Работа с big data: Аналитик больших массивов данных/ Big Data Scientist

Содержание

Big Data вакансии (удаленная работа)

Большинство компаний сегодня осознают ценность бизнес-стратегии, основанной на данных, и нуждаются в квалифицированных специалистах, способных дать представление о постоянном потоке собранной информации. Исследования показывают, что в 2021 году спрос на кандидатов, имеющих отличный опыт работы с большими данными, и количество Big Data вакансий для аналитиков продолжает расти по мере того, как оцифровывается мир.

Существует ряд практических причин, по которым карьера аналитика данных может быть привлекательной. Среди них и высокие зарплаты, и быстрорастущая промышленность, и обширные перспективы для профессионального роста.

Если ты только начинаешь свои исследования и задаешься вопросом, как осуществить переход к big data направлению, то обязательно изучи предложения на нашей платформе EPAM Anywhere. Там ты найдёшь востребованные Big Data вакансии и узнаешь о ключевых навыкахнеобходимых для успешного прохождения собеседования.

Что важно знать и уметь аналитику Big Data

Хороший аналитик превращает данные в информацию, информацию — в понимание, а понимание — в успешное бизнес-решение. Поэтому такая работа очень ценится и, соответственно, привлекает многих кандидатов.

Математические и статистические навыки помогают собирать, измерять, систематизировать и анализировать данные. К техническим же знаниям аналитика Big Data относят следующие:

  • языки программирования Scala, Oracle, SQL, C++ и Python
  • инструменты электронных таблиц Microsoft Excel или Google Sheets
  • ПО для визуализации данных, например, Tableau и Qlik
  • технологии Apache Hadoop
  • практический опыт работы с базами данных

Вакансия Big Data удаленно предполагает проявление таких навыков:

  • способность анализировать, моделировать, интерпретировать данные
  • подходить к решению задач методически и логически
  • быть точным и внимательным к деталям
  • уметь работать в команде и обладать коммуникативными качествами

Обязанности, которые выполняет удалённый специалист Big Data

Именно биг дата аналитик занимается изучением рынка, выявляя, собирая, анализируя, визуализируя и передавая данные для принятия будущих решений. Он берёт на себя многие задачи, переключаясь с проведения исследований на сбор данных для получения информации и представления результатов.

К задачам такого сотрудника можно отнести:

  • изучение данных и анализ результатов с помощью статистических методик
  • разработка и внедрение анализа данных, систем сбора и других стратегий, которые оптимизируют эффективность статистики и качество
  • извлечение данных из их первичных или вторичных источников, ведение баз данных
  • запись SQL-запросов для извлечения данных из хранилища
  • представление результатов в отчетах (таблицы, диаграммы, графики) для помощи руководству в процессе принятия решений
  • мониторинг производительности систем интеллектуального анализа данных и исправление возможных ошибок
  • наблюдение за тенденциями и закономерностями взаимосвязей между комплексными массивами данных
  • сотрудничество с учеными в процессе разработки инновационных аналитических инструментов
  • постоянная работа как с группой IT-специалистов, так и с командой управления бизнесом для достижения целей компании

Рассмотри предложения для аналитика Big Data на EPAM Anywhere

Если работа аналитика Big Data удалённо — это именно то, что тебе интересно, тогда ознакомься с Big Data вакансиями на нашей платформе и скорее подавай заявку. А если ты всё еще сомневаешься в своём выборе — мы с радостью поможем тебе с поиском!

Работа в России, d0 b0 d0 bd d0 b0 d0 bb d0 b8 d1 82 d0 b8 d0 ba big data, 0 свежих вакансий, апрель 2022

Array ( [0] => Array ( [post_title] => Что делать, если устал: 5 способов сделать свою работу приятнее [post_content] =>

На работе обычный человек, который не является ни родственником Рокфеллера, ни им самим, проводит большую часть своей жизни. И даже если работа эта не требует постоянного нахождения в офисе, рано или поздно наступает критическая точка, когда накатывает усталость, опускаются руки и очень остро встает вопрос: а в чем, собственно, заключается смысл моей деятельности и что она приносит лично для меня?

Это именно тот случай, когда избитая фраза «Не в деньгах счастье» обретает вполне реальные очертания. И пусть тот, с кем такого никогда не случалось, первым бросит в меня камень.

Так что же теперь делать? Бросить все и начать сначала? Или все-таки найти какое-то иное, менее радикальное решение? На мой взгляд, это вполне возможно, если только несколько изменить свой подход к означенному вопросу.

Я не есть моя работа

Итак, предположим, вы пишете статью (или выполняете какую-то иную работу) и предлагаете ее заказчику. Вы работали и день, и ночь, и еще день. А в перерывах вы размышляли над сутью проблемы, рылись в интернете и даже (только представьте!) в печатных изданиях. И вот наступил дедлайн. Нажата кнопка, письмо отправлено.

Но ответа нет. И день нет, и три нет. Вы пишете заказчику. И наконец, получаете короткую отписку: «Ваша работа не подходит». Что вы делаете? Скорей всего, первая мысль, которая приходит вам в голову: «Я плохой специалист».

Это не оно! Возможно, вы не идеальны. Но суть не в этом. У заказчика есть сотни других причин отказать вам: не тот стиль изложения, не та концепция или задание вообще утратило актуальность. Не каждый готов потратить свое время на то, чтобы все это вам объяснить.

Что делать?

Найти применение своей работе, если это возможно, и перестать клеймить себя. У всех есть куда развиваться. Но это вовсе не значит, что уже сейчас вы не представляете собой ценность.

Я ценю результаты своего труда

Вы нашли заказчика. Или вам поручили решение какой-то интересной задачи, в которой вы хорошо разбираетесь. И задают вполне резонный вопрос: «Сколько это стоит?».

Я знаю множество людей, которые пугаются этого вопроса так, как будто их попросили продемонстрировать личного скелета в шкафу. Почему? Да потому что большинство из нас склонно сомневаться в собственной компетентности. К сожалению, чаще это происходит именно с теми, кто действительно является спецом.

Что делать?

Никогда не должно быть стыдно оценить себя по достоинству. То есть назвать именно ту сумму, которой вы заслуживаете. Как это сделать? Изучить рынок и предложения от специалистов вашего уровня (ведь в глубине души вы его все равно знаете) и сложить цену.
Если в вас заинтересованы, никто никуда убегать не будет. Просто заказчик либо согласится на ваши условия, либо предложит более приемлемую для себя сумму. И тогда решение будете принимать вы.

Я имею право на отдых

Вы увлечены работой? Вы работаете быстро и со вкусом? Вы ответственны? Прекрасные качества! Ваш начальник или заказчик непременно оценит это и… нагрузит вас по максимуму.

