во все более расширяющейся области. Компания также выполняла проекты по анализу данных для игр, что говорит о том, что она понимает потребности потребительского рынка.

Визуальные решения бизнес-аналитики

Visual BI предлагает облачное или собственное программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое обеспечивает простую для понимания визуализацию тенденций данных компании.На самом деле, компания оправдывает свое название: если вам нужно красочное визуальное представление ваших данных, это именно то, для чего предназначен Visual BI: гистограммы, таблицы, линейные графики — решение компании представляет данные визуально во множестве различных способы. Продукт считается хорошим соотношением цены и качества. Ориентируясь на некоторые из наиболее часто используемых платформ, Visual BI предлагает продукты, разработанные для программного обеспечения бизнес-аналитики Microsoft Power BI и SAP. То есть Visual BI предлагает настраиваемые визуальные расширения для этих платформ SAP и Microsoft BI.|Для индивидуальной поддержки Visual BI поддерживает глобальную службу поддержки.

Продажи

Salesforce, король SaaS, стала поставщиком программного обеспечения для анализа данных, когда объявила о планах покупки Tableau Systems, фирмы по визуализации данных, которая расширила свою первоначальную миссию, включив в нее исследования больших данных. Он предлагает визуализацию данных из любого источника, от файлов Hadoop до файлов Excel. У Salesforce есть собственные инструменты обработки больших данных в объединенных отчетах, которые позволяют клиентам сравнивать различные наборы данных в надежде получить ценную информацию из данных о клиентах.

Терадата

Компания Teradata, давно известная своими продуктами для хранения данных, также имеет портфолио приложений для работы с большими данными, которое называется унифицированной архитектурой данных. Teradata QueryGrid обеспечивает единую структуру данных для новых и существующих аналитических механизмов, включая Hadoop. Teradata Listener — это основная платформа приема данных для организаций с несколькими потоками данных. Teradata Unity — это портфель из четырех интегрированных продуктов для управления потоком данных на протяжении всего процесса. Teradata Viewpoint — это настраиваемая веб-панель инструментов для управления средой Teradata.

Майкрософт

Стратегия Microsoft по работе с большими данными, поддерживаемая облачной платформой Azure, довольно широка и быстро развивается. Он сотрудничает с Hortonworks и предлагает инструмент HDInsights для анализа структурированных и неструктурированных данных на платформе данных Hortonworks. Microsoft также предлагает платформу iTrend для динамической отчетности по кампаниям, брендам и отдельным продуктам.

SQL Server 2016 поставляется с коннектором к Hadoop для обработки больших данных, а Microsoft недавно приобрела Revolution Analytics, которая создала единственную платформу аналитики больших данных, написанную на R, языке программирования для создания приложений больших данных, не требующих навыков специалиста по данным. .

XPlenty

Менеджеры и руководители не могут извлекать ценную информацию из платформ больших данных с помощью качественного источника данных. Вот где на помощь приходит XPlenty: компания предлагает облачное решение ETL. Безусловно, процесс извлечения, преобразования и загрузки лежит в основе эффективного процесса работы с большими данными. Платформа XPlenty предназначена для предоставления сложного набора инструментов для создания конвейеров данных, соединяющих разнообразные хранилища данных и облачные приложения. В список клиентов компании входят Deloitte, Accenture, Caterpillar, Abbott и PWC.

SiSense

SiSense продает свою Prism как крупнейшим предприятиям, так и некоторым малым и средним предприятиям из-за своего небольшого продукта ElastiCube, высокопроизводительной аналитической базы данных, специально настроенной для аналитики в реальном времени. ElastiCubes — это сверхбыстрые хранилища данных, специально предназначенные для сложных запросов. Они позиционируются как более дешевая альтернатива системам HP Vertica.

Клаудера

Cloudera объединилась с Hortonworks в результате объединения двух крупнейших поставщиков Hadoop.Хотя обе компании сосредоточились на рынке Hadoop, они использовали разные подходы, и объединенная компания продолжает развиваться. Предыстория: Hortonworks ориентировалась на более технических пользователей и использовала чисто открытый подход, в то время как Cloudera вышла на ИТ-рынок и предложила некоторые проприетарные инструменты. В 2020 году Cloudera позиционирует себя как «корпоративное облако данных для данных, от Edge до AI».

Датафактц

Сосредоточившись исключительно на аналитике данных, Datafactz предлагает ряд вертикальных аналитических решений для ключевых секторов, включая розничную торговлю, автомобилестроение, производство, здравоохранение, страхование и банковское дело.Например, аналитика социальных сетей компании предназначена для мониторинга, анализа и составления отчетов о пользовательском контенте с использованием анализа настроений — от негативного к позитивному — с целью предоставления информации в легко усваиваемом формате. Основанная в 2002 году, компания насчитывает 950 сотрудников и насчитывает 125 клиентов. Список клиентов Datafactz включает GAP, Coca-Cola, The Cheesecake Factory и AAA.

IBM

IBM поддерживает аналитику больших данных с помощью ряда баз данных, включая DB2, Informix и InfoSphere.Он также имеет популярные аналитические приложения, такие как Cognos и SPSS. Что касается чистых больших данных, у IBM есть собственный дистрибутив Hadoop, Stream Computing для обработки данных в реальном времени, IBM BigInsights для Apache Hadoop и IBM BigInsights on Cloud, предлагающие Hadoop как услугу через IBM Cloud.

HP

Среди предложений HPE для данных — HPE Greenlake для больших данных. Цель Greenlake, разработанная как решение «как услуга», состоит в том, чтобы предложить более быстрый анализ данных за счет снижения проблем и затрат на платформу Hadoop, помимо других преимуществ.Он делает это, предлагая комбинации программного и аппаратного обеспечения для внутренней установки, а также инструменты для мониторинга и управления операциями с данными.

HPE предлагает ряд аппаратных продуктов, в том числе HPE Moonshot, ультраконвергентные серверы для рабочих нагрузок и специализированный сервер HPE Apollo 4000 для больших данных, аналитики и хранения объектов. HPE ConvergedSystem разработана для рабочих нагрузок SAP HANA, а HPE 3PAR StoreServ 20000 хранит проанализированные данные для удовлетворения существующих потребностей рабочих нагрузок и будущего роста.У HPE также есть HAVEn, платформа больших данных, доступная по запросу и ориентированная на машинное обучение.

САП

Основным инструментом SAP для работы с большими данными является реляционная база данных HANA в оперативной памяти, которая работает с Hadoop. HANA — это традиционная база данных со строками и столбцами, но она может выполнять расширенную аналитику, такую ​​как прогнозная аналитика, обработка пространственных данных, текстовая аналитика, текстовый поиск, потоковая аналитика и обработка графических данных, а также ETL (извлечение, преобразование и загрузка). возможности. SAP также предлагает хранилище данных для управления всеми вашими данными с единой платформы, облачные сервисы, а также инструменты управления данными для управления, оркестровки, очистки и хранения.

Оракул

У Oracle есть выделенный сервер Big Data Appliance, на котором предварительно загружены и сконфигурированы несколько программных продуктов Oracle. Сюда входят Oracle Autonomous Data Warehouse, Oracle NoSQL Database, Apache Hadoop, Oracle Data Integrator с адаптером приложений для Hadoop и Oracle Loader для Hadoop. У него также есть ряд локальных и облачных аналитических продуктов, а также интеграционные платформы и потоковая аналитика для обработки данных по мере их поступления.

Апач

Программная библиотека Apache Hadoop остается основой для работы с большими данными, хотя многие поставщики взяли ее на вооружение и создали на ее основе свои собственные уникальные функции.Базовая система предоставляет схему для вашей собственной настройки и предназначена для масштабирования от одного сервера до тысяч. Apache также предлагает Spark, который выполняет обработку в памяти в реальном времени. Apache также предлагает Storm, отказоустойчивую систему обработки в реальном времени, предназначенную для выполнения параллельных вычислений, выполняемых на кластере машин.

HPCC

HPCC расшифровывается как высокопроизводительный вычислительный кластер и был разработан LexisNexis Risk Solution. Он предоставляет единую платформу, единую архитектуру и единый язык программирования (C++), а также язык программирования, ориентированный на данные, известный как ECL (Enterprise Control Language) для обработки данных.Его платформа Thor предназначена для высокопроизводительной параллельной пакетной обработки.

Зохо

Зарекомендовав себя как лидер SaaS в области офисной производительности и инструментов CRM, Zoho предлагает универсальную платформу для анализа данных, предназначенную как для профессиональных специалистов по данным, так и для сотрудников среднего звена, которым нужен вариант самообслуживания. Приложение имеет интуитивно понятный интерфейс перетаскивания, а также классический интерфейс в стиле электронных таблиц. Zoho Analytics предназначен для организаций, которые хотят предоставлять полезную информацию для анализа данных сотрудникам на всех уровнях.

Альтерикс

Alteryx обеспечивает обработку аналитики больших данных для широкого спектра популярных баз данных, включая Amazon Redshift, Apache Hive, Cloudera Impala, несколько баз данных Microsoft, SAP HANA, Teradata, Oracle и т. д. для выполнения аналитики в базе данных. Не требуя кодирования, пользователь может выбирать, фильтровать, создавать формулы и строить сводки, где лежат данные. Запросы могут быть сделаны из чего угодно, от истории транзакций продаж до активности в социальных сетях.

Мысли

Thoughtworks является работодателем многих руководителей, участвующих в создании концепций разработки программного обеспечения Agile, и встроила процессы разработки Agile в свои инструменты для создания приложений для работы с большими данными.В продуктах Agile Analytics применяются принципы Agile для создания приложений для хранения данных и бизнес-аналитики с использованием непрерывной интеграции и непрерывной доставки.

Таленд

Talend Platform for Big Data — это платформа интеграции программного обеспечения с открытым исходным кодом для подключения Hadoop, NoSQL, MapReduce и Spark специально для интеграции для выполнения процесса извлечения, загрузки и преобразования (ETL) больших и разнообразных наборов данных MapR для лучшего понимания или оптимизации процессов. . Для ETL в реальном времени Talend поддерживает потоковую передачу Spark, машинное обучение и IoT.

Веб-сервисы Amazon

Amazon Web Services предлагает ряд продуктов для работы с большими данными, основным из которых является Elastic MapReduce (EMR) на основе Hadoop, а также Athena для базовой аналитики баз данных, Kinesis и Storm для аналитики в реальном времени, а также ряд баз данных, включая DynamoDB. База данных больших данных, Redshift и NoSQL.

Естественно, AWS получает большую выгоду на рынке данных благодаря своему подавляющему присутствию в облаке. Многие клиенты обращаются к своему существующему поставщику облачных услуг, чтобы приобрести услуги больших данных, которые создают огромную естественную воронку для AWS.

Сплунк

Splunk Enterprise начинался как инструмент анализа журналов, но с тех пор расширил свою деятельность, включив в нее аналитику машинных данных для мониторинга сквозных транзакций на предмет любых угроз или необычного поведения. Решения Splunk для работы с большими данными включают Splunk Analytics для Hadoop для аналитики, драйвер Splunk ODBC для подключения к корпоративным приложениям, таким как Tableau, и Splunk DB Connect для подключения к различным источникам данных.

Гугл

Google продолжает расширять свои предложения по аналитике больших данных, начиная с BigQuery, облачной аналитической платформы для быстрого анализа очень больших наборов данных.BigQuery является бессерверным, поэтому вам не нужно управлять инфраструктурой, и вам не нужен администратор базы данных, он использует модель оплаты по мере использования.

Google также предлагает Dataflow, службу обработки данных в реальном времени, Dataproc, службу на основе Hadoop/Spark, Pub/Sub для подключения ваших служб к обмену сообщениями Google и Genomics, ориентированную на геномные науки.

ТИБКО

TIBCO предлагает множество предложений, начиная с Spotfire для выполнения визуальной аналитики, Statistica для перемещения данных по сложным конвейерам для обработки и расширенного аналитического интерфейса Alpine Data Labs на Apache Hadoop, который обеспечивает совместную визуальную среду для построения рабочего процесса аналитики и прогностические модели.Дочерняя компания Tibco Jaspersoft представила почасовое предложение в облаке Amazon, где вы можете покупать аналитику по цене от 0,48 доллара в час.

Пентахо

Pentaho — это набор инструментов с открытым исходным кодом для бизнес-аналитики, который предлагает интеграцию данных, службы OLAP, отчетность, панель управления, интеллектуальный анализ данных и возможности ETL. Pentaho для больших данных — это инструмент интеграции данных, специально разработанный для выполнения заданий ETL в средах больших данных, таких как Apache Hadoop или дистрибутивы Hadoop на Amazon, Cloudera, EMC Greenplum, MapR и Hortonworks.Он также поддерживает источники данных NoSQL, такие как MongoDB и HBase. Компания была приобретена Hitachi Data Systems в 2015 году, но продолжает работать как отдельная дочерняя компания.

Датамир

Datameer предлагает унифицированную платформу для комплексных решений для анализа данных на базе Hadoop. Это позволяет бизнес-пользователям находить ценную информацию в любых данных с помощью интеграции данных на основе мастера. Платформа Datameer охватывает весь жизненный цикл данных, от приема, подготовки, исследования и, наконец, потребления.Это позволяет аналитикам создавать и управлять своими собственными конвейерами аналитических данных для аналитики методом «укажи и щелкни» и визуализации с помощью перетаскивания независимо от типа данных, размера или источника.

