Большие данные big data: Page not found — Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

Содержание

Определение больших данных – Amazon Web Services (AWS)

Несмотря на всю доступную информацию, многие организации не осознают, что сталкиваются с проблемой больших данных, или просто не готовы мыслить такими категориями. Организация может получить преимущества от применения технологий больших данных, если ее существующие приложения и базы данных больше не способны масштабироваться и справляться с внезапными увеличениями объема или разнообразия данных либо требований к скорости их обработки.

Если вовремя не найти правильный подход к работе с большими данными, это может привести к повышению расходов, а также снижению эффективности работы и конкурентоспособности. И напротив, разумная стратегия по работе с большими данными может помочь организации сократить расходы и получить дополнительные эксплуатационные преимущества за счет осуществления текущих крупных рабочих нагрузок с помощью технологий больших данных, а также развертывания новых приложений для выгодного использования открывшихся возможностей.

Сбор данных. Сбор необработанных данных (транзакций, записей журналов, событий мобильных устройств и пр.) – это первая проблема, с которой сталкиваются организации при работе с большими данными. Качественная платформа для работы с большими данными упрощает этот этап, предоставляя разработчикам возможность сбора самых разнообразных данных, структурированных и нет, на любой скорости, от режима реального времени до пакетной обработки.

Хранение. Любая платформа для работы с большими данными должна включать надежный, безопасный и масштабируемый репозиторий для хранения данных как до обработки, так и после таковой. В зависимости от конкретных требований могут понадобиться и временные хранилища для перемещаемых данных.

Обработка и анализ. На этом этапе выполняется преобразование данных из необработанного состояния в пригодный для использования формат. Обычно это достигается за счет сортировки, агрегации, объединения или применения специальных расширенных функций и алгоритмов. После этого итоговые пакеты данных сохраняются для дальнейшей обработки или предоставляются для использования с помощью инструментов бизнес-аналитики и визуализации.

Визуализация и использование. Основная цель работы с большими данными – получение на их основании ценных аналитических выводов для практического применения. В идеале большие данные должны становиться доступными для всех заинтересованных сторон, чтобы они получали возможность легко и быстро изучать пакеты данных с помощью инструментов бизнес-аналитики и настраиваемой визуализации, рассчитанных на самостоятельное использование. В зависимости от типа аналитики конечным пользователям могут предоставляться готовые результаты в форме данных статических «прогнозов» (в случае прогнозирующей аналитики) или рекомендованных действий (в случае предписывающей аналитики).

Технологии работы с большими данными продолжают активно развиваться. Уже сегодня у организаций есть выбор между разными типами аналитики для реализации различных функций.

Изначально инфраструктуры по работе с большими данными, например Hadoop, поддерживали только пакетные рабочие нагрузки. Крупные пакеты данных загружались для обработки сразу, и процесс ожидания результатов растягивался на часы и даже дни. Но время ожидания результата постепенно стало критическим фактором, и требуемая скорость обработки больших данных послужила толчком к развитию таких новых инфраструктур, как Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis и т. д., способных поддерживать обработку потоковых данных в режиме реального времени.

Amazon Web Services предоставляет разнообразный, полностью интегрированный набор сервисов облачных вычислений, который поможет создать приложения для работы с большими данными, обеспечить их безопасность и выполнить развертывание. При работе с AWS не нужно закупать оборудование или обслуживать инфраструктуру, а значит, можно сконцентрировать усилия на поиске новых подходов и технологий. Мы постоянно расширяем возможности наших сервисов, поэтому вы можете использовать в работе новейшие технологии без долгосрочных инвестиций.

Подробнее о платформе и инструментах AWS для работы с большими данными »

9 методов и технологий анализа big data

Предиктивная аналитика и big data

Что это. Часто нужно не просто анализировать и классифицировать старые данные, а делать на их основе прогнозы о будущем. Например, по продажам за прошлые 10 лет предположить, какими они будут в следующем году.

В таких прогнозах помогает предиктивная аналитика big data. Слово «предиктивный» образовано от английского «predict» — «предсказывать, прогнозировать», поэтому такую аналитику еще иногда называют прогнозной.

Как это работает. Задача предиктивной аналитики — выделить несколько параметров, которые влияют на данные. Например, мы хотим понять, продолжит ли крупный клиент сотрудничество с компанией.

Для этого изучаем базу прошлых клиентов и смотрим, какие «параметры» клиентов повлияли на их поведение. Это может быть объем покупок, дата последней сделки или даже неочевидные факторы вроде длительности общения с менеджерами. После этого с помощью математических функций или нейросетей строим модель, которая сможет определять вероятность отказа для каждого клиента и предупреждать об этом заранее.

Зачем и где применяют. Предиктивная аналитика нужна везде, где требуется строить прогнозы. Одними из первых ее начали использовать трейдеры, чтобы предсказывать колебания курсов на бирже. Сейчас такую аналитику используют в разных сферах, чтобы предсказывать:

  • продажи и поведение клиентов в маркетинге;
  • время доставки грузов в логистике;
  • мошенничество в банковской и страховой сферах;
  • рост компании и финансовые показатели в любых сферах.
На предприятиях и фабриках внедряют платформы индустриального интернета вещей: датчики собирают массивы данных о работе оборудования, а потом системы аналитики, в том числе на основе машинного обучения, обрабатывают их и предсказывают поломки и сроки технического обслуживания. Такие IoT-платформы можно развернуть в облаке: это снижает затраты на разработку, управление и эксплуатацию IoT-сервисов и решений.

Имитационное моделирование

Что это. Иногда возникает ситуация, в которой нужно посмотреть, как поведут себя одни показатели при изменении других. Например, как изменятся продажи, если повысить цену. Ставить такие эксперименты в реальном мире неудобно — это дорого и может привести к серьезным убыткам. Поэтому чтобы не экспериментировать с реальным бизнесом, можно построить имитационную модель.

Как это работает. Представим, что мы хотим посмотреть, как разные факторы влияют на продажи магазина. Для этого берем данные: продажи, цены, количество клиентов и все остальное, имеющее отношение к магазину. На основе этих данных мы строим модель магазина.

Потом вносим в нее изменения — повышаем и понижаем цены, меняем число продавцов, увеличиваем поток посетителей. Все эти изменения влияют на другие показатели — мы можем выбрать самые удачные нововведения и внедрить их в настоящем магазине.

Имитационное моделирование немного похоже на предиктивную аналитику. Только мы предсказываем будущее не по реальным, а по гипотетическим данным.

Имитационную модель можно построить и без big data. Но чем больше данных, тем точнее модель, так как она учитывает больше факторов.

Зачем и где применяют. Везде, где нужно проверять какие-нибудь гипотезы, но тестировать их на реальном бизнесе будет слишком дорого. Например, масштабное изменение цен на долгий срок может обрушить бизнес, так что перед таким шагом лучше провести тест на модели.

Важно помнить, что даже в масштабной модели часто бывают учтены не все факторы. Поэтому моделирование может дать неверный результат, переносить модель в реальность нужно с учетом всех рисков.

Большие данные (Big data) · Loginom Wiki

Loginom: Руководство пользователя

В узком смысле — массивы структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных, объемы которых настолько велики, что их обработка традиционными средствами становится неэффективной или вообще невозможной.

В широком смысле — комплекс средств и методов для обработки и анализа массивов данных, подпадающих под определение больших данных.

Изначально с большими данными связывали три ключевых концепции (правило «трех V»):

  • Объем (volume). Данные в компании накапливаются из множества источников в громадном объеме.
  • Скорость роста (velocity). Быстрое возрастание объемов данных. Особенно характерно для компаний в области сетевой торговли и электронной коммерции, где ежедневно могут генерироваться сотни терабайт данных.
  • Многообразие (variety). Данные из входного потока могут быть разнообразных форматов (таблицы, текст, видео, аудио и пр.), а также быть структурированными и неструктурированными.

Постепенно правило «трех V» обогатилось дополнительными элементами и трансформировалось в: «четыре V» (veracity — достоверность), «пять V» (viability — жизнеспособность и value — ценность) и «семь V» (variability — переменчивость и visualization — визуализация).

В настоящее время понятие «большие данные» связано с использованием предсказательной и поведенческой аналитики и других направлений анализа данных с целью извлечения знаний из огромных массивов данных.

Главными проблемами, с которыми приходится сталкиваться при работе с большими данными, являются возрастание вычислительных затрат — как в плане времени, так и требуемых объемов памяти. Отсюда вытекают задачи оптимизации размещения данных в оперативной памяти, количества обращений к диску и числа проходов по данным.

Если обработка данных невозможна на одном компьютере, то ее алгоритм можно разделить на части и попытаться выполнить на нескольких машинах. Эта идея послужила толчком для появления и развития методологий и инструментов распределенной обработки, например, MapReduce, HDFS, Hive.

Для снижения количества итераций и/или проходов по набору данных при работе аналитических алгоритмов используются их различные вероятностные модификации. Примером такого алгоритма является оптимальное зависимое от данных хеширование для приближенного поиска ближайших соседей.

С большими данными сталкиваются во многих сферах: науке, электронной коммерции, телекоммуникациях, финансовом секторе. Кроме того, для решения бизнес-задач можно привлекать данные из сторонних источников.

Например, информация о пользовательской активности, связях и интересах из социальных сетей может использоваться для обогащения данных при персонализации маркетинговых предложений или при прогнозе платежеспособности заемщика в скоринге.

Термин «большие данные» получил широкое использование начиная с 1990-х годов, а его популяризацию связывают с именем John R. Mashey.

Большие данные (Big Data) – одна из ключевых технологий будущего

Big Data или по-русски «большие данные», — термин, появившийся совсем недавно – всего шесть лет назад. Но это не значит, что само явление появилось тогда же. Большими данными принято называть огромные массивы информации со сложной неоднородной и\или неопределенной структурой. Иногда о Big Data говорят, как о неструктурированной информации, но это неверно – большие данные всегда имеют структуру, она может быть сложной из-за того, что данные поступают из разных источников и содержат совершенно различные сведения или вовсе неизвестной. То есть, как правило, привести это нагромождение в единую таблицу не представляется возможным.