В какой-то момент вы почувствуете, что в баке закончился бензин, и начнете снижать скорость. Либо вообще остановитесь. И, поверьте, никто вас толкать не будет. Вокруг достаточно желающих впрячься в вашу телегу. А вот вам потребуется отдых. И, возможно, выход из затяжной депрессии, которая обычно сопровождает хроническое переутомление.

Что делать?

Учиться тормозить вовремя. А лучше – планировать свой день, оставляя в нем, пусть небольшие, но приятные «карманы» для отдыха. Кофе или чай, музыка в наушниках, несколько минут с закрытыми глазами, а если это возможно – небольшая прогулка в обеденный перерыв… Усталость снимет, и мир вокруг станет намного добрее. Работа в таком настроении значительно продуктивнее.

Моя работа имеет смысл

Что я даю этому миру? Да, вопрос достаточно избитый, и в нем много патетики, но в той или иной форме он посещает очень многих. Деньги перестали радовать? Представляете, и такое возможно. Когда все, что ты делаешь, кажется мелким и незначительным.

Что делать?

Одна стилист всегда рекомендовала своим клиенткам отойти от зеркала на пять шагов. Хороший совет в любой ситуации.
Большое видится на расстоянии. Каждый из нас выполняет работу, которая часто является лишь пазлом в одной огромной мозаике. Отойдите на пять шагов и посмотрите, действительно ли эта мозаика будет цельной и законченной, если вашего кусочка в ней не будет? Вы увидите, что нет.

Я оставляю свой рюкзак

В какой-то театральной студии был принцип, который звучал так: «Всегда нужно оставлять рюкзак за порогом». Это действительно очень важно – оставить груз проблем там, где их предстоит решать. Дом должен быть вашим убежищем, местом, где позволительно отдохнуть и забыть о рабочих неурядицах.

И даже если вы работаете дома, постарайтесь, покидая свое рабочее место, оставить там ваши чертежи, заготовки для будущих статей и прочее, и прочее. Время пить чай, есть пирожные и дарить свое тепло и внимание близким.

Что делать?

Включайте воображение. Вполне можно визуализировать процесс. Закройте глаза и представьте портфель или рюкзак, в который вы складываете листы с вашими планами, рисунками, набросками, свой ежедневник, калькулятор, список дел и прочее. Закройте его поплотнее. И оставьте на своем рабочем месте. Идти домой без такого груза будет намного легче.

Ну а если ваше состояние стало хроническим, быть может, стоит подумать, действительно ли ваши сомнения вызваны усталостью и рутинной работой или вам пора менять род деятельности. Учиться не страшно и никогда не поздно. Быть может, работа вашей мечты уже ждет вас, и вам остается лишь сделать пару решительных шагов.

[guid] => https://jobius.com.ua/news/?p=88114 [photo] => https://jobius.com.ua/news/wp-content/uploads/2020/08/ja-ne-est-moja-rabota-1.jpg [post_name] => chto-delat-esli-ustal-5-sposobov-sdelat-svoju-rabotu-prijatnee ) [1] => Array ( [post_title] => Пассивный доход в сетевом бизнесе — это реальность? [post_content] =>

Сетевики зазывают новичков тем, что говорят о пассивном доходе, то есть не делаешь ничего, а денежки каждый день приваливают сами по себе. Именно так человек и слышит, когда говорят о пассивном доходе.

Пассивный — это же от слова «ничего не делать»?

  • На самом деле не существует никакого пассивного дохода, если у человека не построена самостоятельная, самодостаточная структура, которая приносит ему ежемесячный стабильный доход.
  • Но и сам человек при этом не сидит на месте, а делает хотя бы минимум, чтобы поддерживать достойный уровень.
  • Ему все равно приходится привлекать новых людей, учить новичков, контролировать процесс.
  • Не говоря уже о тех, кто еще не построил структуру, находится в самом начале пути.
  • Тут пассивность вообще не приветствуется, ибо человек всего лишь месяц не поработал, а уже у него нет никакого дохода.

    Получается, что пассивный доход — это миф, так как простой ведет к обнулению или резкому падению доходов, о чем говорят практически все сетевики.

Как правильно работает сетевой маркетинг

Никто не видит, чтобы сетевик преспокойно сидел себе дома и ничем не занимался. И это реальность, в которую приходится поверить. Так что придется оставить вопрос о пассивном доходе, если не построена многоступенчатая, расширенная, разветвленная структура, которая работает без перебоев постоянно, регулярно, а не разваливается после того, как лидер этой структуры решил отдохнуть полгодика.

Поэтому, если лидер еще не имеет такой структуры, ему придется работать во сто раз больше и активнее, иначе придется распрощаться с теми доходами, что у него есть. Но об этом не говорят новичкам или же говорят неправильно, отчего новичок начинает просто ждать, когда деньги сами придут, поработал немного — и довольно. Вообще люди пассивны сами по себе, поэтому и хотят, чтобы текла вода под лежачий камень. И поражаются, почему такого не происходит.

Однако это не значит, что не надо пробовать, пытаться построить стабильную и приносящую действительно пассивный доход структуру, если есть запал, желание и возможности.

Но не надеяться, что после полугода интенсивной работы можно будет сложить ручки, так как ручки лидеры сложили поначалу, но когда все идет наперекосяк, приходится справляться с вызовами времени.

Кстати, есть и другие способы обрести пассивный доход, но это уже другая история, и она тоже не связана с ничегонеделанием и ожиданием, когда деньги с неба посыпятся. Так что дерзать, но не надеяться на безделье.

[guid] => https://jobius.com.ua/news/?p=88108 [photo] => https://jobius.com.ua/news/wp-content/uploads/2020/08/passivnyj-dohod-v-setevom-biznese-2.jpg [post_name] => passivnyj-dohod-v-setevom-biznese-jeto-realnost ) [2] => Array ( [post_title] => 5 ошибок новичка, приводящих к эксплуатации его на работе [post_content] =>

Первые дни и недели на новой работе – время волнительное. Особенно если это ваша первая работа. Вы отчаянно стараетесь показать себя в лучшем свете перед начальником, понравиться коллегам и заявить о себе как о квалифицированном специалисте.

И, конечно, не отказываетесь от всевозможных поручений, которые вам дают старшие товарищи или шеф. В результате через месяц-другой вы с ужасом обнаруживаете, что круг ваших обязанностей расширился неимоверно, а зарплата при этом больше не стала.

Пять классических ошибок новичка, которые приводят к подобному сценарию:

Мелкие поручения

Полить офисный кактус, сбегать в магазин за какой-нибудь мелочью, заменить воду в кулере – это несложно. Но безропотно брать на себя исполнение всех мелких поручений в офисе не стоит. Иначе вскоре окажется, что это – ваша обязанность. И при виде закончившейся в кулере воды ваш коллега не примет меры сам, а будет гневно требовать, чтобы вы немедленно отправились решать эту проблему, бросив все дела. Вам действительно хочется стать порученцем всего коллектива?

Что делать?