Алация

Alation сканирует предприятие, каталогизирует каждый бит найденной информации, а затем централизует знания организации о данных, автоматически собирая информацию о том, что описывают данные, откуда они поступают, кто их использует и как они используются. Другими словами, он превращает все ваши данные в метаданные и позволяет выполнять быстрый поиск, используя английские слова, а не компьютерные строки.Продукты компании обеспечивают совместную аналитику для более быстрого понимания, унифицированные средства поиска, обеспечивают более оптимизированную структуру данных компании и помогают лучше управлять данными.

Большая Панда

Платформа Autonomous Operations

BigPanda помогает ИТ-специалистам, сетевым специалистам и командам DevOps быстрее обнаруживать, расследовать и устранять ИТ-инциденты за счет мониторинга журналов с акцентом на оповещения о перегрузках. Журналы являются основным источником данных, но команда легко может быть перегружена избыточными или ложными предупреждениями.BigPanda сопоставляет ИТ-шум с информацией, автоматизирует управление инцидентами и унифицирует фрагментированные ИТ-операции.

Машина для сращивания

Splice Machine позиционирует себя как поставщик единственной системы управления базой данных отношений (RDBMS) на основе Hadoop, которая выполняет пакетный анализ в режиме онлайн и офлайн, а также в режиме реального времени. Он может действовать как база данных общего назначения, которая может заменить базы данных SQL, такие как Oracle, MySQL или SQL Server, в среде Hadoop. СУРБД Splice Machine выполняет операционные рабочие нагрузки на Apache HBase и аналитические рабочие нагрузки на Apache Spark.

Стрийм

Striim, ранее известная как WebAction, представляет собой программную платформу аналитики потоковой передачи данных в режиме реального времени, которая считывает данные из нескольких источников, таких как базы данных, файлы журналов, приложения и датчики IoT, и позволяет клиентам мгновенно реагировать. Предприятия могут фильтровать, преобразовывать, агрегировать и обогащать данные по мере их поступления, упорядочивая их в памяти еще до того, как они попадут на диск.

Мю Сигма

Mu Sigma предлагает платформу аналитических услуг специально для крупных предприятий, предназначенную для улучшения продаж и маркетинга.Он очищает данные клиента, чтобы отображать только релевантную информацию, использует данные для их понимания, генерирует на их основе информацию и дает рекомендации клиенту. Он предлагает маркетинговую аналитику для охвата моделей продаж и взаимодействия с клиентами, а также аналитику рисков, такую ​​как прогнозное моделирование претензий, кредитный скоринг, обнаружение и прогнозирование мошенничества и т. д.

Лаборатория данных Alpine

Компания Alpine Data Labs, созданная сотрудниками Greenplum, внедряет простой в использовании интерфейс расширенной аналитики в Apache Hadoop, чтобы обеспечить совместную визуальную среду для создания аналитических рабочих процессов и прогнозных моделей, которые может использовать каждый, вместо того, чтобы требовать дорогостоящих данных. ученый для программирования аналитики.

Когито

Высоко вертикальная, но важная услуга Cogito Dialog использует технологию поведенческой аналитики, включая анализ взаимодействия с клиентами, начиная от электронных писем и социальных сетей и заканчивая анализом человеческого голоса во время сервисных звонков, чтобы помочь персоналу службы поддержки улучшить свое общение по телефону с клиентами и помочь организации лучше управляют производительностью агентов. Программное обеспечение Cogito оценивает сотни поведенческих сигналов с помощью голоса, чтобы обеспечить обучение агентов в режиме реального времени и оценку качества обслуживания клиентов для каждого звонка в режиме реального времени.

Новая реликвия

New Relic — один из немногих поставщиков больших данных, которые используют модель SaaS, а не локально. Его службы отслеживают в режиме реального времени веб-приложения и мобильные приложения, которые работают в облаке, локально или в гибридном сочетании. Он отслеживает приложение на предмет любых потенциальных проблем с взаимодействием с пользователем, а New Relic Insights предоставляет панель мониторинга для поведения пользователя и производительности приложения.

ВМваре

VMware имеет расширение Big Data в своем флагманском продукте виртуализации под названием VMware vSphere Big Data Extensions (BDE), предназначенном для упрощения развертывания и управления кластерами Hadoop в vSphere.Он поддерживает ряд дистрибутивов Hadoop, включая Apache, Cloudera, Hortonworks, MapR и Pivotal. С помощью vSphere vCentral можно управлять кластерами Hadoop и масштабировать их по мере роста спроса.

ведущих компаний по анализу больших данных — обзоры за 2022 год

В наш век технологий большинство организаций включают платформы больших данных в свою текущую бизнес-модель. Их основная цель — улучшить качество обслуживания потребителей в дополнение к более целенаправленному маркетингу, снижению затрат и повышению эффективности существующих продуктов.Ведущими отраслями, революционизирующими свои процессы с помощью больших данных, являются следующие:

1. Большие данные в здравоохранении:

Вклад аналитики больших данных занимает важное место в развитии отрасли здравоохранения. Большие данные в здравоохранении в сочетании со специализированным оборудованием, отслеживающим жизненно важные органы пациентов, могут упростить диагностику. Такие технологии, как носимые устройства, картирование заболеваний, прогнозная аналитика и т. д., могут изменить подход к лечению пациентов и спасти бесчисленное количество жизней.Решения для аналитики больших данных с носимыми устройствами обеспечивают комплексный сбор данных и предоставляют врачам информацию о пациентах с подробным описанием текущей и прошлой истории болезни. В качестве примера больших данных в здравоохранении можно привести медицинский центр Beth Israel Deaconess (BIDMC) в Бостоне, который собирает данные о миллионах пациентов и использует доказательную медицину для выявления пациентов с высоким риском и серьезных заболеваний.

2. Большие данные в банковской сфере:

Банковский сектор может извлечь большую выгоду из решений для работы с большими данными.Клиенты банка могут легко отслеживать и оценивать историю транзакций и анализировать предстоящие счета и платежи. Более того, банки могут легко изучать изменения на рынке, изучая многолетнюю информацию и вкладывая средства в проекты, которые с наибольшей вероятностью окажутся успешными. Компании, работающие с большими данными, предоставляют банкам решения против мошенничества, предотвращая кражу личных данных и выявляя схемы мошенничества. Системы больших данных также полезны для предотвращения отмывания денег, мошенничества с кредитами и т. д.

3.Большие данные в образовании:

В сфере образования одной из самых больших проблем является объединение огромного количества доступной информации и ее разделение. Интегрируя большие данные, институты могут отслеживать успеваемость студентов, отслеживая журналы студентов, количество часов, проведенных в системе, предоставляя дополнительные рабочие листы и т. д. Кроме того, большие данные можно использовать для оптимизации эффективности института путем анализа работы преподавателей. и измеряя его по количеству студентов, чтобы получить правильную пропорцию.Это также практический модуль, который помогает студентам выбрать правильный курс, изучая демографические данные студентов, их стремления, предмет и другие подобные переменные. Университет Тасмании является одним из лучших примеров больших данных, поскольку он разработал специализированную систему обучения и управления для правильного использования данных.

4. Большие данные в розничной торговле:

Розничные продавцы всегда должны понимать, что нужно их клиентам и когда им это нужно, чтобы оставаться впереди своих конкурентов.Аналитика больших данных обеспечивает удержание клиентов, предоставляя информацию, необходимую для того, чтобы оправдать их ожидания и сделать их счастливыми. Компании, занимающиеся аналитикой данных, могут помочь заведениям создать персонализированный опыт покупок для своих клиентов, изучая их предпочтения и модели покупок. Управление большими данными также оптимизирует операционные задачи, облегчает своевременный анализ запасов, выявляет постоянных клиентов и предлагает программы лояльности, а также прогнозирует спрос. Ритейлеры также могут выяснить потенциальные причины потери клиентов и работать над тем, чтобы избежать таких ситуаций.

5. Большие данные на транспорте:

GPS или глобальная система позиционирования упростила перевозки по всему миру. Фирмы, работающие с большими данными, могут собирать огромные объемы данных из этих систем, основанных на местоположении, чтобы обеспечить безопасное, своевременное и комфортное путешествие для путешественников. Транспортные компании могут планировать поездки клиентов и предоставлять им персонализированную информацию для управления временем в пути, поиска стыковочного транспортного средства и т. д. Пассажиры могут найти альтернативные маршруты, наличие мест в режиме реального времени и т. д.Большие данные можно дополнительно использовать для управления дорожным движением, планирования маршрутов, отслеживания пробега, логистики и многого другого. Такие города по всему миру, как Дублин, Стокгольм, Дананг и т. д., внедрили большие данные для управления дорожным движением и заторами, демонстрируя пример использования больших данных в управлении дорогами.

Топ-5 лучших компаний по работе с большими данными 2021 года

Исследовано

компаний, работающих с большими данными.

По мере того, как информация поступает в корпоративную сферу из социальных сетей, веб-данных, графики, видео, Интернета вещей (IoT) и сенсорного ввода, сейчас генерируется больше данных, чем когда-либо прежде.

Большая часть этих данных неструктурирована и представлена ​​в нескольких форматах, что затрудняет управление организациями и их осмысление с использованием традиционных инструментов и методов. Но использовать его они должны, поскольку идеи, полученные из этих «больших данных», теперь имеют решающее значение для коммерческого успеха. Большие данные также являются движущей силой технологий машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ), которые меняют методы ведения бизнеса предприятиями.

Многим организациям не хватает навыков и персонала, необходимых для полного использования больших данных, аналитики и связанных с ними технологий, которые способствуют принятию решений на основе данных, повышению операционной эффективности, гибкости или возможностям быстрого реагирования и планирования будущего, которые становятся возможными благодаря таким методам, как как прескриптивная и предиктивная аналитика.

Многие предприятия обращаются к компаниям, работающим с большими данными, чтобы заполнить пробелы в навыках и ресурсах, которые мешают предприятиям извлекать выгоду из своих информационных резервов.

Что такое компания, работающая с большими данными?

Компания, работающая с большими данными, — это организация, специализирующаяся на различных аспектах экосистемы больших данных и хорошо понимающая большие данные и их влияние на бизнес. Такие организации обычно предоставляют программное обеспечение, услуги и опыт, чтобы помочь предприятиям в управлении большими данными и развертывании технологии больших данных.Некоторые компании могут также предоставлять физическую или облачную инфраструктуру, такую ​​как базы данных больших данных, хранилища для наборов больших данных или инструменты и платформы разработчиков больших данных для создания пользовательских приложений и систем.

Как определить свои потребности при выборе компании, работающей с большими данными

Использование больших данных в бизнесе охватывает широкий спектр, который включает:

  • Данные интеллектуального анализа данных для выявления новых источников дохода для организаций, чтобы увеличить их оборот.
  • Достижение лучшего понимания потребителей.
  • Оптимизация деловой практики для сокращения отходов и затрат.
  • Использование интеллектуальных данных для разработки более разумных и эффективных методов работы.

Эти приложения многочисленны, и, поскольку расходы только на программное обеспечение для работы с большими данными, как ожидается, превысят 70 миллиардов долларов в 2020 году, поставщики маркируют сбивающий с толку набор продуктов и услуг ярлыком «большие данные». Таким образом, понимание ваших целей в отношении больших данных в контексте вашей организации является первым шагом в принятии решения о том, какая компания, работающая с большими данными, больше всего соответствует вашим потребностям.Вам нужно будет четко определить свои цели, а затем найти организацию, которая может помочь вам достичь этих целей.

Среди основных характеристик больших данных есть три V: объем (количество вовлеченных данных), разнообразие (различные формы и источники данных) и скорость (скорость, с которой генерируются данные). В свете этих качеств ваша способность управлять информационными потоками вашей организации будет зависеть от физического или виртуального состояния вашей базы данных больших данных и средств управления данными.

Если у вас уже есть инвестиции в локальные решения для обработки данных, возможно, вы захотите продолжить размещение программного обеспечения и решений для работы с большими данными в собственном центре обработки данных. Инфраструктура на месте также может быть желательна, если ваша организация должна соответствовать строгим требованиям соответствия или безопасности.

С другой стороны, если масштабируемость и простота управления имеют первостепенное значение, возможно, вам лучше обратиться в компанию, занимающуюся большими данными, которая предлагает облачные услуги. Крупные поставщики облачных услуг в этом секторе также лидируют в исследованиях искусственного интеллекта и машинного обучения и могут предлагать расширенные функции в своих решениях.

Компании, предлагающие инструменты для работы с большими данными, работающие по лицензиям с открытым исходным кодом (например, экосистема Hadoop), могут снизить совокупную стоимость владения для вашего предприятия. Запатентованные решения могут потребовать лицензионных сборов и дорогостоящего специализированного оборудования. Однако вам может потребоваться найти баланс при покупке поддержки или консультационных услуг для установки и настройки некоторых решений с открытым исходным кодом.