Большие данные хотя и существуют уже несколько лет, ранее не представляли большой ценности, т.к. их обработка и анализ были затруднены – для этого требовались существенные вычислительные мощности, продолжительное временя и финансовые затраты. Все изменилось, когда появилась технология обработки многогигабайтных массивов информации в быстрой оперативной памяти. Прорыв в этой области связывают с выходом на рынок свободно распространяемой платформы Hadoop, включающей библиотеки, утилиты и фреймворки для работы с Big Data. Компоненты Hadoop используются сегодня в большинстве коммерческих платформ и систем таких компаний, как SAP, Oracle, IBM и так далее.

Сегодня термин Big Data, как правило, используется для обозначения не только самих массивов данных, но также инструментов для их обработки и потенциальной пользы, которая может быть получена в результате кропотливого анализа. Главные характеристики, отличающие Big Data от другого рода данных – три V: volume, velocity, variety. Первая – большие объемы, вторая – необходимость в быстрой обработке и высокая скорость накопления этих данных, третье – разнообразие.

Большие данные в ритейле могут состоять из различных сведений о потребителях, истории их покупок, детальной информации с каждого чека, привлекших внимание скидках, фактов посещении разных магазинов и т.д. Банки и страховые компании также обладают возможностью собирать информацию о клиентах, их действиях, финансовых транзакциях и даже перемещениях как по городу, так и по миру. Банк может определить даты важных событий в жизни своих клиентов – свадьба, рождение ребенка, смена работы, переезд и т.д. Эти сведения можно использовать для увеличения продаж и работы над лояльностью клиентов.

Большие данные определяют развитие и коммунальной отрасли. Возможность собирать и анализировать информацию, поступающую со счетиков учета воды, газа и электроэнергии – это первый и главный шаг на пути к умного потрублению ресурсов как на уровне домохозяйств, так и в масштабе ЖКХ-компаний. Так, например, применение больших данных позволило эстонской распределительной компании Elektrilevi, совместно с Ericsson реализующей запуск интеллектуальной системы учета электроэнергии, всего за первые два года проекта повысить эффективность на 20%, сократить OPEX и CAPEX, и избегать дорогостоящих ошибок за счет оперативного обнаружения неисправностей.

В телекоме большие данные – это вся служебная информация с подключенных устройств, история использования сервисов, геолокационные сведения и даже весь трафик, который может быть проанализирован, вплоть до текстов SMS. У операторов есть доступ к такого рода информации, но по закону «О персональных данных», они не могут использовать ее без согласия владельца устройства. Но могут производить, например, полнотекстовый анализ трафика, очищенного от персональных сведений. Такого рода инструменты пока не используются операторами (разве что только при участии Роскомнадзора, который эксплуатирует систему, позволяющую обнаруживать отдельные ключевые слова и фразы).

Главное, для чего используются большие данные в телекоме – более точная сегментация клиентов по типам, в соответствии с их потребительским поведением и предпочтениями. Маркетологи оператора, зная больше о клиентах, могут делать им более точные предложения, вовлекать их в использование дополнительных услуг, поддерживать лояльность, и тем самым больше на них зарабатывать. Общемировая тенденция такова, что размеры этих клиентских сегментов, которые помогает выявлять Big Data, становятся все точнее и меньше, вплоть до обращения с каждым отдельным клиентом, как с полноценным сегментом. Такой персонифицированный маркетинг – дело будущего, не только для российских операторов, но и для самых передовых иностранных. Но мышление маркетологов, подкрепляемое технологиями, движется именно в этом направлении, т.к. борьба за клиентов усиливается, и выигрывают те, кто умеет наладить личное взаимодействие с каждым потребителем.

Важность инструментов для повышения эффективности работы с клиентами демонстрирует тот факт, что сегмент Big Data растет на фоне спада в ИТ-индустрии в целом. По данным CNews в 2014 году этот рынок вырастет в РФ на 20-25%. Эксперты отмечают, что лишь около 10% компаний в России начали пробовать эти инструменты, тогда как, согласно исследованию Gartner, в мире таких примерно 30%.

Согласно опросу CNews Analytics, проведенному в первом полугодии 2014 года среди представителей банковского сектора, ритейла и телекома 44% компаний не применяют технологии больших данных, 31% применяют, 25% — планируют начать использовать. Аналитики опрашивали только представителей компаний, которые входят в сотню крупнейших в своей отрасли.

Помимо использования Big Data в маркетинговых целях, телеком-операторы (впрочем, как и банки) могут применять такие технологии для обнаружения и предотвращения случаев фрода (мошеннические действия киберпреступников, направленные на воровство финансовых средств). Кроме того, операторы, как обладатели огромного количества информации о потребителях, потенциально могут стать центром экономической экосистемы, предоставляя партнерским компаниям из других сфер доступ к клиентам. В самом простом случае оператор может стать каналом маркетинговых коммуникаций, то есть попросту рассылать рекламу компании-партнера. Но делать это не массово, а адресно, точно направляя сообщение тем людям, которые могут быть в нем заинтересованы. К примеру, скидки на покупки в новом магазине косметики будут предлагаться только женщинам, живущим неподалеку. Тем, кто тратит часы, простаивая в пробках на дорогах, может прийти реклама аудиокниг.

«Большая тройка» операторов мобильной связи – в числе первопроходцев, осваивающих технологии больших данных. По сведениям CNews, «Вымпелком» использует Big Data для повышения качества обслуживания, оптимизации каналов коммуникации с клиентами, аналитики и отчетности, анализа данных для развития сети, анализа М2М-данных, борьбы с мошенничеством и спамом, персонализации услуг. Мегафон – для геоаналитики, в маркетинге и продажах. МТС – в маркетинговых целях и для повышения продаж, для сегментации абонентской базы, персонализации услуг.

Сергей Федечкин, ведущий эксперт систем отчетности оператора «ВымпелКом» сообщает, что компания занимается бизнес-аналитикой уже около 10 лет, однако инструменты Big Data были освоены ею пару лет назад. «Применение технологий Big Data позволяет нам решать несколько задач, в том числе управлять и измерять качество оказания услуг на уровне каждого абонента, бороться со спамом и мобильным мошенничеством, формировать индивидуальные предложения продуктов и услуг, планировать развитие инфраструктуры связи, а также развивать розничную сеть и многое другое. Для работы с «большими данными» мы используем решение компании HortonWorks Data Platform (HDP)», — говорит Сергей Федечкин.

В будущем телекоммуникационным компаниям придется иметь дело с большими данными все чаще – распространение технологий М2М приведет к тому, что к 2020 году на планете будет гораздо больше подключенных устройств, чем людей. Согласно видению компании Ericsson К 2020 году в мире будет насчитываеться более 50 млрд подклбченных устройств. Каждое из таких устройств будет генерировать данные, и ежемесячный трафик только лишь мобильных данных превысит 25 ЭБ. В итоге объемы информации, созданной машинами и людьми, достигнет к 2020 году, по прогнозам IDC, 44 зеттабайт (Зеттабайт = десять в степени 21 байт). И проблемой станет даже их хранение, не говоря уж об обработке. Аналитики IDC считают, что хранилищ данных хватит лишь на 15% от всего объема информации. К апрелю текущего года Россия сгенерировала лишь 155 экзабайт в совокупности, или 2,4% от всего объема мировых данных. И в ближайшие семь лет, по мнению аналитиков, это соотношение сохранится.

Светлана Рагимова

Big Data, Bigger Marketing | SAS

Термин «большие данные» означает непрерывное увеличение объема, скорости передачи, разнообразия, изменчивости и сложности информации. «Большие данные» в маркетинге возникли в результате формирования современного цифрового маркетингового ландшафта.

Этот термин относится не только к данным. Он характеризует проблемы, возможности и компетенции, связанные с хранением и анализом массивов данных, а также с принятием таких точных и своевременных решений, какие невозможно было представить прежде. Подобный подход называется принятием решений на основе «больших данных».

Многие маркетологи считают, что данные всегда были большими — и, в некотором отношении, так и есть. И все же вспомните, какие сведения о клиентах компании собирали 20 лет назад. Помимо социально-демографических данных, это были данные о транзакциях в точках продаж, откликах на прямые рассылки, активации купонов и прочее. А теперь посмотрите, какие данные собирают сейчас: сведения о покупках через Интернет, переходах по рекламным баннерам, online поведении, о связях и активности в социальных сетях, использовании мобильных устройств, данные геолокации и многие другие. Больше стали и объем данных, и их разнообразие, и количество их источников.

Почему «большие данные» важны для маркетинга?

Наличие «больших данных» само по себе не решит задачи маркетинга, но может помочь в этом. Считайте «большие данные» своим секретным оружием, исходным материалом и основным элементом. Сами по себе они не так важны. Ценность представляют идеи, полученные на основе их анализа, принимаемые решения и выполняемые действия.

Объединение «больших данных» с интегрированной стратегией управления маркетингом, позволяет более эффективно задачи такого плана, как:

  • Привлечение клиентов. «Большие данные» помогут понять не только, кто ваши клиенты, но и где они находятся, чего они хотят, как и когда с ними лучше всего связаться.
  • Удержание клиентов и повышение лояльности. «Большие данные» позволят узнать, что влияет на лояльность клиентов, что заставляет их возвращаться к вам снова и снова.
  • Оптимизация маркетинга. С помощью «больших данных» можно определить оптимальные маркетинговые затраты по нескольким каналам, постоянно улучшать маркетинговые программы путем тестирования, измерения и анализа.

Что такое «Big Data»? — ProductStar на vc.ru

Термин «большие данные» или «big data» начал набирать популярность с 2011 года. Сегодня его хотя бы раз слышал каждый. Проблема в том, что часто понятие используют не по определению. Поэтому давайте подробно разберемся, что это такое.