Убедитесь, что мелкие обязанности справедливо распределены между всеми сотрудниками. И время от времени отказывайтесь выполнять подобные поручения: пусть сегодня воду в кулере меняет кто-нибудь другой. Помните: вы не единственный сотрудник в офисе и вовсе не обязаны быть слугой для своих коллег.

Готовность брать на себя неприятные обязанности

Выйти в ночную смену, дежурить в выходные или праздники, отправиться добровольцем на скучное мероприятие. Эти дела нужны и важны для работы, но плохо, если их постоянно спихивают на вас. Безропотно соглашаясь с таким положением дел, вы вскоре не будете иметь ни одного спокойного выходного, а ваш рабочий день увеличится чуть ли ни вдвое. Зарплата при этом, разумеется, останется прежней. Так какой смысл стараться?

Что делать?

Установить очередь на дежурства, в том числе и в праздничные дни. Если нужно, распечатать график и повесить на стену. Главное, чтобы все сотрудники были вовлечены в систему дежурств на равных условиях. Тогда и сидеть на работе в праздник будет не так обидно.

Широкая помощь коллегам

Вы мастерски обращаетесь с принтером, а ваша пожилая коллега боится даже близко подойти к этому страшному агрегату. Вы легко и непринужденно рисуете реалистичные портреты в Adobe Photoshop, а ваш коллега еле-еле выцарапывает загогулины в Paint. Вы сделали отчет за два часа, а ваш сосед уже четвертый час умирает перед монитором, и понятно, что сидеть ему так до завтрашнего вечера.

Как не помочь коллеге? Тем более что ваша помощь сопровождается восторженным «Ой, как здорово у тебя получается!». Вы польщены и искренне уверены в том, что приобретаете любовь и уважение коллег. На самом деле вы просто бесплатно выполняете чужую работу. Восхищение коллег вскоре сойдет на нет, вашей помощи будут уже не просить, а требовать. И, разумеется, ваша зарплата не увеличится, даже если вы выполняете работу за весь офис. Так зачем вам это надо?

Что делать?

Подсказать коллеге, как решить задачу – это святое, но выполнять за него работу необязательно. Отговоритесь занятостью либо заключите взаимовыгодное соглашение с коллегой (например, вы быстро закончите за него отчет, а коллега подежурит вместо вас в выходные). Но ни в коем случае не позволяйте себя эксплуатировать.

Бескорыстие

Шеф просит вас выполнить несложную дополнительную работу за небольшое вознаграждение. Вы с блеском выполняете задачу, но от денег смущенно отказываетесь. Это же мелочь, ерунда, вам было несложно, за что тут платить?

Или ваша зарплата задерживается, потому что у фирмы сейчас трудные времена. Как не помочь? Такое бескорыстие, по вашему мнению. Демонстрирует ваше уважение к начальнику и преданность фирме. На самом деле вы просто соглашаетесь работать бесплатно. Отныне можете забыть о премиях, а вашу зарплату будут всячески урезать. Зачем платить вам больше, если вы уже согласились усердно трудиться за копейки?

Что делать?

Вы пришли на работу, чтобы зарабатывать деньги, и имеете полное право получать достойное вознаграждение за ваш труд. Конечно, не стоит требовать оплаты за каждую мелочь, но если «мелочей» становится слишком много – откажитесь либо поставьте вопрос о денежном вознаграждении.

Услуги друзьям шефа

Ваш начальник просит вас (неофициально, разумеется) помочь его старому другу. Бесплатно сделать визитки, вычитать текст или сделать еще что-то в том же духе. Несложно, да и отказать начальству трудно. Но если подобных просьб становится слишком много, задумайтесь: не работаете ли вы бесплатно на друзей шефа, ничего за это не получая?

Что делать?

Вежливо сообщите шефу, что трудиться на его друзей бесплатно вы не намерены. Либо он достойно оплачивает ваши труды, либо «золотая рыбка» в вашем лице прекращает исполнение желаний.

Достойно поставить себя на новой работе – сложная задача, но результат того стоит. Всегда защищайте свои интересы и требуйте справедливой оплаты за свой труд. И тогда пребывание в офисе станет для вас легким и комфортным.

Удачной работы!

[guid] => https://jobius.com.ua/news/?p=88101 [photo] => https://jobius.com.ua/news/wp-content/uploads/2020/08/neprijatnye-objazannosti.jpg [post_name] => 5-oshibok-novichka-privodjashhih-k-jekspluatacii-ego-na-rabote ) [3] => Array ( [post_title] => Опыт клиента в почтовом маркетинге: советы по каждому этапу воронки продаж [post_content] =>

Наиболее распространенная цель использования почтового маркетинга — не просто отправка контента, а перспектива продаж. Однако сегодня потребители гораздо более требовательны и осведомлены о рекламной деятельности. Поэтому уже недостаточно привлекать их скидками или промо-акциями, необходимо создать лучший опыт взаимодействия с вашим брендом.

Опыт клиента

Опыт клиента — ключевой элемент, который решает, останется ли клиент с вами в будущем. В него входит весь опыт контакта клиента с вашим брендом. Этот опыт состоит не только из рекламных сообщений, но и из всех возможных взаимодействий на разных уровнях и в разных точках контакта.

Вы должны знать, что всякий раз, когда клиент встречает упоминания о вашей компании, в нем рождаются эмоции. Это определяет его восприятие бренда. Одноразовый неудачный опыт может заставить покупателя негативно воспринимать весь бренд. Если вы хотите построить ценные отношения, позаботьтесь об этом на каждом этапе общения с клиентом.

Из каких этапов состоит общение с клиентом?

Существует четыре основных этапа, которые соответствуют классической воронке продаж, а именно:

— открытие бренда;
— обзор доступных опций, первый интерес к товару;
— решение о покупке;
— послепродажное обслуживание, удержание клиентов и повторная продажа.

Открытие

Представьте себе следующую ситуацию. У клиента есть явная потребность — он ищет хороший лазерный принтер, но не знает, какой выбрать. Прежде чем принять решение о покупке, он ищет информацию в Интернете.

Вы управляете магазином электроники. На данный момент вы можете повлиять на его решение.

Каким образом? Создавая контент, который отвечает его потребностям. В этом случае это могут быть обзоры лучших лазерных принтеров, подбор оборудования к конкретным потребностям (например, офисный или домашний принтер) или руководство о том, как работать с определенными типами принтеров, чтобы они работали как можно дольше.

Если получатель получает ценный и полезный контент, а также связывает их с вашим брендом — это огромный плюс.

Почтовый маркетинг

Помните, что реакция на бренд может быть хорошей, но короткой. Поэтому уже на этом этапе старайтесь держать читателя дольше. Вы можете сделать это с помощью рассылки.

Предложите подписку на вашу рассылку в обмен на любые преимущества — например, скидку в вашем магазине. Однако не заблуждайтесь, что после первого посещения вы получите волну заказов — не все готовы взаимодействовать с брендом сразу после знакомства. Поэтому используйте возможности объединения разных каналов.