Из-за коммерческого давления вам может потребоваться анализ данных в режиме реального времени.В этом случае компания больших данных, предлагающая архитектуру обработки данных с возможностями потоковой передачи, просто необходима. Это позволит вашей организации обрабатывать как данные в режиме реального времени, так и пакетные данные.

Что следует учитывать при выборе компании, работающей с большими данными

Если ваш бизнес похож на большинство организаций, у вас уже есть инвестиции в какую-либо технологию управления данными и аналитики. Поскольку замена этой технологии может быть дорогостоящей и разрушительной, вам необходимо найти компанию, работающую с большими данными, которая предлагает решения, которые могут работать вместе с вашими текущими инструментами или дополнять существующее программное обеспечение.Есть несколько критериев, которые вы можете использовать при выборе этой компании, в том числе:

Комплексная проверка

Google «большие данные», и вы получите огромное количество результатов поиска, включая названия компаний, работающих с большими данными, всех типов и размеров. Не все из них будут обладать одинаковым уровнем знаний или релевантностью для вашего конкретного варианта использования.

Чтобы сузить поиск, вам нужно более подробно изучить доступные варианты. Порталы, такие как Clutch.co, g2, GetApp и Trustradius, являются хорошим местом для начала контроля и общих обзоров.Помимо смелых заявлений и знакомства с терминологией больших данных, проверьте, способен ли конкретный поставщик взяться за ваш проект. Подробно прочитайте как положительные, так и отрицательные отзывы и найдите признаки того, что компания выполняет свои обязательства, чтобы довести проект до конца.

Способность решать ваши конкретные проблемы

Вы хотите найти компанию, которая обладает серьезными навыками работы с большими данными и аналитикой, а также глубоким знанием вашего бизнеса и отрасли, в которой вы работаете.

В качестве подтверждения их способности решить ваши конкретные проблемы попросите пробную версию решения компании и любую информацию, которую они могут предоставить по заданному набору выборочных данных.

Подробно изучите системную архитектуру или инфраструктуру, которые они предлагают, уровень знаний членов их команды и условия, которые они делают для управления и обслуживания решений в реальном времени.

В идеале вам следует запросить тестовый запуск их продукта или услуги, чтобы вы могли оценить его функции, простоту использования и уровень соответствия вашим бизнес-приложениям.

Передача технологий

Хотя вполне вероятно, что ваша организация будет иметь преимущество в сборе данных о вашей отрасли, компания, работающая с большими данными, должна преуспеть в анализе этих данных и разработке стратегий на их основе. Они также могут быть готовы помочь в развитии навыков работы с большими данными в вашей организации. С правильным партнером поставщики могут работать бок о бок с вашим персоналом и передавать знания во время выполнения вашего проекта по работе с большими данными.

Вопросы стоимости

Важно найти поставщика, который может масштабировать ваши инвестиции в зависимости от количества ресурсов, которые вы фактически потребляете, а также предоставлять платформы обработки и хранения, которые можно масштабировать по мере роста ваших проектов по работе с большими данными.

Соглашения об уровне обслуживания (SLA)

Выбранная вами компания, работающая с большими данными, должна предоставлять жизненно важные услуги поддержки и надежный набор соглашений об уровне обслуживания (SLA). Важные показатели, которые следует учитывать, включают скорость работы и время безотказной работы 365/24/7.Соглашения также должны охватывать время ответа на запросы, время решения открытых производственных проблем и время восстановления аварийного восстановления.

Проблемы соответствия

Чтобы убедиться, что компания соответствует требуемым уровням управления в отношении безопасности, обработки данных и других нормативных требований, вам следует запросить их текущий ИТ- и финансовый аудит. ИТ-аудит должен подтвердить, что поставщик достигает ожидаемого вами уровня безопасности и защиты данных. Их финансовые отчеты будут говорить о настоящей и будущей жизнеспособности компании.

5 компаний, работающих с большими данными, которые, по нашему мнению, вам следует рассмотреть

Один из наиболее убедительных статистических данных по большим данным прогнозирует, что к 2026 году стоимость рынка достигнет 156 миллиардов долларов. Среди компаний, работающих с большими данными, которые подпитывают этот импульс, есть пять организаций, которые мы сейчас выделим.

1. Пролификс

Prolifics — глобальная компания по цифровой трансформации, обладающая опытом работы с данными, аналитикой, облачными технологиями, DevOps, цифровым бизнесом и обеспечением качества в различных отраслях. Она предоставляет экспертные консультации, инжиниринг и услуги по управлению.

Имея более 1200 сотрудников в 11 офисах в Северной Америке, Индии и Европе, Prolifics предлагает услуги по управлению данными, включая сканирование данных, интеграцию данных и управление данными. Компания предоставляет бизнес-аналитику и прогнозную аналитику с использованием передового искусственного интеллекта и машинного обучения, а услуги облачной архитектуры Prolifics включают проектирование и внедрение облачной инфраструктуры и архитектуры больших данных. Услуги Prolifics по миграции в облако оценивают ваши текущие системы, модернизируют устаревшие технологии и разрабатывают стратегию миграции в облако и дорожную карту внедрения.

2. Ясновидящая

Clairvoyant — ведущая многонациональная компания по обработке и анализу данных, специализирующаяся на комплексной разработке и развертывании решений для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Команда Clairvoyant Managed Services берет на себя ответственность за настройку и управление повседневными операциями по управлению большими данными. Компания обслуживает несколько клиентов из списка Fortune 500 в области больших данных, анализа данных, облачных вычислений, искусственного интеллекта, машинного обучения и других прорывных технологий.

3. НаукаСофт

ScienceSoft — международная компания, занимающаяся ИТ-консалтингом и разработкой программного обеспечения на заказ, базирующаяся в МакКинни, штат Техас. Компания предлагает ряд услуг, включая консультации по работе с большими данными, внедрение, поддержку и услуги по управляемой аналитике больших данных.

ScienceSoft реализует решения для больших данных с набором компонентов архитектуры, включая озеро данных, хранилище данных, процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка), кубы OLAP, отчеты и информационные панели.Услуги поддержки включают администрирование решений для больших данных (обновление программного обеспечения, добавление новых пользователей, обработка разрешений), администрирование больших данных (очистка данных, резервное копирование и восстановление) и непрерывный мониторинг.

4. Много

С командой ведущих экспертов по данным, инженеров и специалистов DevOps Xplenty представляет собой облачную платформу для интеграции данных, ETL и ELT. Xplenty объединяет все источники данных и позволяет пользователям создавать простые визуализированные конвейеры данных для своих озер данных.

Облачный сервис обработки больших данных

Xplenty может обрабатывать структурированные и неструктурированные данные и включает решения для маркетинга, продаж, поддержки и разработчиков.

5. IBM

В настоящее время крупнейшим поставщиком продуктов и услуг, связанных с большими данными, International Business Machine (IBM) является американская компания со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Решения IBM Big Data предоставляют функции для хранения, управления и анализа данных.

Решения IBM для работы с большими данными включают систему Hadoop для хранения данных (структурированных и неструктурированных данных), Stream Computing для обработки данных в режиме реального времени, Federated Discovery and Navigation (которые помогают организациям анализировать и получать доступ к информации в масштабах предприятия) и IBM Streams ( Интернет вещей или услуга IoT, которая позволяет организациям собирать и анализировать данные в движении).

ведущих компаний по работе с большими данными — март 2022 г.

Выбор лучших компаний по работе с большими данными

Подробные критерии оценки

С целью выбора лучших компаний, предоставляющих решения для работы с большими данными, мы разработали методологию комплексной оценки. После составления первоначального списка потенциальных фирм мы просмотрели их веб-сайты и прошлые работы. Кроме того, мы рассмотрели предлагаемые ими решения и квалификацию членов команды каждой компании.Ниже вы можете найти подробную информацию о критериях, которые мы использовали.

Веб-сайт и портфолио компании

Наша оценка этих компаний, занимающихся аналитикой данных, начинается с посещения веб-сайта. Мы изучаем прошлые проекты каждого агентства и изучаем их тематические исследования, чтобы попытаться установить их опыт и специализацию. Кроме того, мы проверяем, как долго они находятся на рынке. Хотя недавно основанный стартап может иногда предоставлять выдающиеся услуги, мы отдаем предпочтение компаниям, которые имеют более многолетний опыт в этом вопросе.

Услуги больших данных

Большие данные включают в себя разные сервисы, и не все компании имеют дело со всеми из них. Некоторые компании, перечисленные здесь, специализируются на одном или нескольких, в то время как другие предоставляют полный спектр услуг. Вот услуги, которые мы принимаем во внимание:

Разработка архитектуры больших данных

Архитектура больших данных — это план, используемый для обработки больших данных, чтобы их можно было анализировать в бизнес-целях. По сути, он определяет, как будет работать решение для больших данных, используемые компоненты, а также поток информации, безопасность и многое другое.Надежная архитектура больших данных может сэкономить деньги бизнеса, а также помочь в прогнозировании будущих тенденций.

Лучшие аналитические компании в нашем списке проверены на наличие необходимых навыков для создания архитектур больших данных с помощью следующих процессов:

  • Они могут эффективно определять цели клиентов.
  • Они проконсультируют по наиболее эффективным решениям.
  • Они могут спланировать и запустить полную вычислительную сеть, всегда помня о наиболее подходящем оборудовании, программном обеспечении, источниках и форматах данных, а также о решениях для хранения данных.
Консалтинг по большим данным

Консультации по большим данным — это больше, чем консультирование компаний по наиболее эффективной стратегии и ее реализации. Чтобы попасть в наш список, компании, предлагающие эту услугу, проходят проверку на следующее:

  • Они обладают передовыми техническими знаниями и навыками работы с различными инструментами работы с большими данными для конкретных процессов, от сбора и хранения данных до моделирования и визуализации данных.
  • Они могут предложить стратегическое решение для сбора, хранения, анализа и визуализации данных из различных источников и для различных целей.
  • Они демонстрируют отличные навыки руководства командой и сотрудничества, которые необходимы при работе с внутренними командами компаний.
  • Аналитические фирмы должны идти в ногу с последними тенденциями, чтобы включать наиболее эффективные и действенные решения в свой каталог услуг.
Сбор данных

Как процесс, который включает в себя сбор, фильтрацию и очистку данных перед помещением их в хранилище или другое решение для хранения, сбор больших данных должен удовлетворять пяти Vs:

  • Том , который относится к большому количеству данных, производимых и передаваемых каждую секунду
  • Скорость , что касается скорости генерации и перемещения данных
  • Разновидность , относящаяся к различным типам данных, которые можно использовать
  • Значение , которое относится к созданию полезности из больших данных на основе желаемых результатов
  • Veracity , который относится к неопределенным данным.

Обычно сбор данных предполагает большой объем, высокую скорость, большое разнообразие, но малоценные данные. Это подчеркивает важность адаптируемых и эффективных по времени алгоритмов сбора, фильтрации и очистки. Это гарантирует, что процесс анализа хранилища данных охватывает только ценные фрагменты данных.

Чтобы убедиться, что это произойдет, мы ищем компании, занимающиеся решениями для больших данных, которые следуют определенному конвейеру производительности. Это включает в себя процесс получения, проверки, очистки, дедупликации и, наконец, преобразования данных.

Кроме того, мы следим за тем, чтобы выбранные компании придерживались следующих ключевых принципов: 

Асинхронная передача данных

Асинхронная передача данных перемещает один символ или один байт за раз, отправляя данные в постоянном потоке маленьких битов вместо сплошного потока. Есть два способа реализовать эту систему: с помощью передачи файлов или с помощью MOM (промежуточного программного обеспечения, ориентированного на сообщения), чтобы справиться с потенциальным обратным давлением из-за того, что данные генерируются быстрее, чем потребляются.

Параллелизм данных

Ведущие компании, работающие с большими данными, знают, что использование правильного синтаксического анализатора является одним из наиболее важных факторов при оптимизации форматов данных для API, реализованных MOM. Преобразование данных требует больше всего времени и ресурсов, поэтому на данном этапе важно использовать распараллеливание данных для их преобразования перед обработкой. Другой вариант — отфильтровать повторяющиеся данные на более ранних этапах процесса.

Технологии

Помимо отмеченных выше пунктов, ведущие компании по анализу данных должны использовать новейшие и лучшие методы и технологии, такие как:

  • Apache Kafka — эта потоковая платформа с открытым исходным кодом основана на абстракции распределенного журнала фиксации.Он способен обрабатывать триллионы событий в день.
  • ActiveMQ — это программное обеспечение для обмена сообщениями служит основой для архитектуры приложений, основанных на обмене сообщениями.
  • Amazon Kinesis — это решение Amazon для обработки потоков данных способно обрабатывать сотни терабайт в час из больших объемов потоковых данных.
  • Akka Streams — эта библиотека с открытым исходным кодом обрабатывает и передает элементы на основе Akka.
  • RabbitMQ — этот брокер обмена сообщениями предоставляет приложениям общую платформу для отправки и получения сообщений.

Другие технологии включают JBoss AMQ , Oracle Tuxedo и SonicMQ .