{«id»:129351,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/vc.ru\/s\/productstar\/129351-chto-takoe-big-data»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:2}

{«id»:129351,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:129351,»gtm»:null}

2846 просмотров

С развитием технологий количество данных стало увеличиваться в геометрической прогрессии. Традиционные инструменты перестали покрывать потребность в обработке и хранении информации. Для обработки данных, объем которых превышает сотни терабайт и постоянно увеличивается, были созданы специальные алгоритмы. Их принято называть «big data».

Сегодня информация собирается огромными объемами из разных источников: интернет, контакт-центры, мобильные устройства и т.д. Чаще всего такие данные не имеют четкой структуры и упорядоченности, поэтому человек не может использовать их для какой-либо деятельности. Для автоматизации анализа применяют технологии «big data».

Когда появились первые большие данные?

Большие данные появились в 60-70 годах прошлого столетия вместе с первыми ЦОД (центры обработки данных). В 2005 году компании начали понимать масштабы создаваемого контента пользователями интернет-сервисов (Facebook, YouTube и др.). Тогда же начала работу первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими наборами данных, — Hadoop. Сегодня она представляет собой большой стек технологий для обработки информации. Чуть позже популярность начала набирать NoSQL — совокупность методов для создания систем управления большими данными.

Объем генерируемой информации стал увеличиваться с появлением крупных интернет-сервисов. Пользователи загружают фотографии, просматривают контент, ставят «лайки» и т.п. Вся эта информация собирается в больших объемах для дальнейшего анализа, после которого можно вносить улучшения в работу сервисов. Например, социальные сети используют большие данные для показа пользователям релевантной рекламы (то есть той, которая соответствует их потребностям и интересам) в таргете. Это позволяет соцсетям продавать бизнесу возможность проведения точных рекламных кампаний.

Основные свойства больших данных

В самом начале статьи мы определили три основных свойства больших данных из общепринятого определения. Давайте раскроем их более подробно:

  • Объем. Из названия «большие данные» становится понятно, что они содержат в себе много информации. И это действительно так: компании могут ежедневно получать десятки терабайт различных данных, некоторые — сотни петабайт. То есть «большие данные» не были бы таковыми без объема.
  • Скорость. Большие данные поступают и обрабатываются из разных источников с высокой скоростью. При отсутствии этого свойства информацию уже нельзя будет назвать «big data». А еще они генерируются без остановки.
  • Разнообразие. Большие данные содержат в себе информацию, относящуюся к разным типам. Это одно из главных отличий от простых данных — они всегда структурированы и могут быть сразу сохранены в базе данных.

За последние несколько лет популярность больших данных увеличилась, в результате чего они получили два дополнительных свойства (характеристики): ценность и достоверность. Ценность определяется каждой компанией по-своему. Специалисты оценивают, принесет ли полученная информация пользу бизнесу. А достоверность показывает, можно ли используемым данным доверять (насколько они правдивы), ведь неточная информация может навредить компании и ее деятельности.

Как с ними работают?

Большие данные несут в себе много полезной информации, на основе которой компании создают новые возможности и формируют бизнес-модели. Работа с большими данными делится на 3 этапа: интеграция, управление и анализ.

1 этап. Интеграция

На этом этапе компания интегрирует в свою работу технологии и системы, позволяющие собирать большие объемы информации из разных источников. Внедряются механизмы обработки и форматирования данных для упрощения работы аналитиков с «big data».

2 этап. Управление

Полученные данные нужно где-то хранить, этот вопрос решается до начала работы с ними. Решение принимается на основе множества критериев, главными из которых считаются предпочтения по формату и технологии обработки. Как правило, для хранения компании используют локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.

3 этап. Анализ

Большие данные начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними. Для этого применяют машинное обучение, ассоциацию правил обучения, генетические алгоритмы и другие технологии. После анализа данных остается только самое ценное для бизнеса.

Примеры использования больших данных

В общих чертах с «big data» разобрались. Но остался важный вопрос — где их можно применять практически? Ответ: в любой сфере деятельности, которая оперирует необходимыми для анализа данными. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров. Это позволит лучше понять, для чего нужны большие данные и как от них можно получить пользу.

В российской банковской сфере большие данные первым начал использовать «Сбербанк». На основе «big data» и биометрической системы в 2014 году они разработали систему идентификации личности клиента по фотографии. Принцип работы очень простой: сравнение текущего снимка с фотографией из базы, которую делают сотрудники при выдаче банковской карты. Новая система сократила случаи мошенничества в 10 раз.

Сегодня «Сбербанк» продолжает использовать большие данные в работе: сбор и анализ информации позволяет управлять рисками, бороться с мошенничеством, оценивать кредитоспособность клиентов, управлять очередями в отделениях и многое другое.

Еще один пример из российского банковского сектора — ВТБ. Внедрять «big data» компания начала чуть позже «Сбербанка». Сегодня они используют большие данные для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчетности, анализа отзывов в интернете и многого другого.

«Альфа-Банку» большие данные помогают контролировать репутацию бренда в интернете, оценивать кредитоспособность новых клиентов, персонализировать контент, управлять рисками и т.п.

Большие данные в бизнесе

Многие ошибочно полагают, что работа с большими данными актуальна только для банковского сектора и ИТ-компаний. Это опровергает пример «Магнитогорского металлургического комбината», который разработал сервис «Снайпер» для снижения расходов сырья в производстве. Технология собирает большие объемы информации, анализирует их и дает рекомендации по оптимизации расходов материалов.

«Сургутнефтегаз» использует специальную систему для отслеживания основных бизнес-процессов в режиме реального времени. Это помогает в автоматизации учета продукции, ценообразовании, обеспечении персонала нужными данными и т.п.

Big Data в маркетинге

Маркетологи используют большие данные для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Также анализ помогает в определении наиболее заинтересованной аудитории. Яркий пример «big data» в маркетинге — Google Trends. В систему поступает огромное количество данных, а после анализа пользователь может оценить сезонность того или иного товара (работы, услуги).

Сложности при использовании

Где есть большие возможности, там поджидают и большие трудности. Это правило не обошло стороной big data.

Первая сложность, с которой сталкиваются компании, — большие данные занимают много места. Да, технологии хранения постоянно улучшаются, но при этом и объем данных неуклонно растет (в среднем в два раза каждые два года).

Приобретение огромного хранилища не решает всех проблем. От простого хранения данных толку не будет, с ними нужно работать для получения выгоды. Отсюда вытекает другая сложность — налаживание обработки получаемых больших данных.

Сейчас аналитики тратят 50-80% рабочего времени для приведения информации в приемлемый для клиента вид. Компаниям приходится нанимать больше специалистов, что увеличивает расходы.

И еще одна проблема — стремительное развитие больших данных. Регулярно появляются новые инструменты и сервисы для работы (например, Hbase). Бизнесу приходится тратить много времени и средств, чтобы «быть в тренде» и не отставать от развития.

Таким образом, big data — это совокупность технологий обработки больших объемов информации (сотни терабайтов и более) и сегодня мало кто отрицает их важность в будущем. Их популярность будет расти и распространение в бизнесе увеличиваться. Впоследствии разработают технологии по автоматизации анализа и с big data будут работать не только крупные компании, но и средние с маленькими.

Хочешь научиться работать с большими данными и расширить знания в аналитике? Записывайся на наш онлайн-курс «Аналитик Big Data» 👉 Узнать подробности

методы, инструменты и использование Big Data

Big Data — это огромные, чаще всего неупорядоченные массивы информации, а также технологии работы с ними. Применение больших данных — одно из самых популярных направлений в IT. Это неудивительно: использование Big Data открывает новые возможности для бизнеса и помогает компаниям развиваться, предлагая клиентам персонифицированные сервисы и продукты. Рассказываем о технологиях анализа больших данных и о том, какую пользу они могут принести.

Использование больших данных

У термина Big Data есть точная дата рождения — 3 сентября 2008 года, когда был выпущен специальный номер журнала Nature, посвященный влиянию огромных массивов информации на развитие науки[1]https://www.tadviser.ru/. К началу 2010-х годов уже стало понятно, что аналитика больших данных актуальна для любой отрасли.

Объемы информации росли экспоненциально, традиционные методы и инструменты перестали справляться с их обработкой. Причинами накопления колоссальных массивов данных стали развитие информационных технологий и рост вычислительных мощностей. Информация поступает огромными потоками из разных источников: из интернета (социальные сети, сайты, интернет-магазины, форумы, СМИ), с мобильных устройств, измерительных приборов, метеостанций, аудио- и видеорегистраторов, из корпоративных систем и так далее. И с каждым днем объемы данных продолжают увеличиваться. Для их хранения, обработки и анализа нужны специальные алгоритмы и программные средства. Они также входят в понятие Big Data.

Каковы основные свойства Big Data как информации?

Большими могут считаться данные, которым присущи три главные характеристики («три V»):

  • Объем (Volume). Определение говорит само за себя: данных должно быть много. Потоки информации измеряются уже даже не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами.
  • Скорость (Velocity). Большие данные поступают из разных источников непрерывно, и этот процесс происходит очень быстро.
  • Разнообразие (Variety). Big Data — это информация разных типов: текстовые и графические документы, аудио- и видеофайлы, логи. Она может быть совсем не упорядоченной или упорядоченной частично.

В последние годы, с ростом востребованности направления, к основополагающим «трем V» добавились еще два признака: достоверность (Veracity) и ценность (Value). С этим тоже все ясно: данные должны быть точными и приносить пользу бизнесу. Иногда выделяют еще жизнеспособность (Viability).

Каковы преимущества использования Big Data?

Анализ больших данных помогает, к примеру, оптимизировать бизнес-процессы, увеличивать производительность, совершенствовать логистику, улучшать качество товаров и услуг, минимизировать риски, предсказывать тенденции рынка, глубже понимать поведение клиентов, их потребности и интересы, чтобы точнее попадать в целевую аудиторию. В производстве с его помощью можно повышать экологичность и энергоэффективность. Использование Big Data дает продавцам выгоду, а покупателям — удобство.