Вы можете сделать это, применив ремаркетинг к людям, которые ранее посещали сайт. Можно использовать рекламу на Facebook, которая является еще одним методом привлечения клиентов. Что показывать в таких объявлениях? Например, сравнение различных моделей аналогичных товаров, информация о скидках или промокодах.

Первый интерес

После того, как клиент сделал первый шаг, стоит поддержать его интерес, отправив приветственное письмо.

  • В рассылках удивляйте своих подписчиков и старайтесь их заинтересовать.
  • Хорошим примером будет создать серию однодневных акций.
  • Получатель с большей вероятностью будет открывать электронные письма, когда ему будет интересно, что бренд предложит ему на следующий день.

    Не забудьте подчеркнуть свою готовность помочь и поддержать на каждом этапе общения с клиентом, будь то по почте или на сайте.

  • Чтобы превзойти ожидания и возможные вопросы будущих клиентов, заранее подготовьте ответы на распространенные вопросы и предложите с ними ознакомиться.
  • Если вы предлагаете пользователю установить приложение — разместите подсказки на каждом этапе его использования.

Объединяйте разные каналы связи. Например, если клиент является членом вашего клуба лояльности, помимо отправки ему электронного письма с текущей рекламной акцией, также отправьте ему SMS, чтобы он не пропустил это сообщение.

Чем лучше ваш пользователь знает продукт, тем больше вероятность, что он совершит покупку. В своих решениях он руководствуется не только рекламой и ценой, но и мнениями, размещаемыми в сети. И в этой области у вас есть шанс оставить положительный опыт, активно отвечая на вопросы пользователей о вашем бренде, поддерживая его советами или просто принимая критику. Получатели ценят надежные компании.

Не переусердствуйте с «бомбардировкой» рекламы, потому что вы можете столкнуться с явлением «баннерной слепоты». Это означает, что получатели уже автоматически игнорируют элементы на странице, которые выглядят как объявления.

Решение о покупке

Момент, когда покупатель решает купить ваш продукт, чрезвычайно важен для формирования его положительного опыта работы с брендом. Любая недоработка может снизить его уверенность, и ее сложно восстановить позднее.

На этом этапе вы должны убедиться, что процесс покупки проходит гладко и что клиент чувствует себя в безопасности на каждом этапе транзакции. В этом вам помогут транзакционные электронные письма, содержащие самую необходимую информацию о заказе. Также полезно отправить благодарственное письмо за доверие и выбор вашей компании.

Хорошим примером является бренд Adidas. В транзакционном электронном письме, помимо информации о продукте и состоянии заказа, вы найдете наиболее часто задаваемые вопросы (предвидя любые сомнения клиентов), рекомендуемые дополнительные продукты или контактные данные, чтобы клиент мог получить поддержку в любое время.

Послепродажная деятельность

Чтобы дольше сохранять положительный опыт работы с клиентом, стоит поддерживать с ним связь даже после совершения покупок.

Каким образом? Например, через несколько дней после покупки отправьте электронное письмо клиенту с просьбой оценить покупку и сам опыт взаимодействия с магазином.

Чтобы дать клиенту еще больше положительных эмоций, вы можете дать ему некоторую награду в виде скидки или купона на небольшую сумму за заполнение опроса или оценку бренда.

[guid] => https://jobius.com.ua/news/?p=88093 [photo] => https://jobius.com.ua/news/wp-content/uploads/2020/08/opyt-klienta-v-pochtovom-marketinge.jpg [post_name] => opyt-klienta-v-pochtovom-marketinge-sovety-po-kazhdomu-jetapu-voronki-prodazh ) [4] => Array ( [post_title] => Какими будут технологии ближайшего десятилетия? [post_content] =>

Давайте попробуем пофантазировать о том, какие изменения   произойдут в нашей жизни в ближайшем десятилетии. Разумеется, определенные технологии прочно закрепятся в ней, а также появятся новые.

Попытаемся спрогнозировать наиболее вероятные варианты развития событий на этот год, а может и на грядущее десятилетие. Что ж, приступим.

Возможный прорыв в технологиях

Электромобили

Этот пункт самый очевидный из всех. Электромобили продолжат отвоевывать себе место под солнцем не только за счет растущего спроса среди пользователей, но и благодаря государственной поддержке. Распространение технологии и усиление конкуренции в отрасли приведет к удешевлению устройств.

Таким образом, можно с большой долей вероятности предположить, что ближайшее десятилетие пройдет под знаком повышения доступности электромобилей. Тем не менее, инфраструктура пока еще развита недостаточно: зарядные станции являются скорее диковинкой, нежели обыденностью, что негативно сказывается на уровне продаж. Решение этих проблем позволит ускорить развитие рынка электромобилей.

Повсеместное использование роботов, их совершенствование

Тут сразу на ум приходят печальные произведения различных писателей-фантастов, но давайте думать в более позитивном ключе. Роботы будут крайне полезны в быту и производстве, где могут спасти не одну сотню жизней или просто избавить людей от монотонного изматывающего труда. И этот процесс уже начался.

Но встает вопрос: что же будет с людьми, которые в результате повсеместного внедрения роботов лишатся своих рабочих мест? Решение может найтись в базовом доходе, который в качестве эксперимента практикуется в развитых странах. Те, кого не устроит такой пассивный доход, смогут попробовать себя в других областях деятельности.

С домашней работой будут помогать справляться роботы-помощники, которые станут логичным развитием роботов-пылесосов и прочей подобной техники. Все сферы нашей жизни станут автоматизированы.

Технологии умного дома

Техника с каждым годом умнеет, это факт. На сегодняшний день рынок представлен всевозможными датчиками температуры и влажности воздуха, термостатами, способными автоматически поддерживать необходимую температуру воздуха в помещении, умными замками, в том числе оснащенными сканерами отпечатка пальца.

На сегодняшний день есть лишь одна проблема ¬– совместимость всех этих устройств. В ближайшие годы не исключено создание единого стандарта для умных домов, который позволит сделать все эти гаджеты совместимыми друг с другом.

Нейронные сети

Пожалуй, самый главный прорыв прошлого десятилетия. Искусственный интеллект в дальнейшем только ускорит свое развитие. Разумеется, прогнозировать апокалипсис мы не хотим, надеемся, что люди будут достаточно благоразумны, чтобы не обратить эту перспективную технологию в зло. Что же мы получим от развития ИИ? Произойдет повышение качества и разнообразия контента, а также появятся новые направления в искусстве.

Уже сейчас нейронные сети делают первые шаги в написании музыки и создании картин. Здесь, кстати, возникает проблема авторских прав. Пока что неясно, кому же они принадлежат: машине или же написавшему код программисту?