Типы данных

Мы также ожидаем, что ведущие компании-аналитики данных смогут генерировать различные типы данных, в том числе следующие:

  • Структурированные данные — высокоорганизованные данные, которые можно беспрепятственно обрабатывать, хранить и извлекать в одном заданном формате.
  • Неструктурированные данные — Эти данные не имеют структуры, что очень затрудняет их обработку и анализ.
  • Полуструктурированные данные — Полуструктурированные данные представляют собой комбинацию предыдущих форматов. Это данные, которые были отнесены к определенной базе данных, но по-прежнему содержат важную информацию об отдельных элементах данных.

Хранилище данных

В зависимости от ваших целей хранилище данных может иметь определенные ограничения как автономное решение. Это связано с тем, что хранилище данных по сути является репозиторием, а большие данные — это технология, которая обрабатывает данные и подготавливает их для репозитория.В отличие от больших данных, хранилище данных обрабатывает исключительно структурированные данные.

Ведущие компании по анализу больших данных, предлагающие эту услугу и попавшие в наш список, следуют последним передовым практикам:

  • Они используют признанный стандарт архитектуры хранилища данных, чтобы обеспечить эффективность в рамках выбранного подхода к разработке.
  • Они используют методологию гибкого хранилища данных, чтобы разбивать проекты на более мелкие части, которые могут быть доставлены быстрее и быстрее возвращать ценность.
  • Они используют инструмент автоматизации хранилища данных, чтобы максимально эффективно использовать ИТ-ресурсы и обеспечивать соблюдение стандартов кодирования.

Моделирование данных

Проще говоря, моделирование данных означает сортировку и хранение данных. Поскольку большие данные работают в нереляционных базах данных, можно предположить, что им не нужно моделирование. Наоборот, моделирование имеет решающее значение для успеха анализа больших данных. Мы убедились, что компании, работающие с большими данными, в нашем списке заботятся о производительности, качестве, стоимости и эффективности моделей данных.

Лучшие методологии моделирования данных
  • ER Model тематически сортирует данные с точки зрения всей организации вместо того, чтобы ориентироваться на пакеты данных, конкретно относящиеся к определенному процессу. Отсортированные данные нуждаются в дальнейшей обработке для анализа и принятия решений.
  • Модель Dimension Model сортирует данные, относящиеся к определенному событию, состоянию события или процессу (включая серию связанных событий), и обеспечивает высокопроизводительный анализ при обработке больших и сложных запросов.
  • Модель Data Vault является масштабируемой и наиболее полезной для интеграции данных; однако отсортированные данные нельзя использовать для анализа и принятия решений как есть.
  • Модель Anchor обеспечивает самую высокую масштабируемость из всех; однако для этого в этой модели увеличивается количество операций запроса на соединение.

Интеграция данных

Мы перечисляем компании бизнес-аналитики, которые понимают важность качества над количеством.Данные необходимо использовать в контексте вашего бизнеса, поэтому эти компании должны быть в состоянии найти наиболее подходящее подмножество для интеграции с вашими историческими данными и должным образом обслуживать ваши инициативы BI.

В зависимости от типа обработки данных, которые они предлагают, вот некоторые дополнительные возможности, которыми должны обладать компании, чтобы попасть в наш список:

Пакетная обработка

Как следует из названия, это относится к периодической обработке блоков данных, которые уже были сохранены в течение определенного периода времени.Hadoop MapReduce — лучший фреймворк, которому может следовать компания.

Потоковая обработка

В отличие от вышеизложенного, компании, работающие с большими данными, используют потоковую обработку, когда им требуется интеграция данных в короткие промежутки времени после поступления данных. Под коротким мы подразумеваем секунды и даже миллисекунды. Вот почему это также известно как обработка в реальном времени. Когда дело доходит до лучших практик, они в основном зависят от индивидуального определения реального времени. Что касается платформ, мы ищем Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Apache Samza и другие, которые могут извлекать и обрабатывать данные из различных источников.

Отчетность

Компании по анализу данных из нашего списка, которые предлагают отчетность среди своих услуг, эффективны в следующем:

  • Они могут сегментировать данные по параметрам, по которым вам нужна отчетность.
  • Они могут построить новую модель или построить поверх существующей модели.
  • Они будут применять лучшие практики в зависимости от того, требуется ли обработка в режиме реального времени или пакетная обработка.
  • Они наглядно представят результаты для вышеуказанного.

Визуализация данных

Суть обработки больших данных заключается в ее способности представлять обработанные данные в графическом формате, который легко понять и интерпретировать.Это выходит за рамки графиков, таблиц и круговых диаграмм. Чаще всего обрабатываемые и представляемые данные огромны и требуют сравнения по множеству параметров.

В нашем списке вы найдете компании по анализу больших данных, которые эффективны в следующих типах визуализации данных:

  • 2D/Planar/Geospatial – К ним относятся картограммы, карты распределения точек, карты пропорциональных символов и контурные карты.
  • 3D/Volumetric – Это компьютерные 3D-модели и компьютерные симуляции.
  • Temporal — сюда входят временные шкалы, диаграммы временных рядов, связанные точечные диаграммы, дуговые диаграммы и круговые диаграммы.
  • Многомерный . Это могут быть круговые диаграммы, гистограммы, облака тегов, гистограммы, древовидные карты, тепловые карты и паутинные диаграммы.
  • Древовидная/иерархическая — включает дендрограммы, радиальные древовидные диаграммы и гиперболические древовидные диаграммы.

В частности, они смогут предоставлять интерпретации данных в виде:

  • Оценка плотности ядра для непараметрических данных
  • Диаграммы с ячейками и усами для больших данных
  • Облака Word и сетевые диаграммы для неструктурированных данных
  • Корреляционные матрицы
  • Диаграммы рассеяния

Подход каждой компании к анализу больших данных

Следующее, что мы оцениваем, — это подход каждой аналитической компании к процессу анализа.Вот что мы считаем:

Описательная аналитика

Традиционная форма бизнес-аналитики, она включает описание необработанных данных таким образом, чтобы их могли интерпретировать люди. Это очень полезно, поскольку позволяет компаниям учиться на своем прошлом и понимать, как они могут формировать будущие результаты. Предприятиям это может понадобиться как отдельная услуга или как подготовка к прогнозной или предписывающей аналитике. Мы позаботились о том, чтобы лучшие компании по аналитике данных в нашем списке умело занимались интеллектуальным анализом и агрегированием данных и представляли их в удобном для восприятия формате.

Прогнозная аналитика

Как следует из самого названия, прогностическая аналитика «предсказывает» то, что может произойти дальше, и предоставляет полезную информацию вместе с оценками вероятности потенциальных будущих результатов. Хотя прогнозная аналитика как услуга не считается основным преимуществом больших данных, она должна быть максимально надежной и точной.

Несмотря на то, что это будет в значительной степени зависеть от качества и достоверности данных, подлежащих анализу, мы позаботились о том, чтобы компании, занимающиеся анализом больших данных, из нашего списка также следовали передовым методам в этом отношении:

  • Они могут установить необходимые показатели.
  • Они могут найти самый эффективный источник данных.
  • Они могут создать простую модель обработки данных, которая хорошо согласуется с существующей.
  • Они следят за тем, чтобы модель была масштабируемой и тестируемой.
  • И, наконец, они дают простые и наглядные прогнозы.
Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика — это относительно новая область больших данных, которая использует данные как описательного, так и прогнозного анализа для определения наилучшего сценария будущего.Компании, занимающиеся наукой о данных, которые вы найдете здесь, владеют новейшими технологиями, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, которые необходимы для успешной предписывающей аналитики.

Диагностическая аналитика

Основная цель этого вида аналитики — определить причину тех или иных событий. Компании из нашего списка, предлагающие эту услугу, проверены на предмет их квалификации не только в области интеллектуального анализа и обнаружения данных, но также в детализации и корреляции. Кроме того, наши зарегистрированные компании, работающие с большими данными, должны обладать следующими навыками:

  • Они могут использовать описательную аналитику для выявления аномалий.
  • Они могут идентифицировать источники данных для установления закономерностей за пределами существующих наборов данных.
  • Они используют интеллектуальный анализ данных, чтобы выявить корреляции и проверить, являются ли какие-либо из них причинно-следственными.
  • Они могут использовать теорию вероятностей, регрессионный анализ, фильтрацию и анализ данных временных рядов, чтобы обнаружить «скрытые» события, вызвавшие первоначально выявленные аномалии.

Используемые технологии

Наш следующий шаг — проверить, идут ли компании в ногу с новейшими технологиями больших данных.В зависимости от услуг, которые они предлагают, мы проверяем наличие у компаний, занимающихся аналитикой больших данных, следующих технологий:

  • Экосистема Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом для обработки больших наборов данных. Он включает в себя ряд сервисов, от потребления и хранения данных до их анализа и обслуживания.
  • Apache Spark — это механизм обработки больших данных в Hadoop. Он быстрее и гибче, чем MapReduce, стандартный движок Hadoop.
  • R — это язык программирования с открытым исходным кодом, предназначенный исключительно для работы с большими данными, поддерживаемый многими интегрированными средами разработки.
  • Озера данных — это репозитории, которые собирают данные из различных источников и хранят их в неструктурированном состоянии.
  • Базы данных NoSQL , такие как MongoDB, Cassandra, Redis и Couchbase, более масштабируемы, чем реляционные базы данных, обеспечивают превосходную производительность и специализируются на хранении неструктурированных данных, обеспечивая высокую производительность, но более низкий уровень согласованности.
  • AI — важная часть эффективного анализа больших данных. При просмотре исторических данных машинное обучение может помочь распознать закономерности, построить режимы, предсказать возможные результаты и упростить прогнозную аналитику. Глубокое обучение является частью машинного обучения и опирается на искусственные нейронные сети, использующие несколько уровней алгоритмов для анализа данных.
  • Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, основанное на искусственных нейронных сетях с использованием нескольких уровней алгоритмов для анализа данных.
  • Пограничные вычисления Системы анализируют данные очень близко к тому месту, где они были созданы — на границе сети — вместо того, чтобы передавать данные на централизованный сервер для анализа. Это уменьшает объем информации, передаваемой по сети, тем самым уменьшая сетевой трафик и связанные с ним затраты. Это также снижает нагрузку на центры обработки данных или средства облачных вычислений, высвобождая ресурсы для других рабочих нагрузок и устраняя потенциальную единую точку отказа.

Решения для хранения и резервного копирования

Компании, занимающиеся бизнес-аналитикой, предлагающие решения для хранения и оптимизацию, должны учитывать 3 V хранения больших данных:

  • Разнообразие , с точки зрения источников и форматов собираемых данных
  • Скорость , с точки зрения скорости сбора и обработки указанных данных
  • Том , с точки зрения объема собираемых и обрабатываемых данных

Идеальное решение зависит от требований бизнеса к данным:

Локальное хранилище больших данных

1.Решение Enterprise Network Attached Storage (NAS) работает с емкостью хранилища на уровне файлов, которую можно увеличить, добавив дополнительные диски к существующим узлам. Однако, поскольку такая практика может снизить производительность, мы искали новаторские компании, которые увеличивают емкость хранилища, добавляя дополнительные узлы. Таким образом, компании, работающие с большими данными, используют не только больше места для хранения, но и больше вычислительных мощностей.

2. Хранилище на уровне объектов или сеть хранения данных (SAN) заменяет древовидную архитектуру хранилища на уровне файлов плоской структурой данных.Данные размещаются с помощью уникальных идентификаторов, что упрощает работу с ними. Кроме того, эта архитектура позволяет эффективно справляться с рабочими нагрузками, требующими большого количества операций ввода-вывода в секунду.

3. Гипермасштабируемое решение для хранения данных работает в масштабе петабайт и используется социальными сетями, веб-почтой и т. д. Он опирается на автоматизацию, а не на участие человека, что, в свою очередь, оптимизирует хранение данных и снижает вероятность ошибок. Потенциальным недостатком является то, что он имеет минимальный набор функций, поскольку компании, работающие с большими данными, используют его, чтобы максимизировать необработанное пространство для хранения при одновременном снижении затрат.

4. Гиперконвергентное решение для хранения данных можно масштабировать горизонтально, добавляя дополнительные узлы. Это позволяет создать распределенную инфраструктуру хранения с использованием компонентов хранилища, подключаемых напрямую к каждому физическому серверу. Таким образом, они объединяются для создания логического пула дисковой емкости. Узлы внутри кластера обмениваются данными через программное обеспечение виртуализации, что делает все данные, хранящиеся в них, доступными через единый интерфейс.

Облачное хранилище больших данных

В нашем списке вы найдете ведущие компании, работающие с большими данными.Поскольку они лучшие, они должны быть в состоянии справиться со следующим, когда дело доходит до хранения:

Частное облако

Предлагая эту услугу, компании должны эффективно предоставлять общедоступную облачную услугу конечным пользователям. Другими словами, им необходимо предоставить следующее:

  • Эластичность — они могут увеличивать или уменьшать потребляемые ресурсы по мере необходимости практически без ручного вмешательства со стороны администраторов хранилища или других специалистов по ИТ.
  • Multi-tenancy — включает возможность поддержки нескольких клиентов (отделов, отделов, офисов, а иногда и отдельных лиц) на одинаково стабильном уровне производительности, а также запрещает им просматривать и получать доступ к данным друг друга.
  • Подробные отчеты о выставлении счетов на основе потребления с течением времени . Эти компании, работающие с большими данными, должны знать, как составлять отчеты и выставлять счета отдельным отделам, бизнес-направлениям или командам.
  • Техническое обслуживание и безупречная эксплуатация . Это включает в себя создание структур оркестровки с использованием специальных инструментов или платформ управления облаком, таких как Microsoft Azure Stack и VMware vRealize Suite, или платформ с открытым исходным кодом, таких как Apache CloudStack и OpenStack.
  • Надежное программное обеспечение для управления . Они могут интегрировать вычислительные и сетевые ресурсы, обеспечивая отчетность и аналитику.
Общедоступное облако

Если компании, работающие с большими данными, предлагают этот тип услуг, на самом деле они полагаются на таких поставщиков услуг, как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform.