Первыми эти преимущества оценили телекоммуникационные компании, представители банковской отрасли и ретейла[2]https://www.tadviser.ru/. Сегодня сфера применения Big Data значительно шире: технологии хранения и анализа больших данных востребованы не только в торговле, рекламе и индустрии развлечений, но и в сфере безопасности, медицине, сельском хозяйстве, промышленности, энергетике, науке, государственном управлении

Вот несколько примеров практического применения больших данных, актуальных для разных отраслей деятельности.

Внедрение инноваций

Пользуясь возможностями анализа Big Data, технологические компании создают интеллектуальные продукты и сервисы, способные решать принципиально новые задачи. Например, в США разработали платформу «вычислительной биологии», которая позволяет видеть взаимодействие химических веществ с сигнальными рецепторами клеток организма. С помощью инструментов Big Data, возможно, удастся произвести настоящую революцию в фармакологии: платформа поможет находить и создавать лекарственные препараты, способные точно попадать в цель, а значит, оптимально подходящие для лечения тех или иных заболеваний[3]https://www.forbes.com/.

Уже сегодня анализ больших данных используется для ускорения и повышения точности медицинских исследований. На одной из конференций уральских программистов DUMP были обнародованы данные о том, что использование Big Data в ходе цикличного медицинского тестирования выявило погрешность в 20% по сравнению с неавтоматизированными измерениями[4]Конференция программистов DUMP..

В Европе, где метод анализа больших данных внедряется в сферу медицины более активно, была обнаружена связь определенных генетических факторов с заболеваемостью раком. В ходе этого исследования была проанализирована информация на 150 000 пациентов и выявлены факторы риска возникновения болезни[5]Карнаухов Н. С.., Ильюхин Р. Г. Возможности технологий Big Data в медицине.https://cyberleninka.ru/.

Изучение поведения клиентов

Большие данные активно используют маркетологи. Они анализируют историю покупок, поиска, посещений, лайков в соцсетях, чтобы на основании этого анализировать предпочтения пользователей и предлагать им только самое нужное. С Big Data реклама становится более адресной и эффективной.

Первооткрывателем сервиса рекомендаций на основе анализа пользовательских запросов стал знаменитый маркетплейс Amazon[6]https://habr.com/. Система предлагала товары, основываясь не только на истории покупок и анализе поведения клиентов; исследовались и внешние факторы — сезон, предстоящие праздники. В результате система рекомендаций стала приносить больше трети всех продаж[7]https://blog.skillfactory.ru/.

Обеспечение безопасности транзакций

С помощью больших данных банки выслеживают мошенников и предупреждают кражи персональных данных. Путем анализа Big Data и машинного обучения создаются модели поведения добросовестных пользователей, и любое отклонение служит тревожным сигналом для службы безопасности[8]https://habr.com/.

Так, «Сбербанк» еще в 2014 году внедрил систему сравнения фотографий клиентов, полученных с помощью веб-камеры, с изображениями из базы. Это обеспечило точность идентификации и помогло десятикратно уменьшить число случаев мошенничества[9]https://rb.ru/.

Совершенствование производственных процессов

Big Data помогает предотвращать простои оборудования и снижение производительности. Интеллектуальные системы собирают и анализируют данные с приборов мониторинга, средств измерения, логических контроллеров. Это позволяет следить за работоспособностью оборудования, предотвращать поломки, выявлять и исключать из процесса неэффективные операции, экономить материалы и энергию[10]https://controleng.ru/.

Аэропорт «Пулково» в 2020 году внедрил интеллектуальную платформу по управлению предприятием, основанную на применении больших данных. Платформа позволила автоматизировать работу семи десятков служб компании и сделать управление аэропортом более прозрачным и эффективным. Появилась возможность в оперативном режиме получать полные данные по любым текущим процессам, а это ведет к повышению качества работы предприятия. Кроме того, внедрение платформы упрощает сотрудничество аэропорта с авиакомпаниями, позволяет оптимизировать планирование ресурсов, в частности, при выполнении техобслуживания и ремонта терминалов. По прогнозам, применение «умного сервиса» на 10% улучшит техническое состояние оборудования и оборачиваемость запасов, а уровень сервиса по поставкам — на 20%[11]АНО «Радиочастотный спектр».https://rspectr.com/.

Прогнозирование

С помощью больших данных можно строить модели, выявлять закономерности и предсказывать, как люди или процессы поведут себя в будущем. Прогнозная аналитика на основе Big Data помогает, например, планировать успех рекламных кампаний, предугадывать спрос на товары и услуги, выстраивать эффективные схемы взаимодействия с клиентами. Прогнозные модели могут служить для определения трендов не только в торговле и маркетинге, но и в любой другой отрасли. К примеру, в образовании они используются для того, чтобы делать предположения о будущей успеваемости учеников, об эффективности программ.

Прогнозная аналитика уже сейчас широко используется в авиации. Так, в компании Airbus рассчитывают, что с помощью предиктивного обслуживания к 2025 году удастся минимизировать количество ситуаций, когда самолет не был допущен к полету из-за выявленной неисправности. А компания Lufthansa Technik уже сейчас внедряет платформу, которая прогнозирует сроки замены деталей[12]http://www.ato.ru/.

Немного статистики

Консалтинговая компания Accenture в 2014 году провела исследование, в ходе которого были опрошены руководители 1000 компаний из разных стран мира. 60% из них на тот момент уже успешно внедрили системы анализа больших данных и были довольны результатами. В числе основных преимуществ Big Data участники опроса назвали создание новых продуктов и услуг, увеличение количества способов получения дохода, улучшение клиентского опыта, повышение лояльности клиентов[13]https://www.tadviser.ru/.

Методы анализа

Хранение данных

Большие данные не принесут пользы, если будут лежать мертвым грузом: всеми этими огромными, ежесекундно обновляющимися массивами разнородной информации необходимо управлять. Работа с Big Data строится в несколько этапов. Сначала данные нужно собрать из разных источников. Далее следует обеспечить их хранение, обработку и защиту от потери. Сейчас в этой связи приобретают особую актуальность облачные решения, которые обладают рядом преимуществ по сравнению с собственными вычислительными ресурсами.

Большие данные имеют свойство непрерывно накапливаться, а собственную IT-инфраструктуру при всех возможностях масштабирования не получится наращивать до бесконечности. К тому же нагрузки не всегда предсказуемы и в пиковые моменты физический сервер может выйти из строя. Перестраховка же несет неоправданные расходы. Перенос инфраструктуры в облако позволяет отказаться от закупки дорогостоящего оборудования, затрат на поддержание его работоспособности и обеспечение безопасности. В силу возможности быстрого масштабирования и резервирования вычислительных ресурсов облачное хранилище способно вместить большие объемы информации, при этом обеспечивая надежность, отказоустойчивость и гибкую настройку.

Наконец, заключительный и основной этап работы с большими данными — их анализ. Именно благодаря ему Big Data начинает приносить реальную практическую пользу. Анализ позволяет отфильтровать лишнее и выделить все самое ценное для бизнеса.

Какие существуют методы анализа больших данных? Они разнообразны, и описать их все в пределах одной статьи невозможно, поэтому расскажем об основных.

Предварительная обработка данных

Метод приведения разнородных данных в общий вид, дополнения недостающего и отсеивания лишнего. Собственно, это подготовительный этап работы с Big Data, предшествующий анализу.

Data Mining

Название метода в переводе означает «добыча данных», и это вполне отражает его суть: из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. В рамках Data Mining решаются задачи по классификации, кластеризации (объединению объектов в группы в зависимости от степени сходства), анализу отклонений и другие.

Нейронные сети

Алгоритмы машинного обучения работают примерно так же, как человеческий мозг: анализируют входные данные и выдают нужный результат. Умные нейросети могут, например, распознавать лица на фотографии или по ряду признаков определять недобросовестные транзакции.

Прогностический анализ

С помощью этого метода предсказывают разнообразные события: поведение клиентов, рост продаж, финансовые показатели компании, курсы валют, сроки доставки товаров, поломки оборудования и т. д. Для прогнозирования будущего используются ретроспективные данные и выявляются параметры, влияющие на результат.

Статистический анализ

Благодаря Big Data статистика становится намного более точной: чем представительнее выборка, тем корректнее результат.

Визуализация

Представление данных в удобном для использования формате: в виде графиков, карт, схем, диаграмм, гистограмм. Обычно это заключительный этап анализа, когда нужно показать пользователю результат.

В пределах каждого метода используются специальные инструменты Big Data.

Количество окружающей нас информации ежесекундно растет стремительными темпами: за 2020 год пользователи сгенерировали почти 60 зеттабайт (то есть около 60 × 1021 байт) данных, а к 2025 году их, по подсчетам, станет в три раза больше[14]https://meduza.io/. Анализ Big Data — перспективное технологическое направление, и крупные компании вкладывают в него немалые деньги. Большие данные актуальны и для бизнеса, и для науки, и для сферы государственного управления.

Определение больших данных

Что такое большие данные?

Большие данные — это большие и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно возрастающей скоростью. Он включает в себя объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных (известных как «три v» больших данных). Большие данные часто возникают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в различных форматах.

Ключевые выводы

  • Большие данные — это огромное количество разнообразной информации, которая поступает во все возрастающих объемах и со все большей скоростью.
  • Большие данные могут быть структурированными (часто числовыми, легко форматируемыми и сохраняемыми) или неструктурированными (более свободной формы, менее поддающимися количественной оценке).
  • Почти каждый отдел в компании может использовать результаты анализа больших данных, но с обработкой этого беспорядка и шума могут возникнуть проблемы.
  • Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собранных из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций.
  • Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных.

Как работают большие данные

Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; он часто носит числовой характер. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не подпадающая под заранее определенную модель или формат.Он включает данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.

Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собранных из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций. Наличие датчиков и других входов в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.

Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных.Многие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такими сложными данными.

Использование больших данных

Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут проводиться внутри компании или сторонними организациями, которые занимаются обработкой больших данных в удобоваримых форматах. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.

Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая целевую рекламу для пользователей социальных сетей и тех, кто просматривает Интернет.

Почти каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных – от управления персоналом и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных — увеличить скорость выхода продуктов на рынок, сократить количество времени и ресурсов, необходимых для внедрения на рынке, целевой аудитории и обеспечения удовлетворенности клиентов.