Этот вопрос и предстоит решить в ближайшее время. Нейросети найдут свое применение и в более «приземленных» сферах жизни. Потенциальные экономические риски могут быть обнаружены с помощью технологий машинного обучения, а распознавание лиц даст возможность быстро находить преступников.

В то же время, человечество может столкнуться с полным отсутствием тайны личной жизни. Никому не захочется жить в атмосфере полного контроля, как в худших мирах-антиутопиях. В общем, тема интересная и захватывающая.

Беспилотные автомобили

Развитие ИИ приведет и к прорыву в этой сфере. Беспилотные автомобили можно встретить на дорогах уже сейчас. Для их правильной работы необходимо большое количество датчиков и соответствующее ПО. К сожалению, огрехов в работе этих автомобилей пока что предостаточно. Статистику ДТП не стоит анализировать, поскольку таких автомобилей на дорогах совсем мало, но что технология еще сыра и нуждается в доработке – очевидно.

В будущем может быть создана специальная инфраструктура: например, опасные участки дорог можно оснастить датчиками, с которыми беспилотники будут обмениваться данными точно так же, как и с другими автомобилями. В целом же, беспилотные автомобили обладают огромным потенциалом как в сфере грузовых, так и пассажирских перевозок, так что не сомневайтесь, в ближайшее время новостей из этой отрасли будет более чем достаточно.

Летательные беспилотники

Надо полагать, что дроны перейдут из категории игрушек и развлечений с сугубо профессиональную сферу. Уже сейчас запуск БПЛА сопряжен с множеством трудностей: от регистрации воздухоплавательного аппарата до получения разрешения на полет, что отбивает охоту у простых пользователей запускать дроны ради развлечения. Зато они найдут свое применение у журналистов, операторов, видоеблогеров. Кроме того, дроны – удобное средство доставки мелких грузов.

В последнее время возникла идея создания летающего такси на основе беспилотника. Если разработки в этой сфере продолжатся, вероятно, в ближайшие 10 лет мир увидит промышленные образцы таких девайсов.

Цифровые валюты


По большому счету, мы уже движемся к переходу на полностью цифровую валюту, оплачивая покупки в магазинах пластиковыми картами, а то и бесконтактно с помощью смартфонов с NFC. Тут как раз кстати пришелся blockchain, на основе которого в перспективе и будет строиться цифровая валюта. Разумеется, бумажные деньги не исчезнут в одночасье, но уменьшение наличности в наших кошельках с течением времени уже ни у кого не вызывает сомнений.

Редактирование генома

В середине 2010-х годов возникла технология CRISPR, дальнейшее развитие которой в теории поможет избавиться от заболеваний, передающихся по наследству. Наиболее упрощенно эту технологию можно представить так: из цепочки ДНК удаляется ген, способствующий развитию заболевания, а на его место внедряется здоровая копия из парной хромосомы. Проводить эту операцию необходимо на стадии эмбриона. Также данная технология может найти применение для борьбы с потенциально болезнетворными бактериями. Так что новое десятилетие готовит нам развитие геномной медицины, которая сейчас еще только зарождается.

Говорить о безопасности и надежности таких процедур можно будет только после многочисленных исследований и клинических испытаний, однако уже сейчас перед учеными встают вопросы этики, ведь в теории с помощью редактирования генома можно изменить, например, внешность. Ведутся споры о корректности вмешательства в задуманное природой, не говоря уже о безопасности подобных операций.


Интернет тела

Достаточно новое веяние в медицине, возникшее совсем недавно. Понятие аналогично Интернету вещей, которое уже прочно вошло в обиход. Подход подразумевает использование умных имплантантов, которые будут составлять единую экосистему в организме пациента.

Сделает ли это нас киборгами? В ближайшие годы такой вариант маловероятен, но что будет через 50 лет? Сейчас все это не более чем теория, поскольку отсутствует как соответствующая техническая база, так и юридическое регулирование подобных устройств. Будем ждать новостей.

Повседневная жизнь

Помимо проникновения роботов во все сферы жизни, о которой говорилось выше, произойдут еще несколько изменений:

  • Стриминговые сервисы прочно войдут в нашу жизнь, а количество пиратского контента сократится;
  • Носимые гаджеты наподобие смарт-часов прибавят в функциональности;
  • Увеличится количество приложений, использующих нейронные сети. Это касается, в первую очередь, софта для обработки изображений и видео, создания медиаконтента.

[guid] => https://jobius.com.ua/news/?p=88084 [photo] => https://jobius.com.ua/news/wp-content/uploads/2020/08/kakimi-budut-tehnologii-blizhajshego-desjatiletija.jpg [post_name] => kakimi-budut-tehnologii-blizhajshego-desjatiletija ) )

Будущая профессия — Магистерская программа «Науки о данных (Data Science)» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Обоснование потребности в магистрах

Востребованность выпускников

Трудоустройство

Обоснование потребности в магистрах с подготовкой по программе «Науки о данных»

На рынке труда востребованы специалисты, способные работать в области анализа многомерных данных сложной структуры, включая большие и текстовые данные. Уже не раз отмечалось, что организациями накоплены огромные массивы данных, многие из которых плохо структурированы. Их обработка и анализ становятся все актуальней по мере того, как ускоряются бизнес-процессы, ожесточается конкуренция и возрастает цена своевременно и правильно принятого решения. В последние годы также становятся все более доступны для анализа личные и персональные данные, размещенные в сети Интернет, особенно в виде «социальных сетей».

Классическая схема подготовки аналитиков не соответствует этим вызовам, поскольку системно не охватывает дополнительные задачи обработки и анализа данных, включая неструктурированные данные больших объемов. При этом очевиден дефицит специалистов, готовых системно подходить к решению задач, связанных именно с методологией обработки данных разных видов и типов, упорядочением доступа к хранилищам данных, перестройкой структуры хранилищ, эффективностью процессов обработки, анализом больших данных (требующих снижения размерности, спец. схем проведения статистических экспериментов, приближенных методов, эффективных алгоритмов) и т.п. Дефицит обостряется с развитием смежных технологий: 3D-печати, дополненной реальности, облачных вычислений, «умной» среды и т.д.

В качестве примеров можно привести компетенции, указываемые в вакансиях на ведущих online-площадках: работа с большими объемами данных, анализ данных, BI, Big Data, Distributed Cache, Data-Warehouse, ETL, Business Intelligence, Hadoop, MapReduce, опыт анализа социальных сетей, опыт работы с Big Data, и т.д. Более того, серьезно обсуждаются предложения наподобие «Salary of USD 1,061,000 in cash for a Data Scientist!!!». 


Выпускники программы будут востребованы в следующих сферах деятельности:
  • Научно-исследовательская деятельность, как в сфере профессиональной специализации, так и в других сферах в составе коллективов, имеющих дело с большими данными;
  • Аналитическая деятельность (в её классическом понимании) в организациях всех форм собственности, включая промышленные предприятия, консалтинговые фирмы, ассоциации и фонды, органы государственного управления;
  • Экспертная деятельность, связанная с методологией, методами, задачами и технологиями управления и анализа больших данных в сфере профессиональной специализации;
  • Технологическая поддержка аналитической, консалтинговой и оптимизационной деятельности коллективов, имеющих дело с большими данными;
  • Руководство коллективами в аналитических, исследовательских и управленческих подразделениях организаций всех форм собственности.