Гибридное облако

Компании из нашего списка, предлагающие такое решение для хранения, умеют отделять конфиденциальные данные для хранения в частном облаке. При использовании гибридного облачного решения для резервного копирования компании могут эффективно отделять конфиденциальные и/или более часто используемые данные, для которых выполняется резервное копирование в частном облаке.Затем компании, занимающиеся аналитикой больших данных, сегментируют остальные для резервного копирования в общедоступном облаке.

Решения для сжатия данных

Сжатие данных используется для экономии места на диске или уменьшения пропускной способности ввода-вывода, используемой при отправке данных из хранилища в ОЗУ или через Интернет. Существует два типа сжатия данных:

  • Сжатие без потерь в основном используется при сжатии файлов высокого качества, обычно мультимедиа. Этот тип сжатия позволяет восстановить все исходные данные, когда файл не сжат.
  • Сжатие с потерями , также известное как необратимое сжатие, удаляет данные за пределами определенного уровня детализации. Обычно он используется для текстовых файлов и файлов данных, таких как текстовые статьи и банковские записи.

Для нашего списка лучших компаний по анализу данных мы выбрали кандидатов, которые хорошо разбираются в первом, поскольку важно сохранить каждый бит данных, которые у вас есть. Мы также позаботились о том, чтобы они полагались только на новейшие и самые продвинутые алгоритмы, такие как следующие:

.
  • Кодирование длин серий (RLE)
  • Кодировщики словарей: LZ77 и LZ78, LZW
  • Преобразование Берроуза-Уилера (BWT)
  • Прогнозирование путем частичного совпадения (PPM)
  • Микширование контекста (CM)
  • Энтропийное кодирование:
    • Код Хаффмана
    • Адаптивное кодирование Хаффмана
    • Арифметическое кодирование
      • Код Шеннона-Фано
      • Кодировка диапазона  

Меры безопасности

Наем эксперта по кибербезопасности может помочь вам с вопросами безопасности, но лучшая компания, работающая с большими данными, должна использовать некоторые эффективные методы, чтобы гарантировать безопасность ваших данных от ввода до хранения и на всем пути к стадии вывода.

Вот методы, которые должны использовать ведущие аналитические компании:

  • Защита распределенных сред программирования
  • Безопасные нереляционные базы данных
  • Безопасное хранилище данных и журналы транзакций
  • Фильтрация и проверка конечной точки

Кроме того, ниже перечислены технологии, которые, как мы ожидаем, должна иметь опыт любая хорошая компания, работающая с большими данными:

Шифрование

Шифрование необходимо использовать для всей нагрузки данных, как в пути, так и в состоянии покоя, всех типов данных, поступающих из всех источников.Он должен быть совместим с РСУБД и нереляционными базами данных, такими как NoSQL, а также со специализированными файловыми системами, такими как распределенная файловая система Hadoop (HDFS).

Централизованное управление ключами

Централизованное управление ключами ориентировано на управление всей организацией, где все пользователи используют один и тот же протокол. Лучшие практики включают автоматизацию на основе политик, ведение журналов, доставку ключей по требованию и отделение управления ключами от их использования.

Детальный контроль доступа пользователей

Детальный контроль доступа пользователей требует, чтобы компании, занимающиеся бизнес-аналитикой, следовали подходу, основанному на политике, который автоматизирует доступ на основе настроек пользователей и ролей.Проще говоря, детальный контроль доступа определяет, кто может иметь доступ к различным частям системы и что они могут с ней делать. В этом случае несколько настроек администратора могут защитить платформу больших данных от атак изнутри.

Обнаружение и предотвращение вторжений

IPS позволяет администраторам безопасности защитить платформу больших данных от вторжений. Если вторжение будет успешным, IDS поместит его в карантин до того, как оно нанесет значительный ущерб.

Физическая безопасность

Физическая безопасность относится к ограничению доступа посторонних лиц и неавторизованного персонала к центрам обработки данных.Эти системы безопасности включают в себя видеонаблюдение и журналы безопасности.

Важно отметить, что и вы, и компания, работающая с большими данными, несете равную ответственность за реализацию соответствующих мер безопасности, когда речь идет о данных.

Отзывы и отзывы клиентов

В нашем процессе оценки отзывы и отзывы клиентов являются важным фактором ранжирования при определении лучших компаний по анализу данных. Помимо рассмотрения отзывов, найденных на сайте агентства, которые обычно показывают только приятную сторону отношений между клиентом и компанией, мы обязательно изучаем сторонние платформы и проверяем, что бывшие клиенты говорят о каждой компании, работающей с большими данными.Мы принимаем во внимание хорошее и плохое. Однако, если количество плохих отзывов не превышает количество хороших, мы не отсеиваем компанию. Вместо этого мы используем их комментарии, чтобы получить представление о слабых местах компании.

На что следует обратить внимание перед заключением сделки

Список лучших компаний, занимающихся аналитикой больших данных, — это только начало вашего пути к поиску подходящего партнера. В следующем разделе мы разберем наиболее важные вещи, которые вам необходимо принять во внимание перед закрытием сделки.

Какое решение вам нужно?

Большие данные охватывают множество услуг. Естественно, не все компании будут предлагать их все. Большинство из них специализируются на одной или двух услугах, поэтому в нашем списке вы можете найти специализированные компании по анализу данных, а также те, чьи услуги сосредоточены на сборе данных, моделировании данных, хранении данных и т. д. Определение того, какие услуги вам нужны, будет вашей задачей. отправной точкой для отбора кандидатов.

Определение источника сбора данных

Если вы не хотите получать кучу нерелевантных больших данных, вам необходимо определить источник получения данных.Источники, которые вы можете использовать, включают Интернет вещей, сенсорную сеть, данные социальных сетей, данные из мобильных приложений, открытые данные в Интернете, наборы данных внутри организаций, данные, сгенерированные деятельностью, устаревшие документы и опросы. В зависимости от того, чего вы хотите достичь, вы можете выбрать один или комбинацию из двух или более. Это вопрос, который вы должны обсудить со своими консультантами по большим данным.

Каков опыт работы агентства с компаниями в вашей нише?

Большие данные могут пугать, но с правильными решениями ваш бизнес сможет обращаться с наиболее важными данными и получать полезную информацию, которая повысит ценность ваших отношений с клиентами.Важно учитывать, работали ли потенциальные аналитические фирмы ранее с бизнесом в вашей нише. Вы получаете возможность воочию увидеть, как они обрабатывают подобные типы данных и подойдут ли их решения для вас.

Вам нужна обработка данных в реальном времени?

Обработка в реальном времени включает непрерывный сбор, обработку и вывод данных. Данные обрабатываются в течение короткого периода времени, как только они поступают в систему. Этот тип обработки данных позволяет предприятиям принимать незамедлительные меры и обычно используется в службах обслуживания клиентов, радарных системах и банковских банкоматах.Если вашему бизнесу требуется обработка данных в режиме реального времени, обязательно найдите в нашем списке компании, которые предлагают эту услугу.

Нужна ли вам архитектура больших данных?

Каждому предприятию нужны разные службы бизнес-аналитики. Если вам нужно обрабатывать наборы данных объемом более 100 ГБ, извлекать данные из многочисленных и обширных ресурсов, как структурированных, так и неструктурированных, или обобщать и преобразовывать большие объемы неструктурированных данных в структурированный формат для лучшей аналитики, вам понадобится архитектура данных.Зная это, вы сузите свой выбор агентства.

Какое решение для хранения и резервного копирования вам нужно?

Существует несколько типов решений для хранения и резервного копирования. Давайте подробнее рассмотрим самые популярные из них, предлагаемые компаниями, занимающимися аналитикой данных.

Локальная установка намного дороже и требовательнее. Это физическая платформа, для которой требуется большое количество серверов, большое помещение для их размещения и большое количество электроэнергии для их работы.

Кроме того, требуется, чтобы ИТ-специалисты на месте обеспечивали бесперебойную работу.Все это еще больше улучшится, если вы также решите выполнить резервное копирование данных локально. Положительным моментом является то, что у вас есть больший контроль над данными, и этот тип решения для резервного копирования считается более быстрым и безопасным от взлома киберданных.

С другой стороны, ведущая аналитическая компания, скорее всего, предпочтет облако, потому что оно более масштабируемо и намного дешевле. Недостатком является то, что он зависит исключительно от подключения к Интернету, поэтому небольшой сбой может помешать обработке данных. Кроме того, это часто ограничивает управление и обслуживание.

Существует несколько типов резервного копирования. Каждый из них полезен при определенных обстоятельствах, описанных ниже: 

  • Частное облачное хранилище и резервное копирование хороши, если вы имеете дело с данными, которые являются конфиденциальными с точки зрения законодательства, соответствия или безопасности. Однако он ограничен с точки зрения масштабируемости и требует специального персонала.
  • Общедоступное облачное хранилище значительно дешевле и очень гибко для масштабирования. Это также может понравиться поставщикам решений для работы с большими данными, поскольку не требует участия человека для обслуживания.Однако его надежность зависит от подключения к Интернету и доступности поставщика услуг. Что касается резервного копирования, поставщики услуг гарантируют, что резервные копии данных в облаке защищены с помощью передовых методов шифрования до, после и во время передачи. Кроме того, резервные копии данных могут быть реплицированы в нескольких центрах обработки данных, что обеспечивает дополнительный уровень безопасности.
  • Гибридное облачное хранилище лучше всего подходит, когда вам нужна «сезонная» шкала, когда вы сталкиваетесь с короткими периодами экстремальных нагрузок данных, но вы не хотите подвергать риску безопасность, предлагаемую частным облаком.С точки зрения резервного копирования это, пожалуй, самое экономичное и эффективное решение, так как вы можете создавать резервные копии конфиденциальных и/или часто используемых данных в частном облаке, а остальные — в общедоступном.

Консультанты по облачным технологиям помогут вам выбрать облачную резервную копию, которая лучше всего соответствует вашим потребностям.

Какова политика компании по обслуживанию и обучению?

Лучшие компании по анализу данных будут следовать наиболее эффективным протоколам обслуживания, чтобы свести к минимуму количество сбоев, которые могут возникнуть во время производства.Некоторые компании предлагают профилактическое обслуживание, которое требуется для основных компонентов, отказ которых может привести к потере функции и риску безопасности. Другие предложат профилактическое обслуживание, при котором компоненты оборудования заменяются через заданный интервал времени. Здесь нет правильного или неправильного, и предприятия нередко используют сочетание двух типов.

Кроме того, некоторые из перечисленных здесь компаний, занимающихся большими данными, предлагают внутреннее обучение. Это позволит вам научиться решать определенные проблемы с большими данными, а также приобрести навыки хранения, обработки и анализа больших объемов данных.

ведущих компаний, занимающихся решениями для больших данных

В последнее время большие данные формируют бизнес для лучшего будущего, соединяя и анализируя большие массивы данных. Общее значение больших данных значительно возросло с появлением пандемии COVID-19, которая нанесла ущерб обычным операциям и процессам на нескольких рынках. Использование потенциала аналитики больших данных имеет решающее значение для компаний, чтобы смягчить последствия пандемии. Кризис побудил организации обратиться к инструментам аналитики в режиме реального времени и искать надежную и достоверную информацию, чтобы лучше понять влияние на их деятельность.С ростом спроса на аналитику данных, платформы самообслуживания и широкий спектр информационных активов поставщики больших данных с готовностью работают над повышением доступности и доступности данных. Комбинируя искусственный интеллект с алгоритмами машинного обучения, компании могут просматривать источники данных и документы об оттенках и понимать требования и предпочтения клиентов. Несколько компаний внедряют решения и услуги для работы с большими данными для оценки своих внутренних процессов и улучшения операций.

В то же время на рынке также наблюдается рост числа компаний, предоставляющих услуги по работе с большими данными, которые предлагают организациям консультации по вопросам больших данных и помогают им выбрать наиболее подходящие технологии и решения для своей организации. Эти поставщики услуг помогают компаниям извлекать содержательную и полезную информацию из данных и направлять их на протяжении всего пути. От стратегии обработки данных до внедрения и управления — сервисные компании помогают предприятиям применять аналитику данных для обеспечения более эффективного принятия решений.В будущем компаниям необходимо будет идти в ногу с последними разработками и внедрять инновации в области больших данных, чтобы оставаться впереди своих конкурентов.