Преимущества и недостатки больших данных

Увеличение объема доступных данных создает как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы обеспечить наивысший уровень удовлетворенности и повторных сделок. Компании, которые собирают большой объем данных, получают возможность проводить более глубокий и насыщенный анализ в интересах всех заинтересованных сторон.

Учитывая объем персональных данных, доступных сегодня о физических лицах, крайне важно, чтобы компании предпринимали шаги для защиты этих данных; тема, которая стала горячей дискуссией в современном онлайн-мире, особенно в связи со многими утечками данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.

Хотя лучший анализ является положительным моментом, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом.Решение о том, что делает данные релевантными, становится ключевым фактором.

Кроме того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем с ними будут действовать. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.

Следите за ведущими ролями в области больших данных и науки о данных в 2022 году

Аналитика Инсайт 13 марта 2022 г.

Наука о данных и большие данные поддерживают широкий спектр возможностей трудоустройства, изучите основные роли в области науки о данных на 2022 год

Рост науки о данных привел к сопутствующему взрыву ролей, которые в той или иной степени связаны с данными.Неудивительно, что в настоящее время это одна из самых горячих и прогрессивных областей технологических приложений. Возможно, лучший рынок труда сейчас сосредоточен в области науки о данных. Между тем, эта развивающаяся область революционизирует как технологии, так и отрасли. По мере того, как отрасли во всех вертикалях становятся все более ориентированными на данные, это влияет на рынок труда и требуемые навыки. По мере того как мы открываем новые точки соприкосновения с данными и способы их анализа, общество, в котором мы живем, наша повседневная жизнь и экономика страны становятся все более зависимыми от данных.Именно поэтому наука о данных и большие данные поддерживают широкий спектр возможностей трудоустройства.

В то время как специалист по данным считается самой привлекательной профессией 21-го века, в последние годы все большую популярность набирают такие профессии, как архитектор данных и аналитик данных. Давайте кратко рассмотрим наиболее распространенные рабочие роли в науке о данных и больших данных.

 

Средняя заработная плата в Индии: 518 935 индийских рупий

Специалист по статистике собирает, анализирует и понимает качественные и количественные данные, используя статистические теории и методы.

Навыки: системы баз данных (SQL и NoSQL), распределенные вычисления, редактирование и очистка данных, инструменты анализа (MatLab, R), статистическое программное обеспечение (SAS, SPSS) Аналитик обладает навыками связывания информации из данных с практическими бизнес-идеями и может использовать методы сторителлинга для распространения сообщения по всей организации.

Навыки: SQL, MS Office, рассказывание историй, внимательное слушание, Power BI

 

Средняя заработная плата в Индии: 830 088 индийских рупий

Инженер данных занимается разработкой, развертыванием, управлением и оптимизацией конвейеров данных и инфраструктуры для преобразования и передавать данные специалистам по данным для запросов.

Навыки: языки программирования (Java, Scala), базы данных NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), фреймворки (Apache Hadoop) все заинтересованные стороны в организациях действуют законно, и что приняты необходимые меры безопасности для обеспечения безопасности хранимых данных и защиты от взлома.

Навыки: ERP, моделирование и проектирование данных, Java, HTML, система управления базами данных (Oracle 11g, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Sybase и MySQL), знание операционных систем (Windows, Linux, UNIX), управление информационными системами (МИС).

 

Средняя заработная плата в Индии: 1 983 996 индийских рупий

Архитекторы данных отвечают за проектирование, создание, развертывание и управление архитектурой данных организации. Они должны разработать схемы структуры управления данными для интеграции, централизации и обслуживания источников данных.

Навыки: RDMS (системы управления реляционными базами данных) или базовые базы данных, языки программирования (Python, Java, C++), технологии Hadoop, такие как MapReduce, Hive и Pig, ETL (извлечение, преобразование, загрузка), моделирование данных (Impala, Oozie, Mahout, Flume)

 

Средняя заработная плата в Индии: 427 021 индийских рупий

Аналитик данных занимается обработкой и выполнением в основном статистического анализа существующих наборов данных.Кроме того, аналитик данных отвечает за запросы данных, прогнозирование для поиска взаимосвязей, закономерностей, тенденций в данных.

Навыки: Навыки программирования (SAS, R, Python), статистические и математические навыки, работа с данными, визуализация данных (Tableau, Qlik), инструменты для работы с электронными таблицами, такие как Microsoft Excel или Google Sheets.

 

Специалист по обработке данных

Средняя заработная плата в Индии: 10 00 000 индийских рупий

Работа специалиста по обработке данных включает в себя понимание целей организации и определение того, как данные могут быть использованы для достижения этих целей.Специалист по данным также разрабатывает прогностические модели, которые часто включают в себя протоколы машинного обучения и глубокого обучения; для целей прогнозирования, сбора данных, анализа данных и т. д.

Навыки: Навыки программирования (SAS, R, Python), статистические и математические навыки, рассказывание историй и визуализация данных, Hadoop, SQL, машинное обучение, прогнозное моделирование

Использование больших данных и ИИ для отслеживания критериев SESG: опыт Латинской Америки | Insights

Добро пожаловать в
LatAm Прогноз

Год назад экономическая ситуация в Латинской Америке казалась ужасной.Но во второй половине 2021 года и вплоть до 2022 года деловые и экономические перспективы Латинской Америки не только восстановились, но и во многих областях резко улучшились.

Картинка, конечно, неровная. Захватывающие новые технологии быстро адаптируются, а резкий, внезапный рост некоторых потребительских цен отражает уже знакомые ограничения цепочки поставок. Между тем, богатые природные ресурсы региона и положительное влияние высоких цен на энергоносители и экспорта сырьевых товаров — благодаря некоторым усилиям по развитию бизнеса — обеспечивают преемственность и рост, компенсируя некоторые из инфляционных давлений, которые мы наблюдаем в других странах.

LatAm Forecast 2022 — это результат сотрудничества между командами DLA Piper на местах в наших девяти офисах в Латинской Америке, поскольку мы думаем о долгосрочных перспективах для региона в свете воздействия COVID-19, а также цифровая трансформация большей части экономики.

Чтобы ландшафт устойчивого развития был надежным и заслуживающим доверия, чтобы инвесторы могли принимать обоснованные решения, структура отчетности имеет важное значение.

Растущий спрос со стороны инвесторов, правительств и потребителей стимулирует внедрение методов устойчивого, экологического, социального и корпоративного управления (SESG) в Латинской Америке. GRI Hispanic America и AG Sustainable (2021) 1  сообщают, что 37,5% государственных корпораций в Аргентине, Чили, Колумбии, Мексике и Перу теперь готовят ежегодные отчеты об устойчивом развитии.

Это событие является частью нормативных и законодательных программ, которые в настоящее время продвигаются по всему Южному конусу и сосредоточены на достижении нулевых выбросов и борьбе с изменением климата. В результате таких программ спрос на данные SESG стремительно растет. Сегодняшним инвесторам необходимо всестороннее представление о потенциальных существенных проблемах SESG, с которыми сталкиваются их портфельные компании, чтобы соответствовать нормативным требованиям, удовлетворять целевой спрос клиентов и снижать риски своих портфелей.

Один пример: в Чили Комиссия по финансовому рынку, издав Общее правило (NCG) № 461/2021, 2 , способствовала включению стандартов SESG в годовые отчеты, представляемые государственными корпорациями.

Аналогичным образом, в Колумбии национальный закон диктует общие правила и устанавливает цели и критерии, которых должно придерживаться национальное правительство, чтобы регулировать деятельность по управлению, использованию и инвестированию средств, полученных от населения через ценные бумаги.В частности, этот закон направлен на защиту прав инвесторов и сохранение надлежащего функционирования, справедливости, прозрачности и честности рынка ценных бумаг и, в целом, доверия общественности к нему на основе критериев вмешательства. Среди этих критериев — «обеспечение фондового рынка своевременной, полной и точной информацией».

Однако, несмотря на то, что спрос на данные SESG в Латинской Америке резко возрос, нормативно-правовая среда не обязательно поспевает за ними.Чтобы получить аккредитацию SESG, компании должны учитывать множество критериев и обрабатывать огромные объемы информации. В то же время критерии часто расплывчаты, правовые нормы немногочисленны, а процессы аудита непоследовательны. Большинство компаний прибегают к процессу заполнения шаблонов, стремясь предоставить ответы.

Все это привело к крупномасштабной нехватке полезных и точных данных и отсутствию определенности в регулировании, оставив открытой дверь для зеленых махинаций со стороны корпораций и инвестиционных менеджеров.

Но для того, чтобы ландшафт устойчивого развития был надежным и заслуживающим доверия, чтобы инвесторы могли принимать обоснованные решения, структура отчетности имеет важное значение. Инновационные инструменты обработки данных — большие данные и искусственный интеллект — вполне могут быть наиболее подходящим решением.

Во всем мире большие данные и искусственный интеллект используются для значительного улучшения качества и количества данных SESG и повышения эффективности их анализа. Действительно, большие данные, которые изначально были разработаны для анализа и извлечения информации из наборов данных, которые слишком велики или сложны для обработки с помощью традиционного программного обеспечения для обработки данных, и искусственный интеллект, который позволяет машинам имитировать человеческий интеллект – идеально подходят для эта цель.Действительно, использование этих двух взаимодополняющих подходов уже применяется в таких областях, как образование, правительство, здравоохранение, маркетинг, финансы и спорт, помогая предприятиям принимать более эффективные решения с помощью прогнозной, описательной, предписывающей и диагностической аналитики.

Рассмотрите характер целей SESG – примите во внимание, что компании должны и стремятся соответствовать как критериям социального, так и экологического управления: в этой новой бизнес-среде можно сделать вывод, что нетрадиционный анализ данных должен стать основой для получения этого важную информацию, особенно когда речь идет об измерении социальных последствий.Действительно, сегодня наиболее подходящим и эффективным способом измерения устойчивого развития, его показателей и целей являются большие данные.