Трудоустройство 

Выпускники программы работают в ведущих российских и зарубежных организациях:

  • IT-корпорациях (Яндекс, Google, IBS и др.) и сотовых операторах
  • Научно-исследовательских центрах и институтах (НИУ ВШЭ, LORIA, TU-Dresden,…)
  • Консалтинговых компаниях (PWC, E&Y)
  • В Банке России и других коммерческих банках (Сбербанк, ВТБ24)

Ключевой особенностью программы является поддержка участия выпускников в деятельности IT-компаний и IT-стартапов (Algomost, Datadvance, Visillect), а также тесное сотрудничество с ведущими научно-исследовательскими и образовательными центрами: ИППИ РАН, ФИЦ ИУ РАН, Сколковским институтом науки и технологий.

Выпускники программы овладеют знаниями и навыками, востребованными на ведущих online-площадках, в том числе методами и инструментами обработки больших объемов данных (Big Data), препроцессинга данных (Extract-Transform-Load), майнинга данных (Data Mining), извлечения знаний (Knowledge Discovery), построения поисковых систем (Search Engines), анализа социальных сетей (Social Network Analysis), масштабирования алгоритмов (технологии Hadoop и Map-Reduce).

Российское ПО и работа с Big Data

ВестЛинк, разработчик российского ПО, представила свою разработку – Linkage Navigator.

Платформа для внедрения ИИ в бизнес-процессы организации, включающая только те компоненты, которые могут беспрепятственно использоваться в условиях санкций. Система внесена в Реестр отечественного ПО.

Линейка продуктов позволяет решать широкий круг задач по развитию бизнеса и цифровизации процессов продаж и обслуживания. В основе работы платформы лежит многоуровневая архитектура, которая позволяет обрабатывать большие объёмы данных. С помощью ИИ и машинного обучения система создает цифровые двойники бизнес-процессов и дает рекомендации по принятию решений и их исполнению на всех уровнях – от менеджерского до операторского.

ИИ принимает на себя нагрузку по принятию сотен тысяч рутинных операционных решений, высвобождая ресурс руководителей контакт-центров для более сложных задач. Он помогает компаниям четко добиваться поставленных целей за счет интеграции с операторскими рабочими местами, так что каждый из них получает индивидуальные рекомендации по работе и четко им следует.

Интеграция ПО в работу контактного центра позволяет за короткое время вырастить показатели как по входящим, так и по исходящим звонкам. Например, интеграция ПО в контактный центр организации позволяет за короткое время повысить эффективность работы сотрудников всех служб клиентского сервиса. При использовании платформы рост рентабельности отдела обслуживания клиентов на входящей линии составляет 27%. Число звонков, принимаемых одним оператором, возрастает на 50%. Рост продаж на одного оператора исходящего телемаркетинга достигает 36%. На 30% увеличивается полезная занятость, а отток персонала контактного центра уменьшается на 12%. Этот бизнес-эффект выражается в конкретных финансовых показателях. Причем за счет коннекторов от Linkage к ИТ-системам («1С», «Наумен», «Октелл», «Манго Офис», «АМО CRM») эффект можно достичь в максимально сжатые сроки.

Другая особенность платформы состоит в том, что она вообще не зависит от иностранного коммерческого софта. Это является преимуществом системы в текущей геополитической ситуации. «Наши разработчики на идейном уровне всегда были против продуктов Microsoft, Oracle, IBM, SAP, VMware и подобных. Пожалуй, нам помогла интуиция. Мы не используем ни базы данных, ни серверное ПО этих компаний», использование свободно распространяемого ПО дает возможность сосредоточить свои усилия на качестве нашего продукта, а не на поиске путей преодоления и внезапно возникающих трудностей. Выставка показала, что большое количество российских компаний не следовало нашему курсу и применяло различное западное ПО, например, в категории BI-систем. Теперь эти компании вынуждены искать решения на отечественном рынке. В данной ситуации наши продукты стали еще более востребованы и актуальны», – отметил президент Группы Компаний «ВестЛинк» Константин Козерог.

На всех трех уровнях архитектуры платформа Linkage свободна от решений, оказавшихся под санкциями. Первый уровень – системная архитектура работы с данными, который построен на упомянутой выше open source-экосистеме Apache. Она включает дистрибутивы и коннекторы для сбора данных в озера данных/Data Lake: Hadoop, Spark, Kafka, Nifi. Все используемые технологии горизонтально масштабируются, что позволяет хранить и обрабатывать практически неограниченные объемы данных. Собранные данные в дальнейшем используются для создания и обучения моделей в AI/ML модулях. Это позволяет заместить программные продукты таких вендоров как Cloudera, Azure, HDInsight, Hortonworks, MapR, AWS.

Второй – логический слой данных позволяет заменить такие системы как Microsoft Power BI, Tableau, IBM Cognos, SAP BI, Oracle BI, Qlik Sense и другие.

Третий слой – интерактивная визуализация данных — заменяет такие системы как Grafana, Kibana, Oracle BI Data Visualization и др.

Linkage Navigator – единственная российская система сквозного управления контактным центром с функционалом поддержки принятия решений сотрудниками всех уровней. Linkage Navigator входит в «Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных» Минцифры России. Система сертифицирована в ФСТЭК.

Какая команда нужна для работы с Big Data?

Встраивание аналитики больших данных в деятельность бизнеса на регулярной и профессиональной основе – это даже не отдельный функционал, а целое стратегическое направление. Без ответственных работников внедрение в жизнь больших планов в отношении больших данных, скорее всего, кончится неудачей.

Данных много, а пользы нет? Только проверенные компании, которые специализируются на Big DataВ той или иной степени, с большими данными работают разные специалисты компании. К данным из внутренних источников имеют отношение буквально все работники. На этапе перехода к большим данным и в процессе их использования есть ключевые функциональные роли, которые принципиальны для проекта.


1. Заказчик

Кто-то должен внутри бизнеса, находясь вне команды, поставить общую цель и сформулировать серию рабочих задач. Необходимо определить, как большие данные интегрируются в бизнес-модель и как изменится бизнес-модель после такой интеграции.

Заказчик не обязан разбираться в деталях больших данных, но должен понимать, зачем они бизнесу, какой результат они дают и как бизнес изменяется под их воздействием.

Заказчиком может быть некоторая группа специалистов и менеджеров, имеющих полномочия по подготовке решений высокого уровня в отношении бизнес-модели компании. Как правило, заказчик регулирует общие подходы к реализации проекта больших данных и выступает спонсором проекта.