Таким образом, технологический прогресс на арене открывает множество новых возможностей для компаний, работающих с большими данными. Это означает, что предприятиям, ищущим компании, предоставляющие надежные услуги больших данных, приходится выбирать из множества вариантов. Чтобы облегчить эту задачу и помочь лидерам отрасли определить подходящие компании, предоставляющие решения и услуги для работы с большими данными, CIOReview представляет вам «20 самых многообещающих поставщиков решений для больших данных — 2021» и «10 самых многообещающих компаний по обслуживанию больших данных — 2021».«Выдающаяся комиссия, состоящая из генеральных директоров, ИТ-директоров, венчурных капиталистов, аналитиков и редакционной коллегии CIOReview, выбрала лучшие компании, работающие с большими данными. В процессе отбора мы рассмотрели предложения компании, основные компетенции, новости/пресс-релизы, отзывы клиентов, вехи и другие признания.

Чему научились 3 малых предприятия из больших данных

Бизнес-данные существуют веками. Но в основном он просто безнадежно застрял в рукописных бухгалтерских книгах, картотеках и дискетах, драгоценный неиспользованный ресурс.Программное обеспечение прошлых десятилетий помогло только в этом случае. Многие такие приложения могли работать только с отдельными базами данных и часто были дорогостоящими и громоздкими при загрузке. До недавнего времени такие данные могли использовать только гиганты.

Теперь, благодаря снижению затрат на технологии и новым инструментам, которые отображают сложные базы данных так, как это понравится даже технофобам, небольшие компании могут раскрыть гораздо больше секретов данных. Базы данных вашей компании могут быть сопоставлены с расширяющейся галактикой информации, полученной не только из социальных сетей, правительственных баз данных и шаблонов использования мобильных устройств, но и из все более специализированных источников информации, таких как оцифрованные стенограммы взаимодействий с колл-центром. и датчики, отправляющие обновления с разных звеньев в цепочке поставок, и делают это по доступной цене.

Компании, начиная от признанных гигантов, таких как IBM, SAS и Microsoft, и заканчивая стартапами, такими как Tranzlogic и Kaggle, предлагают доступные облачные услуги обработки данных, которые могут помочь вам преобразовать неоцифрованные данные в удобную для обработки форму. может испачкать руки в огромной куче грязи больших данных.

Предприятия, успешно занимающиеся обработкой больших данных, сопоставляют свою внутреннюю информацию — историю ценообразования, модели трафика клиентов — с несколькими внешними источниками для увеличения доходов за счет лучшего понимания поведения клиентов, снижения затрат за счет устранения неэффективности и человеческого предубеждения, укрепления связей с клиентами за счет прогнозирования потребности клиентов, обогащая предложения услуг новыми знаниями и предоставляя сотрудникам новые инструменты для более эффективного выполнения своей работы.

Если вы все еще думаете, что это только для ультрацифровых и интенсивных данных предприятий, учтите, что две из наших историй успеха связаны с зоопарком и риелтором в маленьком городке. «История информационных систем и бизнеса такова, что богатые, как правило, становятся еще богаче», — говорит Том Дэвенпорт, профессор колледжа Бэбсон и пионер в оказании помощи компаниям в понимании больших данных. «Есть крупные компании, которые могли себе это позволить и поэтому процветали больше, чем более мелкие». Но теперь, добавляет он, «нет ничего, что говорило бы о том, что вы не можете делать это и как малый бизнес.»

Агенты по продаже недвижимости Twiddy & Company, Дак, Северная Каролина

Семейная компания в сонной приморской деревне узнает правду в цифрах.

длинная цепочка островов, известная как Внешние отмели, и братья Райт организовали ранние полеты возле продуваемой всеми ветрами деревни Китти-Хок, но песчаные участки вдоль побережья Каролины сохраняют привлекательное ощущение непринужденности.Это делает Внешние Банки идеальным деревенским убежищем для уставших туристов.

Многие из этих путешественников находят жилье для отпуска через Twiddy & Company, местное семейное предприятие, которое управляет 998 домами на островах, будь то простые коттеджи или особняки с 24 спальнями на берегу моря. Двойная задача Twiddy состоит в том, чтобы удовлетворить гостей и обеспечить максимально выгодную для домовладельцев аренду своей недвижимости. Но не позволяйте сонливости Внешних берегов обмануть вас. Большие данные здесь изменили ситуацию.

Как и многие другие компании, Twiddy годами собирала операционные данные в электронных таблицах, где все они были погребены. «Мы постоянно сталкивались с одними и теми же препятствиями, — говорит директор по маркетингу Росс Твидди. «Если бы у нас не было хорошего взгляда на данные, как мы могли бы принимать правильные решения?»

Твидди остановился на инструментах бизнес-аналитики SAS, которые преобразовывали электронные таблицы компании в настраиваемый формат, которым компания могла делиться с домовладельцами и подрядчиками. Раньше Twiddy мог сообщить домовладельцам даты, когда их недвижимость будет доступна для аренды.Теперь компания может предлагать ценовые рекомендации с точностью до недели, исходя из рыночных условий, сезонных тенденций, а также размера и местоположения дома и других критериев.

Приведу лишь один пример: «Мы заметили, что через неделю после четвертого июля спрос упал», — говорит Твидди, и, вооружившись этими знаниями, Twiddy начала позволять своим домовладельцам корректировать цены на эту неделю в январе. С тех пор, как компания начала давать такие рекомендации, общее количество бронирований увеличилось, и все больше домовладельцев рекомендуют Твидди в качестве управляющего недвижимостью.Запасы, которыми управляет Twiddy, увеличились более чем на 10 процентов за последние три года.

Компания Twiddy также сократила расходы на 15 процентов, сравнивая плату за обслуживание каждого подрядчика со средней стоимостью обслуживания 1200 других поставщиков, выявляя и устраняя ошибки обработки счетов и автоматизируя графики обслуживания. Только эти сбережения высвободили 50 000 долларов в бюджете компании за последние два года. Неплохо для первоначальных инвестиций в 40 000 долларов. Twiddy надеялась, что ее расходы на большие данные окупятся за три года.Компания достигла этой цели в первый год.

«В цифрах есть правда, и это программное обеспечение поможет вам найти ее», — говорит Твидди. «Когда мы увидели, как это происходит с нами, это было все равно что попробовать мороженое в первый раз. Это то, что вы никогда не забудете».

Зоопарк и аквариум Point Defiance Такома, Вашингтон

Зоопарк укрощает печально известную изменчивость погоды Тихоокеанского Северо-Запада.

В каждом бизнесе есть гремлины, а для зоопарка и аквариума Пойнт-Дефаенс погода уже давно была самой надоедливой.Дикие погодные колебания Тихоокеанского Северо-Запада часто превращают любой прогноз в насмешку, а это означает, что предсказать посещаемость зоопарка и, следовательно, персонал сложно.

В течение многих лет Point Defiance использовала стандартные отчеты о погоде со смешанными результатами, и этого было недостаточно. «Зоопарки живут и дышат благодаря их посещению», — говорит Донна Пауэлл, менеджер по бизнесу и администрации зоопарка. «Нам нужно было понять, как происходят приливы и отливы, а также когда и почему они меняются».

Работая с IBM и аналитической фирмой BrightStar Partners, Point Defiance проанализировала свои исторические записи о посещаемости с подробными данными о местном климате, собранными Национальной метеорологической службой.Это привело к новой информации, которая помогла зоопарку с удивительной точностью предсказать, сколько посетителей придет в выходные. Это, в свою очередь, помогло зоопарку с точностью до часа определить, сколько сотрудников должно обслуживать парадные ворота, карусели и другие должности в дни пиковой нагрузки.

Некоторые менеджеры скептически отнеслись к тому, что Пауэлл провел первую крупную проверку данных в выходные, посвященные Дню памяти в 2013 году. Типично для Северо-Запада, два из трех дней шел дождь, а температура никогда не поднималась выше 62.Но Пауэлл предсказал посещаемость в пределах 200 человек — из нескольких тысяч — и соответствующим образом скорректировал штатное расписание, что крайне важно для зоопарка, в котором работает от 85 до 120 человек, в зависимости от ожидаемого количества посетителей. Эта информация «помогла внести кадровые изменения в каждый отдел», — говорит Пауэлл. «Некоторые люди все еще думали, что это была случайность, но мы делали это снова и снова». Для Дня поминовения 2014 прогноз был еще более точным: прогнозы зоопарка были в пределах 113 от фактической посещаемости.А более внимательное изучение данных позволило Point Defiance увеличить членство на 13 процентов в первом квартале 2014 года, нацелив кампании скидок на почтовые индексы своих самых частых гостей. «При минимальных инвестициях менее 4000 долларов мы продали членство на 60 000 долларов», — говорит Пауэлл.

Пауэлл также сосредоточился на том, когда люди бронировали билеты через Интернет, и был удивлен, узнав, что многие клиенты покупают билеты поздним вечером или ранним утром, когда загруженный график родителей уменьшился, и они, наконец, могли планировать выходные для своей семьи.Знание этого помогло Point Defiance определить ограниченные по времени сделки для увеличения продаж билетов, и онлайн-продажи билетов зоопарка выросли на 771 процент за последние два года. Всплеск онлайн-продаж не уменьшил продажи билетов на месте. Общие покупки билетов устанавливали рекорды два года подряд.

Теперь Пауэлл рассматривает возможность изучения данных о здоровье животных зоопарка, чтобы улучшить уход за ними. «Если вы можете сделать это для людей, — говорит она, — почему вы не можете сделать это для животных?»

Carvana, Phoenix 

Подход, основанный на данных, поддерживает конкурентоспособность нового автомобильного рынка.

Интернет предлагает огромные возможности для покупателей и продавцов подержанных автомобилей, но одна истина остается неизменной: никто не хочет покупать подержанный автомобиль, не видя его. Этот страх заплатить за лимон в Интернете помог сохранить бизнес по продаже подержанных автомобилей, несмотря на отвращение потребителей к навязчивым продажам, которые долгое время ассоциировались с такими местами.

Но Carvana, основанная в Фениксе онлайн-площадка для продажи автомобилей, запущенная в 2013 году, увидела в больших данных многочисленные возможности для улучшения опыта потребителей и своего бизнеса.Среди 50 сотрудников компании есть такие, которых вы никогда не встретите, продавая автомобили: в ней работают пять экспертов по данным, в том числе бывший профессор Уортона, курирующий аналитику Carvana.

Задолго до запуска Carvana компания связалась с Kaggle, онлайн-сообществом специалистов по данным, которые соревнуются и сотрудничают в решении задач, связанных с большими данными, поставленных такими компаниями, как Merck и Facebook. Carvana искала лучший способ предсказать, будут ли автомобили, купленные на аукционе, «лимонами» — «пинками», говоря языком подержанных автомобилей, — и предложила 10 000 долларов в виде призов за лучшие решения.

Возникла система, позволившая Carvana делать более разумные ставки на аукционах. «Мы хотели определить, какие автомобили, выставленные на аукцион, не соответствуют нашим стандартам качества», — говорит соучредитель Эрни Гарсия. Благодаря победителям конкурса Carvana Kaggle, а также данным, полученным из других аналитических материалов о региональных предпочтениях клиентов и доступности моделей, Carvana обнаружила, что может обойти лимоны и купить более качественные автомобили «на 500 долларов ниже, чем аналогичные автомобили продаются». Это преимущество помогает Carvana достичь своей цели, предлагая своим клиентам скидку в среднем на 1500 долларов по сравнению с рыночными ценами.

Carvana также работала со своими экспертами по данным над сбором данных о клиентах и ​​снижением рисков в своем финансовом бизнесе. Хотя многие автосалоны просто ищут кредитный рейтинг покупателя, Carvana сканирует сотни переменных в нескольких базах данных, включая полные кредитные отчеты от нескольких компаний и поиск в юридических и новостных базах данных LexisNexis, чтобы предсказать вероятность дефолта, лучше адаптировать процентные ставки для отдельных клиентов и отсеять подозрительных покупателей.

В результате, по словам соучредителя Райана Китона, «значительно» уменьшилось количество дефолтов и ни одной машины, украденной путем мошенничества.(Ссылаясь на проблемы с конкуренцией, руководители Carvana не стали раскрывать детали, касающиеся уровня дефолтов или общего объема продаж автомобилей.) Интернет-рынки подержанных автомобилей до сих пор не заменили усыпанные баннерами партии подержанных автомобилей прошлого, но Big Data помогает одному из таких предприятий найти его опора. Поскольку это также помогает целому ряду других малых предприятий, будь то старые или новые.

Из журнала Inc. за июль-август 2014 г.

25+ Впечатляющая статистика больших данных за 2022 г.

В сегодняшней статье мы сосредоточим все свое внимание на некоторых из самых ошеломляющих статистических данных о больших данных.Для всех, кто плохо знаком с концепцией больших данных, TechJury подготовил краткое введение по теме.

Большие данные — это огромные наборы данных, собранные из многочисленных источников. Эти наборы данных невозможно собрать, сохранить или обработать с помощью какого-либо из существующих традиционных инструментов из-за их количества и сложности.

Итак, существует множество инструментов, используемых для анализа больших данных — базы данных NoSQL, Hadoop и Spark — и это лишь некоторые из них. С помощью инструментов анализа больших данных мы можем собирать различные типы данных из самых разнообразных источников — цифровых медиа, веб-сервисов, бизнес-приложений, данных машинного журнала и т. д.