Безусловно, использование искусственного интеллекта и больших данных может помочь улучшить соответствие SESG или даже изменить подход к стандартам измерения и их принятие. Например, обученные компьютерные алгоритмы могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных в несколько раз быстрее, чем люди. Программное обеспечение для анализа настроений может помочь потенциальным инвесторам проверить, в какой степени компания привержена снижению экологических рисков, анализируя тон слов, используемых менеджерами компании, когда они говорят о проблемах SESG.

Регулирующие органы неизбежно должны сыграть свою роль, внедрив специальные стандарты, а также механизмы санкций для борьбы с мошенническими сообщениями.

Таким образом, большие данные и искусственный интеллект обладают огромным потенциалом для того, чтобы помочь компаниям достичь самой сути соответствия требованиям SESG: не только сообщать о своем прогрессе более скоординированным и единообразным образом, но и фактически гарантировать, что этот прогресс является подлинным и стабильным. В Латинской Америке, как и во всем мире, предприятия обращают на это внимание.

1 Отчет доступен по адресу https://www.comunicarseweb.com/sites/default/files/gri_ag_sustentable.pdf, по состоянию на 26 января 2022 г.

NCG № 461/2021, доступно по ссылке https://www.cmfchile.cl/normativa/ncg_461_2021.pdf, по состоянию на 26 января 2022 г.

17 лучших инструментов и технологий для работы с большими данными Примерно в 2022 году

Мир больших данных становится только больше.Организации всех мастей из года в год производят все больше данных, и они находят все больше способов использовать эти данные для улучшения операций, лучшего понимания клиентов и доставки продуктов быстрее и с меньшими затратами, среди других приложений. Кроме того, бизнес-руководители, стремящиеся быстрее извлечь выгоду из данных, нуждаются в возможностях аналитики в реальном времени.

Все это требует значительных инвестиций в инструменты и технологии для работы с большими данными. В отчете за август 2021 года исследовательская компания IDC оценила ожидаемые мировые расходы на большие данные и системы аналитики на уровне 215 долларов.7 миллиардов в 2021 году, что на 10,1% больше, чем в прошлом году. Он также предсказал, что расходы будут расти со совокупным годовым темпом роста 12,8% до 2025 года.

Список технологий работы с большими данными огромен, и существует множество коммерческих продуктов, которые помогают организациям реализовать полный спектр инициатив в области аналитики на основе данных — от отчетов в реальном времени до приложений машинного обучения.

Кроме того, существует множество инструментов для работы с большими данными с открытым исходным кодом, некоторые из которых также предлагаются в коммерческих версиях или в составе платформ для работы с большими данными и управляемых услуг.Вот обзор 17 популярных инструментов и технологий с открытым исходным кодом для управления и анализа больших данных, перечисленных в алфавитном порядке с кратким описанием их основных функций и возможностей.

1. Воздушный поток

Airflow — это платформа управления рабочими процессами для планирования и запуска сложных конвейеров данных в системах больших данных. Это позволяет инженерам данных и другим пользователям гарантировать, что каждая задача в рабочем процессе выполняется в указанном порядке и имеет доступ к необходимым системным ресурсам.Airflow также рекламируется как простой в использовании: рабочие процессы создаются на языке программирования Python, и его можно использовать для построения моделей машинного обучения, передачи данных и различных других целей.

Платформа была создана Airbnb в конце 2014 г. и официально объявлена ​​как технология с открытым исходным кодом в середине 2015 г.; в следующем году он присоединился к программе инкубатора Apache Software Foundation и стал проектом верхнего уровня Apache в 2019 году. Airflow также включает следующие ключевые функции:

  • модульная и масштабируемая архитектура, основанная на концепции направленных ациклических графов (DAG), которые иллюстрируют зависимости между различными задачами в рабочих процессах;
  • пользовательский интерфейс веб-приложения для визуализации конвейеров данных, отслеживания их производственного статуса и устранения неполадок; и
  • готовых интеграций с основными облачными платформами и другими сторонними сервисами.

2. Дельта озера

Databricks Inc., поставщик программного обеспечения, основанный создателями механизма обработки Spark, разработал Delta Lake, а затем открыл исходный код технологии на основе Spark в 2019 году через Linux Foundation. Компания описывает Delta Lake как «уровень хранения открытого формата, который обеспечивает надежность, безопасность и производительность вашего озера данных как для потоковой передачи, так и для пакетных операций».

Delta Lake не заменяет озера данных; скорее, он предназначен для того, чтобы располагаться поверх них и создавать единый дом для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, устраняя хранилища данных, которые могут блокировать приложения для работы с большими данными.Кроме того, согласно Databricks, использование Delta Lake может помочь предотвратить повреждение данных, обеспечить более быстрые запросы, повысить актуальность данных и поддержать усилия по обеспечению соответствия. Технология также:

  • поддерживает транзакции ACID;
  • хранит данные в открытом формате Apache Parquet; и
  • включает набор Spark-совместимых API.

3. Дрель

Веб-сайт Apache Drill описывает его как «распределенный механизм запросов с малой задержкой для крупномасштабных наборов данных, включая структурированные и полуструктурированные/вложенные данные.» Drill может масштабироваться на тысячи узлов кластера и может запрашивать петабайты данных с помощью SQL и стандартных API-интерфейсов подключения.

Предназначен для изучения наборов больших данных. Детализация слоев поверх нескольких источников данных позволяет пользователям запрашивать широкий спектр данных в различных форматах, от файлов последовательностей Hadoop и журналов сервера до баз данных NoSQL и облачных хранилищ объектов. Он также может делать следующее:

  • доступ к большинству реляционных баз данных через подключаемый модуль;
  • работать с часто используемыми инструментами бизнес-аналитики, такими как Tableau и Qlik; и
  • работает в любой распределенной кластерной среде, хотя для поддержки информации о кластерах требуется программное обеспечение Apache ZooKeeper.

4. Друид

Druid — это аналитическая база данных в режиме реального времени, которая обеспечивает малую задержку для запросов, высокий уровень параллелизма, многопользовательские возможности и мгновенную видимость потоковых данных. По словам его сторонников, несколько конечных пользователей могут одновременно запрашивать данные, хранящиеся в Druid, без ущерба для производительности.

Написанный на Java и созданный в 2011 году, Druid стал технологией Apache в 2018 году. Обычно он считается высокопроизводительной альтернативой традиционным хранилищам данных, которая лучше всего подходит для данных, управляемых событиями.Подобно хранилищу данных, он использует хранилище, ориентированное на столбцы, и может загружать файлы в пакетном режиме. Но он также включает функции из поисковых систем и баз данных временных рядов, в том числе следующие:

  • собственные инвертированные поисковые индексы для ускорения поиска и фильтрации данных;
  • секционирование данных и запросы по времени; и
  • гибких схем со встроенной поддержкой полуструктурированных и вложенных данных.

5.Флинк

Еще одна технология Apache с открытым исходным кодом. Flink представляет собой платформу потоковой обработки для распределенных, высокопроизводительных и всегда доступных приложений. Он поддерживает вычисления с отслеживанием состояния как для ограниченных, так и для неограниченных потоков данных и может использоваться для пакетной, графической и итеративной обработки.

Одним из основных преимуществ, рекламируемых сторонниками Flink, является его скорость: он может обрабатывать миллионы событий в режиме реального времени с малой задержкой и высокой пропускной способностью. Flink, предназначенный для работы во всех распространенных кластерных средах, также включает следующие функции:

  • вычисления в памяти с возможностью доступа к дисковому хранилищу при необходимости;
  • три уровня API для создания различных типов приложений; и
  • набор библиотек для обработки сложных событий, машинного обучения и других распространенных вариантов использования больших данных.

6. Хадуп

Распределенная платформа для хранения данных и запуска приложений на кластерах общедоступного оборудования. Hadoop была разработана как новаторская технология больших данных, помогающая обрабатывать растущие объемы структурированных, неструктурированных и частично структурированных данных. Впервые выпущенный в 2006 году, он на раннем этапе был почти синонимом больших данных; с тех пор его частично затмили другие технологии, но он все еще широко используется.

Hadoop состоит из четырех основных компонентов:

  • Распределенная файловая система Hadoop (HDFS), которая разбивает данные на блоки для хранения на узлах в кластере, использует методы репликации для предотвращения потери данных и управляет доступом к данным;
  • YARN, сокращение от Yet Another Resource Negotiator, которое планирует выполнение заданий на узлах кластера и выделяет им системные ресурсы;
  • Hadoop MapReduce, встроенный механизм пакетной обработки, который разделяет большие вычисления и запускает их на разных узлах для ускорения и балансировки нагрузки; и
  • Hadoop Common, общий набор утилит и библиотек.

Первоначально Hadoop был ограничен запуском пакетных приложений MapReduce. Добавление YARN в 2013 году открыло его для других механизмов обработки и вариантов использования, но фреймворк по-прежнему тесно связан с MapReduce. Более широкая экосистема Apache Hadoop также включает в себя различные инструменты для работы с большими данными и дополнительные платформы для обработки, управления и анализа больших данных.

7. Улей

Hive — это программное обеспечение инфраструктуры хранилища данных на основе SQL для чтения, записи и управления большими наборами данных в распределенных средах хранения.Он был создан Facebook, но затем открыт для Apache, который продолжает развивать и поддерживать эту технологию.

Hive работает поверх Hadoop и используется для обработки структурированных данных; более конкретно, он используется для суммирования и анализа данных, а также для запросов к большим объемам данных. Хотя его нельзя использовать для онлайн-обработки транзакций, обновлений в реальном времени, а также запросов или заданий, требующих извлечения данных с малой задержкой, разработчики описывают Hive как масштабируемый, быстрый и гибкий.

Другие ключевые функции включают следующее:

  • стандартные функции SQL для запросов и анализа данных;
  • встроенный механизм, помогающий пользователям структурировать различные форматы данных; и
  • доступ к файлам HDFS и файлам, хранящимся в других системах, таких как база данных Apache HBase.