За последние два года в некоторых западных компаниях появилась новая высокая должность – Директор по использованию данных (Chief Data Officer, CDO). Связано это с повышением роли данных в управлении бизнесом и, в частности, с перспективами технологии Big Data.

– Сергей Свинарев, «Большим данным нужны большие начальники?» 


2. Руководитель проекта

Возглавляет команду проекта больших данных руководитель проекта. В его обязанности входит общая организация работ по проекту, в том числе детализация целей, задач и планов проекта, оперативное планирование и контроль этапов проекта, планирование ресурсов и времени специалистов проекта.

Руководитель непосредственно отвечает перед заказчиком по ходу реализации проекта больших данных. Руководитель может совмещать свои функции с любыми функциями других ролей. В качестве руководителя хорошо выбрать профессионала с высоким уровнем подготовки и опытом в сфере экономического или маркетингового анализа данных, который обладает также знаниями в области ИТ-технологий. Конечно же, руководитель подбирается из числа тех, кто способен возглавить проект как управленец.

Data Chef курирует (контролирует и координирует) работу по анализу данных. Он обладает знаниями в области анализа данных. В идеале Data Chef имеет уверенную подготовку в области официальной статистики и твердое понимание архитектуры данных.

 – Martyn Jones, «7 New Big Data Roles for 2015»


3. Специалист по стратегическому планированию

Развитием проекта больших данных, в том числе укрупненным его планированием, может заниматься руководитель проекта. Для полноценного управления задачами проекта (когда нужно точно соблюсти намеченные заказчиком параметры и полученные результаты) привлекается специалист по стратегическому планированию. В его функционал входит планирование и координация проекта больших данных и бизнес-модели. Этот специалист должен иметь право готовить решения высокого уровня по изменению стратегии развития компании и проекта развития больших данных, осуществляя при этом постоянную оценку результативности последнего.

Специалист по стратегическому планированию отслеживает текущий ход проекта по использованию больших данных, учитывает особенности бизнес-процессов и бизнес-объектов компании и имеет право предлагать решения по их максимально эффективному интегрированию.

Выделив отдельную роль специалисту по стратегическому планированию, вы существенно повышаете «ответственность» проекта и снижаете риск потери эффективности больших данных.

Функционал стратегического планирования можно разделить между заказчиком и руководителем. Но это не самая лучшая идея, потому что у них просто не хватит время на ежедневную работу в этом направлении.

Если вы хотите построить компанию «на века», вы должны учитывать ее будущие потребности. Здесь придет на помощь стратегическое мышление.

– Дмитрий Тузов, «Что могут дать предприятию большие данные?» – PCWeek


4. Аналитик проекта

Одна из важнейших составляющих в проекте больших данных – аналитика. От работы аналитиков зависит конечный результат. Можно собрать идеальные громадные массивы красиво структурированных данных и поместить их на великолепный суперсервер, но, если аналитик ничего не скажет полезного для бизнеса после того, как замучает хранилище запросами, – проект провалится. Аналитик в какой-то степени защищен от неудачи, если изначально разработана качественная модель потоков больших данных с выходными параметрами и показателями. Но от уровня профессионализма аналитика зависит очень многое, особенно – когда на строгий суд заказчика понадобится представить хоть что-нибудь впечатляющее и объяснить, куда потрачены дефицитные финансовые ресурсы.



По теме: Что такое демонстрация проекта и зачем она вам нужна?


Аналитики проекта больших данных должны обладать профессиональными знаниями и умениями в области сбора и обработки данных, в области анализа экономических, финансовых, статистических и производственных данных. Фактически вся ключевая смысловая работа с данными ложиться на аналитиков проекта.

Выделим несколько специализаций:

  • Аналитик бизнес-модели. Зона ответственности: понимание бизнес-модели, анализ бизнес-модели на основе традиционных и больших данных, формулировка и обоснование изменений в бизнес-модель, подготовка решений по бизнес-модели, увязка бизнес-модели и больших данных, требования к данным;
  • Аналитик структур данных. Зона ответственности: понимание структур данных и их связь с элементами бизнес-модели, контроль и корректировка смысловой целостности данных и метаданных, изменение структур и классификации данных, контроль качества данных, сервис данных;
  • Аналитик рисков. Зона ответственности: оценка потенциальных угроз данным и контроль информационных рисков, контроль достоверности данных и их источников, контроль рисков принятия решений на основе больших данных, вероятностная оценка прогнозных моделей.

Аналитик – это уникальный специалист для каждого конкретного бизнеса. Он обладает исключительными компетенциями для понимания бизнес-модели. Уровень информации, к которой он имеет доступ – это фактически уровень топ-менеджмента соответствующего направления. По доступу к информации, осведомленности и пониманию особенностей бизнеса он ближе к руководству, чем к экспертной категории сотрудников. А иногда аналитик объективней и реалистичней, чем само руководство. От результатов его работы зависит общее понимание экономической, финансовой, производственной, маркетинговой ситуации, в которой оказался бизнес сегодня. Аналитик знает, что к этому привело и как бизнес поведет себя в будущем.

Опыт работы профессионального аналитика весьма ценен для любого бизнеса. Он уникален так же, как уникальна каждая отстроенная бизнес-модель.

Аналитик должен быть относительно независим и незаинтересован в том, чтобы своими расчетами и выводами подтверждать свою же правоту. Хороший аналитик сам должен находить свои ошибки и исправлять их.

Не следует путать аналитика со статистиком или математиком. Он обычно понимает и умеет формулировать математические модели определенного класса, умеет применять статистические инструменты для обработки данных. В большей же степени он должен разбираться в том, как данные увязаны с бизнес-процессами и бизнес-объектами. Аналитику необходимо уметь разбираться в том, что означают собранные и обработанные данные с точки зрения экономических, производственных и рыночных процессов. Математические исследования и статистические доказательства – это не зона ответственности аналитика, это его инструментарий.

Аналитик – это и эксперт, и исследователь, и исполнитель, и дизайнер данных. Но аналитик не в состоянии заменить, например, «классного» менеджера по продажам. Это значит, что никакой глубокий, традиционный или большой анализ данных не наладит производственный или логистический процесс, не улучшит привлекательность и качество продукта, не гарантирует устойчивое финансовое положение. Аналитика лишь в состоянии показать, что идет не так в бизнесе, что заменить в бизнес-модели, на что обратить внимание.

Правильно интерпретировать скрытые в массивах больших данных тенденции и взаимосвязи могут в буквальном смысле считанные подготовленные специалисты. В некоторой степени их способны заменить фильтры и распознаватели структур, но качество получаемых на выходе результатов пока оставляет желать лучшего.

– «Большие данные (Big Data)» 


5. ИТ-администратор проекта

Функции администраторов очень важны с точки зрения обеспечения ИТ-инфраструктуры проекта больших данных. По большому счету специалисты, вовлекаемые в работу с большими данными со стороны подразделений, ответственных за информационные технологии, решают общие вопросы бесперебойной работы программно-аппаратной инфраструктуры. Требования к ИТ с позиции больших данных имеют отличия по емкости, скорости и безопасности.