Большая статистика больших данных
  • К 2023 году рынок аналитики больших данных достигнет 103 миллиардов долларов.
  • Низкое качество данных обходится экономике США до 3,1 трлн долларов в год .
  • В 2020 году человека сгенерировали 1,7 мегабайта всего за секунду.
  • 90 239 пользователей Интернета ежедневно генерируют около 90 004 2,5 квинтиллионов байт данных.
  • 95% предприятий называют необходимость управления неструктурированными данными проблемой для своего бизнеса.
  • 97,2% организаций инвестируют в большие данные и искусственный интеллект.
  • Используя большие данные, Netflix экономит 1 миллиард долларов в год на удержании клиентов.

Итак, почему важны большие данные? После анализа эти данные помогают во многих отношениях. В здравоохранении это помогает избежать предотвратимых заболеваний, обнаруживая их на ранних стадиях. Это также чрезвычайно полезно в банковском секторе, где помогает распознавать незаконные действия, такие как отмывание денег.Наконец, в метеорологии это помогает изучать глобальное потепление.

Хорошо! Теперь, когда мы рассмотрели основы, давайте проверим некоторые интересные статистические данные о больших данных.

Большие данные 2022 Статистика

Но можно ли считать данные новым золотом? Давайте выясним это вместе, просматривая некоторые из самых впечатляющих статистических данных о больших данных за 2020 год.

1. Google ежедневно выполняет более 3,5 миллиардов поисковых запросов.

(Источник: Интернет-статистика)

Google остается крупнейшим акционером рынка поисковых систем с 87 акциями.35% доли мирового рынка поисковых систем по состоянию на 2021 год. Статистика больших данных за 2021 год показывает, что это означает 1,2 триллиона поисковых запросов в год и более 40 000 поисковых запросов в секунду.

Более того, 15% всех новых поисковых запросов Google никогда раньше не вводились! Таким образом, это не случай повторения одного и того же набора информации. Вместо этого Google ежедневно генерирует более уникальные наборы данных.

2. Пользователи WhatsApp ежедневно обмениваются до 65 миллиардов сообщений.

(Источник: Connectiva Systems)

Знаете ли вы, что WhatsApp является самым популярным и загружаемым приложением для обмена сообщениями в мире?

Вот что дает вам пользовательская база из 2 миллиардов человек.

Знаете ли вы, что WhatsApp теперь доступен в 180 странах и на 60 разных языках по всему миру?

Как насчет того факта, что 5 миллионов компаний активно используют приложение WhatsApp Business для связи со своими клиентами? Или тот факт, что по всему миру существует более 1 миллиарда групп WhatsApp?

Теперь ты знаешь.

3. В 2020 году каждый человек произвел 1,7 мегабайта в секунду

(Источник: IBM)

До того, как аналитика больших данных стала полностью разработанной идеей, компании хранили тонны информации в своих базах данных, не зная, что с ними делать. Согласно глобальной статистике технологий больших данных, низкое качество данных обходится компаниям во всем мире в среднем от 9,7 до 14,2 млн долларов в год. Для таких стран, как США, экономика которых сильно зависит от данных, эта цифра может возрасти до триллионов.

Низкое качество данных может привести к принятию неверных решений или неправильной бизнес-стратегии. Это, в свою очередь, приведет к низкой производительности и создаст недоверие между клиентами и брендом, что приведет к потере репутации этого бренда на рынке. Вот почему инструменты бизнес-аналитики и программное обеспечение для визуализации данных жизненно важны для успеха бизнеса в 2021 году.

4. 95% предприятий считают необходимость управления неструктурированными данными проблемой для своего бизнеса.

(Источник: Forbes)  

В такой цифровой экономике, как наша, только те, у кого есть правильные данные, могут успешно ориентироваться на рынке, делать прогнозы на будущее и корректировать свой бизнес в соответствии с рыночными тенденциями.К сожалению, большая часть данных, которые мы генерируем сегодня, неструктурированы, а это означает, что они бывают разных форм, размеров и даже форм. Следовательно, им сложно и дорого управлять и анализировать, что объясняет, почему это большая проблема для большинства компаний.

5. 45 % компаний по всему миру используют по крайней мере одну из своих рабочих нагрузок для работы с большими данными в облаке.

(Источник: ZD Net)

Согласно статистическим данным о больших данных в облачных вычислениях, облачные технологии — это одна из самых последних технологических тенденций, которая стремительно захватывает мир.Это избавляет организации от необходимости приобретать и обслуживать дорогостоящее вычислительное оборудование, платить за хостинг и разрабатывать программное обеспечение, необходимое для повседневной работы серверов.

Хотя в облаке находится 67% корпоративной инфраструктуры, в настоящее время лишь небольшой процент предприятий использует его для операций с большими данными.

6. 80-90% данных, которые мы генерируем сегодня, неструктурированы.

(Источник: ИТ-директор)

Согласно фактам из Big Data, в современном мире потребители хотят иметь такое же возвышенное впечатление при работе с брендом.Независимо от того, какое устройство они используют, они всегда ожидают одинакового качества.

Пользователь может связаться с компанией через социальные сети с помощью ПК, просмотреть веб-сайт компании с мобильного устройства, совершить покупку с помощью планшета и связаться со службой поддержки по электронной почте. Таким образом, все данные генерируются от одного и того же человека, но поступают в разных формах.

Статистика индустрии больших данных

В то время как некоторые отрасли добились больших успехов на больших данных, некоторые другие все еще играют по-крупному.Давайте выясним, какие отрасли представляют одни из самых известных инвесторов:

7. Рынок аналитики больших данных в банковской сфере может вырасти до 62,10 млрд долларов к 2025 году.

(Источник: Soccer Nurds)  

Согласно статистическим данным о больших данных в банковской сфере, глобальный банковский сектор уже внедряет аналитику больших данных в свою инфраструктуру и делает это быстро.

  • По состоянию на 2013 год колоссальные 64% мирового финансового сектора уже включили большие данные в свою инфраструктуру.
  • В 2015 году объем рынка отрасли уже достиг 12 миллиардов долларов.
  • Перенесемся в 2019 год. Рынок банковской аналитики больших данных достиг 29,87 млрд долларов США, и его среднегодовой темп роста в период с 2020 по 2025 год должен был составить 12,97%.

Данные, генерируемые банками по всему миру, могут улучшить обслуживание клиентов, помочь банкирам создавать новые и персонализированные предложения для своих клиентов, а также помочь лучше управлять рисками. Все это может привести к повышению производительности во всем глобальном банковском секторе.

8. К 2025 году рынок аналитики больших данных в здравоохранении может составить 67,82 млрд долларов.

(Источник: Globe News Wire)

Здравоохранение — это отрасль, которая ежедневно генерирует большое количество данных. Чем больше данных о том или ином диагнозе собрано, тем проще специалистам в области здравоохранения с ними справляться.

Большие данные могут привести к: 

  • Снижение расходов на здравоохранение для физических лиц 
  • Улучшение лечебных возможностей медицинских работников
  • Эффективное предотвращение предотвратимых заболеваний
  • Прогноз эпидемических вспышек
  • Улучшение общего качества жизни.

Согласно статистике больших данных в здравоохранении, мировой рынок аналитики больших данных в здравоохранении в 2018 году оценивался более 14,7 млрд долларов. К концу 2019 года он уже оценивался в 22,6 млрд долларов, и ожидается, что его среднегодовой темп роста составит около 20 %. .

9. Согласно статистике больших данных, в начале пандемии кибермошенничество выросло на 400%.

(Источник: Рид Смит)

Несомненно, киберпреступники не стыдятся своей игры.

Они в полной мере используют путаницу, возникшую из-за пандемии, чтобы обдирать людей. Исследователи безопасности также заметили множество мошенников, которые просят денег у отчаявшихся людей в обмен на вакцины и лекарства от COVID-19 .

Промышленность, фармацевтика и здравоохранение чаще всего становятся жертвами установки вредоносных программ. Наиболее заметные кампании по загрузке исходят от групп угроз, таких как TA505.

Индивидуальные пользователи и руководители компаний должны знать о ложной информации в Интернете и принять необходимые меры по защите данных.

Общая статистика больших данных

Теперь, когда вы знаете последние данные и то, как большие данные влияют на отрасль, давайте углубимся.

10. К 2025 году объем создаваемых данных превысит 180 зеттабайт.

(Источник: Statista)

Статистика роста больших данных показывает, что создание данных превысит 180 зеттабайт к 2025 году . Это будет примерно на 118,8 зеттабайт больше, чем в 2020 году.

Причина всплеска в том, что пандемия вызвала рост спроса на дистанционное обучение, работу и развлечения.

Хранилище для этих данных будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 19,2% в течение прогнозируемого периода. Это большое изменение, учитывая, что в 2020 году пользователи хранили только 2% данных.

11. С 2010 по 2020 год число взаимодействий с данными выросло на 5000%.

(Источник: Forbes)

Статистика больших данных

показывает, что создание, сбор, копирование и потребление данных выросли на колоссальные 5000% в период с 2010 по 2020 год. Если быть более точным, использование данных увеличилось с 1.от 2 трлн гигабайт до почти 60 трлн гигабайт .

Значительный рост произошел по мере того, как все больше компаний перешли на удаленную работу. Сдвиг был связан со спросом на более богатые наборы данных, такие как видео во время виртуальных встреч.

12. Сегодня человеку потребовалось бы примерно 181 миллион лет, чтобы загрузить все данные из Интернета.

(Источник: Unicorn Insights)

Интересная информация о больших данных поступила от Unicorn Insights, которая ответила на вопрос, сколько времени потребуется, чтобы загрузить все данные из Интернета.Источник использовал следующие значения: 0,55 зеттабайта для всей информации в Интернете и 44 Мбит/с в качестве средней скорости загрузки. Однако, поскольку эти статистические данные по большим данным изменились, мы переделали расчет с 33 зеттабайтами данных и средней скоростью загрузки 46 Мбит/с . В результате мы получили около 181,3 миллиона лет . Впечатляет, правда?

13. В 2012 г. было проанализировано только 0,5% всех данных.

(Источник: The Guardian)

Огромное количество больших данных не имеет ценности, если они не помечены или не проанализированы.Итак, вопрос в том, сколько это данных? Согласно исследованию Digital Universe Study, проведенному IDC в ​​2012 году, анализируется только 0,5% данных, в то время как процент помеченных данных немного выше и составляет 3% . В ходе дальнейшего изучения этой статистики анализа данных мы обнаружили, что не все данные могут принести пользу.

В 2017 году журнал Economist заявил, что данные заменили нефть как самый ценный источник в мире. Было много источников, которые сравнивали данные с нефтью, игнорируя одно большое различие между ними.В отличие от нефти, данные можно легко извлечь, а запасы бесконечны. Более того, в отличие от нефти, мы можем многократно использовать данные и извлекать из них новые идеи. Сравнение нефти и данных приводит нас к выводу, что мы должны собирать и хранить как можно больше данных. Однако если мы будем делать только это, не маркируя и не анализируя имеющуюся у нас информацию, ее ценность будет гораздо менее значительной, чем стоимость нефти.

Согласно статистике больших данных от IDC, в 2012 году только 22% всех данных имели потенциал для анализа.Сюда входят данные из разных областей, таких как слежка, развлечения, социальные сети и т. д. Тот же источник сообщил, что к 2020 году процент полезных данных, то есть информации, имеющей потенциал для анализа, вырастет до 37%.

14. Интернет-пользователи ежедневно генерируют около 2,5 квинтиллионов байтов данных.

(Источник: Data Never Sleeps 5.0)

С предполагаемым объемом данных, который у нас был в 2020 году (40 зеттабайт), мы должны спросить себя, какова наша роль в создании всех этих данных. Итак, сколько данных генерируется каждый день? 2,5 квинтиллиона байт . Теперь это число кажется довольно большим, но если мы посмотрим на него в зеттабайтах, то есть на 0,0025 зеттабайта, это не кажется таким уж большим. Если к этому добавить тот факт, что в 2021 году у нас должно быть 40 зеттабайт, мы получим данные в обычном темпе.

Однако есть и другие способы взглянуть на количество данных, которые мы генерируем ежедневно. 2,5 квинтиллиона байт равны числу всех муравьев на планете, умноженному на 100.Более того, одним квинтиллионом пенсов мы могли бы покрыть всю поверхность земли в 1,5 раза. При 2,5 квинтиллионах из них – в пять раз. Удивительно, что мы можем узнать из больших данных, фактов и цифр. 2018 год был довольно интересным с точки зрения больших данных, и мы ожидаем, что 2019 год будет таким же захватывающим и богатым данными.

15. Интернет-пользователи провели в сети в общей сложности 1,2 миллиарда лет.

(Источник: цифровой)

Только представьте, сколько данных пользователи интернета могут генерировать за миллион лет, не говоря уже о 1.2 миллиарда лет?

Теперь, прежде чем мы продолжим, давайте объясним, как мы пришли к такому выводу. Есть 4,39 миллиарда интернет-пользователей . Согласно последнему отчету Digital, интернет-пользователи провели в Интернете 6 часов 42 минуты, что наглядно иллюстрирует быстрый рост больших данных. Итак, если каждый из 4,39 миллиарда интернет-пользователей ежедневно проводит в сети 6 часов и 42 минуты , мы проводим в сети 1,2 миллиарда лет.