8. Системы HPCC

HPCC Systems — это платформа обработки больших данных, разработанная LexisNexis до того, как в 2011 году она стала общедоступной.Верная своему полному названию — кластер высокопроизводительных вычислений — эта технология по своей сути представляет собой кластер компьютеров, построенных из стандартного оборудования для обработки, управления и доставки больших данных.

Готовая к работе платформа озера данных, обеспечивающая быструю разработку и исследование данных, HPCC Systems включает три основных компонента:

  • Thor, механизм обработки данных, который используется для очистки, объединения и преобразования данных, а также для профилирования, анализа и подготовки их для использования в запросах;
  • Roxie, механизм доставки данных, используемый для доставки подготовленных данных с нефтеперерабатывающего завода; и
  • Enterprise Control Language (ECL), язык программирования для разработки приложений.

9. Худи

Hudi (произносится как hoodie ) — это сокращение от Hadoop Upserts Deletes and Incrementals. Еще одна технология с открытым исходным кодом, поддерживаемая Apache, используется для управления приемом и хранением больших наборов аналитических данных в файловых системах, совместимых с Hadoop, включая HDFS и службы хранения облачных объектов.

Hudi, впервые разработанный Uber, предназначен для обеспечения эффективного приема и подготовки данных с малой задержкой.Кроме того, он включает в себя структуру управления данными, которую организации могут использовать для следующих целей:

10. Айсберг

Iceberg — это формат открытых таблиц, используемый для управления данными в озерах данных, что частично достигается за счет отслеживания отдельных файлов данных в таблицах, а не за счет отслеживания каталогов. Созданный Netflix для использования с петабайтными таблицами компании, Iceberg теперь является проектом Apache. Согласно веб-сайту проекта, Iceberg обычно «используется в производстве, где одна таблица может содержать десятки петабайт данных.»

Разработанный для улучшения стандартных макетов, существующих в таких инструментах, как Hive, Presto, Spark и Trino, формат таблиц Iceberg имеет функции, аналогичные таблицам SQL в реляционных базах данных. Однако он также поддерживает несколько механизмов, работающих с одним и тем же набором данных. Другие примечательные особенности включают следующее:

  • эволюция схемы для изменения таблиц без перезаписи или переноса данных;
  • скрытое разделение данных, которое избавляет пользователей от необходимости поддерживать разделы; и
  • возможность «путешествия во времени», поддерживающая воспроизводимые запросы с использованием одного и того же моментального снимка таблицы.

11. Кафка

Kafka — это распределенная платформа потоковой передачи событий, которая, по данным Apache, используется более чем 80% компаний из списка Fortune 100 и тысячами других организаций для высокопроизводительных конвейеров данных, потоковой аналитики, интеграции данных и критически важных приложений. Проще говоря, Kafka — это фреймворк для хранения, чтения и анализа потоковых данных.

Эта технология разделяет потоки данных и системы, сохраняя потоки данных, чтобы их можно было использовать в другом месте.Он работает в распределенной среде и использует высокопроизводительный сетевой протокол TCP для связи с системами и приложениями. Kafka была создана LinkedIn, а затем передана Apache в 2011 году.

Ниже перечислены некоторые ключевые компоненты Kafka:

  • набор из пяти основных API для Java и языка программирования Scala;
  • отказоустойчивость
  • как для серверов, так и для клиентов в кластерах Kafka; и
  • Эластичная масштабируемость
  • до 1000 «брокеров» или серверов хранения на кластер.

12. Килин

Kylin — это распределенное хранилище данных и аналитическая платформа для больших данных. Он предоставляет механизм оперативной аналитической обработки или OLAP, предназначенный для поддержки очень больших наборов данных. Поскольку Kylin построен на основе других технологий Apache, включая Hadoop, Hive, Parquet и Spark, по словам его сторонников, его можно легко масштабировать для обработки таких больших объемов данных.

Это также быстро, доставляя ответы на запросы, измеряемые в миллисекундах.Кроме того, Kylin предоставляет простой интерфейс для многомерного анализа больших данных и интегрируется с Tableau, Microsoft Power BI и другими инструментами BI. Первоначально Kylin был разработан eBay, который предоставил его как технологию с открытым исходным кодом в 2014 году; В следующем году он стал проектом высшего уровня в Apache. Другие функции, которые он предоставляет, включают следующее:

  • интерфейс ANSI SQL для многомерного анализа больших данных;
  • интеграция
  • с Tableau, Microsoft Power BI и другими инструментами BI; и
  • предварительный расчет многомерных кубов OLAP для ускорения аналитики.

13. Престо

Этот механизм запросов SQL с открытым исходным кодом, ранее известный как PrestoDB, может одновременно обрабатывать как быстрые запросы, так и большие объемы данных в распределенных наборах данных. Presto оптимизирован для интерактивных запросов с малой задержкой и масштабируется для поддержки аналитических приложений с несколькими петабайтами данных в хранилищах данных и других репозиториях.

Разработка Presto началась в Facebook в 2012 году. Когда ее создатели покинули компанию в 2018 году, технология разделилась на две ветви: PrestoDB, которую по-прежнему возглавляла Facebook, и PrestoSQL, которую запустили первоначальные разработчики.Так продолжалось до декабря 2020 года, когда PrestoSQL был переименован в Trino, а PrestoDB вернулась к имени Presto. Проект с открытым исходным кодом Presto в настоящее время находится под контролем Presto Foundation, которая была создана как часть Linux Foundation в 2019 году.

Presto также включает следующие функции:

  • поддержка запросов данных в Hive, различных базах данных и собственных хранилищах данных;
  • возможность объединения данных из нескольких источников в одном запросе; и
  • Время ответа на запрос
  • , которое обычно составляет от менее секунды до нескольких минут.

14. Самза

Samza — это распределенная система обработки потоков, созданная LinkedIn и теперь являющаяся проектом с открытым исходным кодом, управляемым Apache. Согласно веб-сайту проекта, Samza позволяет пользователям создавать приложения с отслеживанием состояния, которые могут обрабатывать данные в режиме реального времени из Kafka, HDFS и других источников.

Система может работать поверх Hadoop YARN или Kubernetes, а также предлагает вариант автономного развертывания. На сайте Samza говорится, что он может обрабатывать «несколько терабайт» данных о состоянии с малой задержкой и высокой пропускной способностью для быстрого анализа данных.Благодаря унифицированному API он также может использовать тот же код, написанный для заданий потоковой передачи данных, для запуска пакетных приложений. Другие функции включают следующее:

  • встроенная интеграция с Hadoop, Kafka и некоторыми другими платформами данных;
  • возможность работать как встроенная библиотека в приложениях Java и Scala; и
  • Отказоустойчивые функции
  • , предназначенные для быстрого восстановления после системных сбоев.

15.Искра

Spark — это механизм обработки и анализа данных в памяти, который может работать в кластерах, управляемых Hadoop YARN, Mesos и Kubernetes, или в автономном режиме. Он обеспечивает крупномасштабное преобразование и анализ данных и может использоваться как для пакетных, так и для потоковых приложений, а также для машинного обучения и обработки графов. Все это поддерживается следующим набором встроенных модулей и библиотек:

  • Spark SQL для оптимизированной обработки структурированных данных с помощью SQL-запросов;
  • Spark Streaming и Structured Streaming, два модуля обработки потоков;
  • MLlib — библиотека машинного обучения, включающая алгоритмы и соответствующие инструменты; и
  • GraphX, API, добавляющий поддержку графических приложений.

Доступ к данным возможен из различных источников, включая HDFS, реляционные базы данных и базы данных NoSQL, а также наборы данных с плоскими файлами. Spark также поддерживает различные форматы файлов и предлагает разнообразный набор API для разработчиков.

Но его самая большая визитная карточка — это скорость: разработчики Spark утверждают, что он может работать до 100 раз быстрее, чем традиционный аналог MapReduce, при выполнении пакетных заданий при обработке в памяти. В результате Spark стал лучшим выбором для многих пакетных приложений в средах больших данных, а также функционировал как механизм общего назначения.Впервые разработанный в Калифорнийском университете в Беркли и теперь поддерживаемый Apache, он также может обрабатываться на диске, когда наборы данных слишком велики для размещения в доступной памяти.

16. Шторм

Еще одна технология Apache с открытым исходным кодом. Storm — это распределенная система вычислений в реальном времени, предназначенная для надежной обработки неограниченных потоков данных. Согласно веб-сайту проекта, его можно использовать для приложений, которые включают аналитику в реальном времени, онлайн-машинное обучение и непрерывные вычисления, а также задания на извлечение, преобразование и загрузку (ETL).

Кластеры

Storm аналогичны кластерам Hadoop, но приложения продолжают работать на постоянной основе, если их не остановить. Система отказоустойчива и гарантирует обработку данных. Кроме того, на сайте Apache Storm говорится, что его можно использовать с любым языком программирования, системой очередей сообщений и базой данных. Шторм также включает в себя следующие элементы:

  • функция Storm SQL, позволяющая выполнять запросы SQL к наборам потоковых данных;
  • Trident и Streams API, два других высокоуровневых интерфейса для обработки в Storm; и
  • использование технологии Apache Zookeeper для координации кластеров.

17. Трино

Как упоминалось выше, Trino — это одна из двух ветвей механизма запросов Presto. Trino, известный как PrestoSQL, пока не был переименован в декабре 2020 года, «работает с невероятной скоростью», по словам Trino Software Foundation. Эта группа, которая курирует разработку Trino, была первоначально сформирована в 2019 году как Presto Software Foundation; его название также было изменено в рамках ребрендинга.

Trino позволяет пользователям запрашивать данные независимо от того, где они хранятся, с поддержкой собственных запросов в Hadoop и других хранилищах данных.Как и Presto, Trino также:

  • предназначен как для специальной интерактивной аналитики, так и для длительных пакетных запросов;
  • может объединять данные из нескольких систем в запросы; и
  • работает с Tableau, Power BI, R и другими инструментами бизнес-аналитики и аналитики.

Также следует учитывать: базы данных NoSQL

Базы данных NoSQL — еще один важный тип технологии больших данных. Они нарушают традиционный дизайн реляционных баз данных на основе SQL, поддерживая гибкие схемы, что делает их хорошо подходящими для обработки огромных объемов всех типов данных, особенно неструктурированных и полуструктурированных данных, которые плохо подходят для строгих схем, используемых в реляционных базах данных. системы.

Программное обеспечение NoSQL появилось в конце 2000-х, чтобы помочь справиться с растущими объемами разнообразных данных, которые организации генерировали, собирали и анализировали в рамках инициатив по работе с большими данными. С тех пор базы данных NoSQL получили широкое распространение и теперь используются на предприятиях в различных отраслях. Многие технологии с открытым исходным кодом также предлагаются поставщиками в коммерческих версиях, а некоторые являются проприетарными продуктами, контролируемыми одним поставщиком.

Кроме того, сами базы данных NoSQL бывают разных типов, которые поддерживают разные приложения для работы с большими данными.Это четыре основные категории NoSQL с примерами доступных технологий в каждой из них:

  • Базы данных документов. Они хранят элементы данных в структурах, подобных документам, используя такие форматы, как JSON. Примеры включают Apache CouchDB, Couchbase Server, MarkLogic и MongoDB.
  • Графовые базы данных. Они соединяют «узлы» данных в графоподобные структуры, чтобы подчеркнуть отношения между элементами данных. Примеры включают AllegroGraph, Amazon Neptune и Neo4j.
  • Хранилища пар «ключ-значение». Они объединяют уникальные ключи и связанные значения в относительно простую модель данных, которую можно легко масштабировать. Примеры включают Aerospike, Amazon DynamoDB и Redis.
  • Базы данных с широким столбцом. Они хранят данные в таблицах, которые могут содержать очень большое количество столбцов для обработки большого количества элементов данных. Примеры включают Cassandra, Google Cloud Bigtable и HBase.

Мультимодельные базы данных также были созданы с поддержкой различных подходов NoSQL, а в некоторых случаях и SQL; Примерами являются ArangoDB и Microsoft Azure Cosmos DB.Другие поставщики NoSQL добавили в свои базы данных поддержку нескольких моделей. Например, MarkLogic теперь включает хранилище графов, Couchbase Server поддерживает пары ключ-значение, а Redis предлагает модули базы данных документов и графов.

рекламодателей теперь просят меньше данных от Nielsen – The Hollywood Reporter

Торгово-промышленная группа снова критикует Nielsen за то, что она считает недостатками в оценке компании.

Бюро видеорекламы, которое представляет телевизионные сети и рекламные фирмы, в письме просит Nielsen прекратить дальнейшие выпуски «больших данных» о рекламном рынке после обнаружения, по его словам, нескольких несоответствий в таких данных за первый месяц.Нильсен оспаривает эти выводы.

И в чертовски сложной ситуации VAB просит Nielsen предоставить покупателям и продавцам рекламы ясность в преддверии предварительного сезона, опираясь на свой традиционный набор данных из своей национальной панели, которую VAB также сильно критиковал за последний год. .

«VAB возлагала большие надежды на то, что большие данные станут большим шагом вперед в том, что измерения и валюта Nielsen могут принести маркетологам, но после глубокого анализа нам стало ясно, что этот первый набор данных изобилует серьезными проблемами», Видеореклама Об этом говорится в заявлении президента и генерального директора бюро Шона Каннингема.«Потратить время на то, чтобы исправить ошибки сейчас, отвечает интересам рынка покупки/продажи телевизоров, и это дает Nielsen время, чтобы выполнить свое обещание выйти на рынок с более точным решением».

В своем собственном заявлении Nielsen говорит, что «глубоко разочарован тем, что эти опасения будут подняты в прессе, а не в прямом обсуждении и сотрудничестве с нами».

«Мы были и остаемся привержены работе с нашими клиентами, чтобы передать глубокое понимание этого всеобъемлющего предложения», — говорится в заявлении.До момента публикации этого письма мы не получали вопросов от VAB. Кроме того, торговая группа, связанная с традиционными телеканалами, представляет собой неполное и предвзятое подмножество рынка видео. Мы предпочитаем открыто работать со всей отраслью, чтобы найти наилучшее измерительное решение.

«Кроме того, основываясь на отзывах покупателей и продавцов, мы приняли решение разрешить использовать любой набор данных для торговли осенью. Мы рассмотрели опасения клиентов по поводу близости данных о влиянии к авансам, и наш подход позволит покупателям и продавцам торговать на основе больших данных и метрик панели, если они того пожелают, а также предоставим нашим клиентам возможность адаптироваться к этому запуску.

Запрос VAB о прекращении выпуска больших данных является последним залпом в продолжающемся споре между давним поставщиком рейтингов и некоторыми из его клиентов. Совет по рейтингам СМИ, отраслевой надзорный совет, в сентябре приостановил аккредитацию Nielsen для национальных телевизионных рейтингов после жалоб клиентов на занижение количества зрителей в 2020 и начале 2021 года. Хотя рейтинги Nielsen по-прежнему являются валютой телерекламного бизнеса, медиакомпании настаивают с поиском собственных решений с другими измерительными фирмами.

Инициатива Nielsen по «большим данным» предназначена для предоставления более подробной информации о том, какие зрители смотрят какие программы (и их рекламные ролики), выходя за рамки обычных демографических разбивок в привычных национальных рейтингах компании. Первый такой набор, на сентябрь 2021 года, был предоставлен клиентам в феврале.

В письме генеральному директору Nielsen Дэвиду Кенни VAB сообщает, что после изучения данных за сентябрь было обнаружено несколько «нелогичных» результатов, в том числе большие данные, показывающие рост среди всех зрителей и взрослых в возрасте 18–49 лет, но одновременное снижение среди взрослых в возрасте 25–49 лет. 54; «дикие колебания в сравнительных гендерных результатах» в зависимости от времени суток и типов программ; и несоответствия между «большими данными» и традиционными панельными измерениями Нильсена.

Торговая группа также просит Nielsen раскрыть, как был создан новый набор данных и как сравнить его с более привычными цифрами компании.

«Мы рады предоставить Nielsen доступ к [целевой группе по инновациям в области измерений] VAB для демонстрации своих исправлений больших данных. Учитывая уровень погружения наших руководителей телевизионных исследований MITF в решения для измерения уровня переписи / больших данных и валюты (по крайней мере, от полдюжины крупных исследовательских компаний), мы привнесем как объективность, так и опыт клиентских данных в отраслевой императив привлечения больших данных. все больше данных в телевизионные измерения», — говорится в письме.

Большие данные | Coursera

Заинтересованы в расширении своих знаний о ландшафте больших данных? Этот курс предназначен для тех, кто плохо знаком с наукой о данных и хочет понять, почему наступила эра больших данных. Он предназначен для тех, кто хочет ознакомиться с терминологией и основными понятиями, лежащими в основе проблем, приложений и систем больших данных. Это для тех, кто хочет начать думать о том, как большие данные могут быть полезны в их бизнесе или карьере. В нем представлено введение в одну из самых распространенных сред, Hadoop, которая упростила и сделала более доступной анализ больших данных, увеличив потенциал данных для преобразования нашего мира!

Что такое большие данные? – Amazon Web Services (AWS)

Несмотря на шумиху, многие организации не осознают, что у них есть проблема с большими данными, или они просто не думают о ней с точки зрения больших данных.В целом организация, скорее всего, выиграет от технологий больших данных, когда существующие базы данных и приложения больше не смогут масштабироваться для поддержки внезапного увеличения объема, разнообразия и скорости передачи данных.

Неспособность правильно решить проблемы с большими данными может привести к росту затрат, а также к снижению производительности и конкурентоспособности. С другой стороны, продуманная стратегия работы с большими данными может помочь организациям сократить расходы и повысить эффективность работы за счет переноса существующих тяжелых рабочих нагрузок на технологии больших данных; а также развертывание новых приложений для использования новых возможностей.

Собрать . Сбор необработанных данных — транзакций, журналов, мобильных устройств и т. д. — это первая проблема, с которой сталкиваются многие организации при работе с большими данными. Хорошая платформа больших данных облегчает этот шаг, позволяя разработчикам получать самые разные данные — от структурированных до неструктурированных — с любой скоростью — от реального времени до пакетных.

Магазин . Любая платформа больших данных нуждается в безопасном, масштабируемом и надежном репозитории для хранения данных до или даже после обработки задач.В зависимости от ваших конкретных требований вам также могут понадобиться временные хранилища для данных в пути.

Обработка и анализ . На этом этапе данные преобразуются из необработанного состояния в пригодный для использования формат — обычно посредством сортировки, агрегирования, объединения и даже выполнения более сложных функций и алгоритмов. Полученные наборы данных затем сохраняются для дальнейшей обработки или становятся доступными для использования с помощью инструментов бизнес-аналитики и визуализации данных.

Потребляй и визуализируй . Большие данные — это получение ценной и полезной информации из ваших активов данных. В идеале данные предоставляются заинтересованным сторонам с помощью бизнес-аналитики с самообслуживанием и гибких инструментов визуализации данных, которые позволяют быстро и легко исследовать наборы данных. В зависимости от типа аналитики конечные пользователи также могут использовать полученные данные в виде статистических «прогнозов» — в случае прогнозной аналитики — или рекомендуемых действий — в случае предписывающей аналитики.

Экосистема больших данных продолжает развиваться впечатляющими темпами. Сегодня разнообразный набор аналитических стилей поддерживает несколько функций в организации.

Первоначально платформы больших данных, такие как Hadoop, поддерживали только пакетные рабочие нагрузки, при которых большие наборы данных обрабатывались массово в течение определенного временного окна, обычно измеряемого часами, если не днями. Однако по мере того, как значение времени получения информации становилось все более важным, «скорость» больших данных способствовала развитию новых платформ, таких как Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis и других, для поддержки обработки данных в реальном времени и потоковой передачи.

Amazon Web Services предоставляет обширный и полностью интегрированный портфель услуг облачных вычислений, которые помогут вам создавать, защищать и развертывать приложения для работы с большими данными.

Leave a Reply