16. На социальные сети приходится 33% всего времени, проведенного в сети.

(Источник: Глобальный веб-индекс)

Прежде чем мы дадим вам некоторые цифры о том, как пользователи генерируют данные на Facebook и Twitter, мы хотели сначала нарисовать картину общего использования социальных сетей. Global Web Index опубликовал данные о среднем количестве социальных аккаунтов. Сравнивая количество аккаунтов в социальных сетях за разные годы, мы получили интересную статистику больших данных социальных сетей. А именно, в 2012 году у пользователей социальных сетей было три социальных аккаунта, в среднем , а сегодня это число выросло до 7.

Помимо роста тенденции использования нескольких сетей, среднее время, которое пользователи проводят на платформах социальных сетей, также значительно увеличилось. В 2012 году цифровые пользователи проводили полтора часа, заполняя свое свободное время сайтами социальных сетей, тогда как сегодня среднее время, которое они проводят в социальных сетях, составляет 2 часа 24 минуты.

Наконец, тот же источник обнаружил, что из общего времени, которое цифровые пользователи проводят в сети, 33% зарезервировано для социальных сетей . Это, без сомнения, большая часть того, почему статистика роста данных такая, какой она есть сегодня.Помимо социальных сетей, 16% времени, которое пользователи проводят в сети, приходится на онлайн-телевидение и потоковое вещание, а еще 16% — на потоковое воспроизведение музыки. Онлайн-пресса занимает 13% от общего времени онлайн, а остальные 22% времени отводятся на другую онлайн-деятельность.

17. Ежемесячно 2,80 миллиарда активных пользователей Facebook.

(Источник: Оберло)

Статистика больших данных Facebook показывает, что ежемесячно насчитывается около трех миллиардов активных пользователей .Это на полмиллиарда больше, чем в 2019 году, что также значительно больше, чем два миллиарда в 2012 году.

С точки зрения ежедневного использования гигантский сетевой сайт посещают около 1,8 миллиарда человек. Данные включают в себя данные WhatsApp, Messenger, Instagram и Facebook.

Неудивительно, что интернет-маркетологи не могут игнорировать этот сайт. Помимо обширной пользовательской базы, у него также есть полезные инструменты, такие как страницы или группы, которые упрощают продажу.

18. Пользователи Twitter отправляют более полумиллиона твитов каждую минуту.

(Источник: Интернет-статистика, Domo)

Статистика использования интернет-данных Facebook — это только верхушка айсберга. Социальные данные, полученные из отчета Domo Data Never Sleeps 6.0, также дают нам некоторое представление об активности пользователей в Twitter. Количество твитов в минуту увеличилось с 456 000 в 2017 году до 473 400 в 2018 году и, наконец, до 528 780 в 2020 году.

Мы также просмотрели статистику Internet Live, чтобы узнать, сколько твитов было отправлено в прошлом году. Всего в чуть меньше 1.За 5 месяцев пользователи Twitter отправили более 30 000 000 000 твитов. Принимая во внимание, что Твиттеру понадобилось первые три года своего существования, чтобы написать миллиардный твит, цифры, которые мы имеем сегодня, показывают, насколько эта социальная сеть выросла за эти годы.

Кроме того, Twitter — одна из крупных компаний, использующих большие данные и искусственный интеллект. Статистика и факты о Twitter показывают нам, что сеть социальных сетей использует ИИ не только для своих инструментов обрезки изображений, но и для предотвращения нежелательного контента.

19. 97,2% организаций инвестируют в большие данные и искусственный интеллект.

(Источник: New Vantage)

New Vantage опубликовала свой опрос руководителей, уделив основное внимание большим данным и искусственному интеллекту. В исследовании были записаны ответы руководителей примерно 60 компаний из списка Fortune 1000, включая Motorola, American Express, NASDAQ и т. д. Помимо указания на сильное присутствие больших данных в ведущих компаниях, исследование New Vantage также дало ответ на вопрос: сколько компании тратят по аналитике данных? Итак, вот что мы узнали.

62,5% участников заявили, что их организация назначила директора по данным (CDO), что указывает на пятикратное увеличение с 2012 года (12%). Кроме того, рекордное количество из 90 004 организаций, участвующих в исследовании, инвестировали в инициативы в области больших данных и искусственного интеллекта (97,2%). Самый высокий процент организаций (60,3%) инвестировал менее 50 миллионов долларов. Почти треть участников (27%) заявили, что совокупные инвестиции их компаний в большие данные и искусственный интеллект находятся в диапазоне от 50 до 550 миллионов долларов.Наконец, только 12,7% участников заявили, что их компании инвестировали более 500 миллионов долларов.

Итак, будущее за большими данными? Если мы сосредоточимся на инвестициях в большие данные таких компаний, как Goldman Sachs, IBM и Bank of America, мы могли бы ответить на этот вопрос «да».

20. Используя большие данные, Netflix экономит 1 миллиард долларов в год на удержании клиентов.

(Источник: Statista, Inside Big Data)

Сегодня многие компании используют большие данные для расширения и улучшения своего бизнеса, и один из самых популярных сервисов потокового видео — Netflix — прекрасный тому пример.Любимый потоковый сервис цифровых пользователей, Netflix, имел более 180 миллионов подписчиков в 2020 году. Теперь калифорнийская компания может помочь нам ответить на вопрос: каковы преимущества больших данных? Что ж, одним из преимуществ использования больших данных в потоковых сервисах является удержание клиентов в результате более низких показателей отмены подписки. У Netflix есть стратегия, позволяющая привязать аудиторию к их местам, и большие данные — большая часть этой стратегии.

Некоторая информация, которую собирает Netflix, включает в себя результаты поиска, рейтинги, повторно просмотренные программы и так далее.Эти данные помогают Netflix предоставлять своим пользователям персонализированные рекомендации, показывать видео, похожие на те, которые они уже смотрели, или предлагать различные заголовки из определенного жанра. Кроме того, мы должны признать, что функция компании «Продолжить просмотр» значительно улучшает взаимодействие с пользователем.

Просматривая различную статистику больших данных, мы обнаружили, что еще в 2009 году Netflix инвестировала 1 миллион долларов в усовершенствование своего алгоритма рекомендаций. Что еще более интересно, так это то, что бюджет компании на технологии и разработки в 2015 году составлял 651 миллион долларов.В 2018 году бюджет достиг $1,3 млрд.

Что касается экономии в 1 миллиард долларов за счет удержания клиентов, то это лишь приблизительная оценка, сделанная Карлосом Урибе-Гомезом и Нилом Хантом в 2016 году. Мы считаем, что сейчас эта цифра значительно выше, поскольку, помимо прочего, Netflix потратила более 12 миллиардов долларов на контента в 2018 году, а в 2020 году эта цифра достигла 17 миллиардов долларов.

21. Сколько стоит рынок больших данных и аналитики? 49 миллиардов долларов, сообщает Wikibon.

(Источник: Wikibon)

Мы уже рассказали, как Netflix извлекает выгоду из больших данных, но это только начало.Большие данные нашли свое место в различных отраслях, поскольку они, среди прочего, помогают выявлять закономерности, потребительские тенденции и улучшать процесс принятия решений. Итак, вопрос в том, сколько стоит индустрия больших данных и чего нам ожидать в ближайшие пару лет? В своем отчете «Тенденции и прогноз аналитики больших данных на 2018 год» Викибон ответил на эти вопросы.

Итак, сколько же стоят большие данные? По данным Wikibon, ожидается, что рынок аналитики больших данных (BDA) достигнет 49 миллиардов долларов США, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 11% .Таким образом, каждый год рынок будет прибавлять в цене 7 миллиардов долларов. В результате этого прогноза рынок BDA должен достичь 103 млрд долларов к 2023 году.

22. В 2020 году рынок больших данных вырос на 14%.

(Источник: Statista)

Изучая прогноз роста мирового рынка данных от Statista, мы обнаружили, что самые высокие темпы роста больших данных наблюдались в 2012 (61%) и 2013 (60%) . Судя по статистике роста больших данных, в 2018 году рынок больших данных вырос на 20%, а в 2019 году рынок больших данных вырос на 17%.Как отмечает Statista, рост рынка со временем замедлится и достигнет 7% в период с 2025 по 2027 год.

23. К 2020 году число вакансий в области науки о данных и аналитики достигло 2,7 миллиона человек.

(Источник: Forbes)

Одна из самых больших проблем в индустрии больших данных — нехватка людей с глубокими аналитическими способностями. Глядя на статистику роста данных, становится ясно, что людей, обученных работе с большими данными, не хватает. По данным RJMetrics, в 2015 году во всем мире насчитывалось от 11 400 до 19 400 специалистов по данным.McKinsey подсчитала, что в 2018 году должно быть около 2,8 млн человек с аналитическими способностями. С другой стороны, ожидается, что количество рабочих мест в области науки о данных и аналитики достигнет 2,7 миллиона в 2020 году. Таким образом, существует большой разрыв между спросом на науку о данных и талантами аналитика.

24. В 2020 году каждый человек сгенерировал 1,7 мегабайта всего за секунду.

(Источник: Домо)

Если предположить, что расчеты роста больших данных от Domo точны, каждый человек на планете генерирует 146 880 ГБ в день.Если мы примем во внимание, что население мира достигнет 8 миллиардов человек, легко сделать вывод, что количество данных, которые мы будем создавать ежедневно, резко возрастет. Более того, IDC прогнозирует, что к 2025 году мы будем производить 165 зеттабайт в год .

Теперь давайте перейдем к технологическим прогнозам на 2020 год и будущим тенденциям, связанным с большими данными.

25. Автоматизированная аналитика жизненно важна для больших данных.

(Источник: Flat World Solutions)

Одно из многих предсказаний в области больших данных состоит в том, что автоматизация процессов, лежащих в основе таких фреймворков, как Hadoop и Spark, станет неизбежной уже через год.Другой прогноз касается умных носимых устройств, которые помогут ускорить рост больших данных. Мы также можем ожидать дальнейшего развития машинного обучения в ближайшем будущем. Мы ожидаем, что в сочетании с аналитикой данных он создаст прогностические модели для прогнозирования будущего с еще более высоким уровнем точности. Наконец, Flat World Solutions подсчитала, что в 2020 году предприятия могут получить 430 миллиардов долларов, если выберут подход, основанный на данных.

Мы надеемся, что нам удалось найти самые впечатляющие статистические данные о больших данных.Один из ключевых выводов из этой темы заключается в том, что рынок больших данных быстро расширяется, и с каждым днем ​​у нас появляется все больше информации. Конечная цель состоит не в том, чтобы собрать как можно больше данных, а в том, чтобы извлечь пользу из данных, которые мы собираем.

Тенденции больших данных

Давайте посмотрим на некоторые статистические данные о тенденциях в области больших данных, чтобы узнать, что нас ждет в будущем:

26. К 2025 году количество устройств IoT может возрасти до 41,6 миллиарда.

(Источник: IDC)  

Каждую секунду в мире 127 новых устройств подключаются к Интернету . Эти подключенные устройства ежедневно производят 5 квинтиллионов байт данных, что к 2025 году может составить 79,4 зеттабайта данных. 

Устройства

IoT выполняют различные функции в зависимости от того, для чего они предназначены и какую информацию они должны собирать. От устройств для фитнеса до датчиков и систем безопасности Интернет вещей помогает отраслям расширять свои функциональные возможности и расширять свое присутствие на рынке.

27. В 2022 году мировые расходы на решения для аналитики больших данных превысят 274,3 миллиарда долларов.

(Источник: Business Wire)

Согласно статистическим данным о больших данных в бизнесе, цифровая трансформация и технологические достижения остаются главными источниками увеличения расходов на большие данные. С такой высокой конкуренцией в каждой отрасли предприятиям необходимо постоянно вводить новшества, чтобы оставаться актуальными на рынке. Аналитика больших данных предоставляет именно тот объем информации, который необходим отраслевым экспертам для принятия обоснованных решений.Эти решения могут продвинуть бизнес вперед, точно определяя рыночную тенденцию, которая потенциально может увеличить доход от бизнеса.

По состоянию на конец 2019 года мировые расходы на большие данные уже составляли 180 млрд долларов США, и, согласно прогнозам, они будут расти со среднегодовым темпом роста 13,2% в период с 2020 по 2022 год. Согласно отчетам, закупки ИТ, аппаратного обеспечения и бизнес-услуг могут получать самые высокие расходы на аналитику больших данных.

28. К 2024 году соотношение между уникальными и тиражируемыми данными составит 1:10.

(Источник: IDC)

В 2020 году это соотношение было 1:9.

COVID-19 усложнил создание новых уникальных данных. Однако глобальная сфера данных будет испытывать рост от копирования и потребления в ближайшие годы. К 2024 году совокупный годовой темп роста увеличится на 26% .

29. К 2026 году количество рабочих мест в сфере обработки данных увеличится примерно на 28%.

(Источник: Наука о данных)

Технологические прогнозы на 2021 год показывают, что к 2026 году количество рабочих мест в области науки о данных увеличится почти на 30% .Это 11,5 миллионов новых рабочих мест! Новые роли сократят дефицит профессионалов в секторе, где спрос высок.

Leave a Reply