Можно говорить о следующих ключевых ИТ-администраторах проекта:

  • Администратор хранилища данных. Зона ответственности: принятие данных в хранилище, проверка структуры данных, контроль размещения данных, исправление формата данных, формулирование и контроль запросов к хранилищу данных, контроль извлекаемых данных, сервис хранилища;
  • Администратор структур данных. Зона ответственности: контроль и исправление структуры данных, классификация данных, контроль и получение метаданных, контроль и корректировка смысловой целостности данных, мониторинг качества данных;
  • Администратор системы защиты. Зона ответственности: обеспечение защищенных соединений, контроль качества связи, защита конфиденциальности данных, управление учетными данными пользователей.

Очевидно, что одним из способов сокращения команды проекта и издержек на такую команду – это ИТ-администратор «в одном лице», который будет выполнять все упомянутые и сопутствующие им работы. Такой подход рекомендуется для старта проекта, но не для регулярной работы с большими данными.

Big Data открывает перед ИТ-отделами новые возможности для наращивания ценности и формирования тесных отношений с бизнес-подразделениями, позволяя повысить доходы и укрепить финансовое положение компании. Проекты Big Data делают ИТ-подразделения стратегическим партнером бизнес-подразделений.

– «Большие данные (Big Data)» 


6. Программист

Задача программиста – разрабатывать программные средства обработки данных и автоматизировать работу с ними. Программист, вовлекаемый в команду проекта больших данных, должен иметь профессиональные знания и навыки не только в сфере объектно-ориентированного, функционального программирования и разработки алгоритмов, но и в сфере обработки крупных объемов информации.

Вопросы автоматизации больших данных бизнеса действительно серьезны для развития проекта. Большие объемы и задачи требуют существенного – в разы – сокращения времени на выполнение рутинных, типовых и повторяющихся операций. При этом следует понимать, что автоматическое выполнение операций компьютером предпочтительнее, даже если оно сравнимо по затратам времени с выполнением той же операции работником вручную (или в полуавтоматическом режиме).

Специалистов из команды больших данных надо освобождать от неквалифицированного труда. В этой связи важен вопрос построения пользовательских интерфейсов программных продуктов для работы с большими данными. К ним есть несколько особых требований: простота, наглядность, логичность, системность, интуитивность и наличие подсказок. Громоздкие и сложные интерфейсы сведут на нет мощный функционал кода.

ПО для аналитической обработки Big Data и выявления закономерностей — это большая группа приложений, которая может быть классифицирована по разным принципам. Приложения для оффлайновой или онлайновой обработки по запросу, средства выявления закономерностей в данных, приложения для различных вертикальных областей, например, решения для розничной торговли, оптимизации транспортных потоков, и т.п. Данное ПО также может быть классифицировано по типу данных, которые анализируются: текстовые, аудио, видео, сетевые структуры. Кроме того, приложения можно разделить по степени сложности задач: базовая агрегация или сложные прогнозные задачи.

– Андрей Найдич, «Big Data: проблема, технология, рынок»


7. Супервайзер

Если у заказчика нет возможности компетентно и регулярно следить за ходом проекта больших данных, то имеет смысл ввести около-проектную позицию супервайзера.

Для объективной оценки работы команды проекта в целом и по отдельным задачам нужен относительно независимый контроль. А для того, чтобы избежать неожиданного провала проекта или временных задержек в реализации конкретных работ по разным управляемым причинам, организуется постоянный, но ненавязчивый контроль.

Желательно, чтобы супервайзер взаимодействовал с заказчиком, но не подчинялся ему. Супервайзером может быть внешний консультант, понимающий суть и задачи проекта. Скорее всего, внешний консультант примет участие в проекте больших данных с самого его начала.

Супервайзерам должно быть предоставлено решающее слово в остановке производственного процесса, если оказывается, что невозможно изготовить качественную продукцию. Им следует предоставить право отказаться от обязательств по выполнению графика в случае, когда становится известно, что иные обязательства помешают им к сроку выполнить свою часть работы.

– Уйльям Райс-Джонстон, «Тактический менеджмент» — Санкт-Петербург: Питер, 2001


8. Эксперт

Команде проекта понадобится участие различных экспертов. Если такое участие будет длительным, то экспертов придется включить в команду. Наверное, излишне говорить, что эксперты должны быть профессионалами в вопросах, которые помогают решать. Приветствуется привлечение независимых внешних консультантов.

Не стоит пытаться экономить на внешних экспертах и консультантах при принятии решений, которым предстоит определять направление развития и успех вашего предприятия на десятилетия вперёд. В совокупной стоимости любого долгосрочного инвестиционного решения доля затрат на них ничтожно мала. Поэтому, сэкономив на спичках, вы рискуете потерять большую часть своих инвестиций просто из-за неправильного прогноза изменений внешних условий.

– Владимир Стус, «Как работать с внешними консультантами?»

Команда проекта больших данных по численному и качественному составу формируется в зависимости от сложности и амбициозности поставленных целей. Если поручено в сжатые сроки обеспечить внедрение большой аналитики в компании, то команда будет достаточно внушительна. Учитывая же практическую сторону вопроса и набирающий обороты рынок инструментов и специалистов, работающих с большими данными, начинать проект лучше с командой до 5 – 7 человек.

Надо понимать, что доступные технологии Big Data – всего лишь конструктор для сборки средств автоматизации деятельности персонала информационно-аналитических систем – инструмента, повышающего качество решений. И прежде чем что-то покупать, надо еще понять, что именно из более чем 900 продуктов конструктора следует применить. То есть, попробовать. Затем надо еще обучить людей как использованию собранного под задачу инструмента, так и самому процессу сборки.

– CNews, «Big Data в России: оцениваем возможности и риски»


Команда, работающая с большими данными, обязана постоянно совершенствоваться и развиваться, повышая свой профессиональный уровень и осваивая все более сложные и производительные инструменты. Такая команда становится экспертным центром бизнеса в области больших данных и аналитики. А являясь своеобразным центром компетенции, команда проекта больших данных вовлекает и обучает потребителей больших данных внутри бизнеса.

Общение команды проекта с работниками компании на разных управленческих уровнях помогает в повышении качества отдельных элементов большой аналитики и ее пользы не только для принятия стратегических решений, но и для повседневной работы по таким направлениям как экономика, кадры, финансы, логистика, операционный менеджмент, маркетинг, продажи, коммуникации, производство, качество, безопасность, гарантийный и послепродажный сервис.

Если бизнес стремится извлечь максимальную выгоду от использования больших данных, то поддержание высокого профессионального уровня команды – одна из его базовых стратегических задач.

Неминуемо возникнет проблема сохранения успешной команды проекта больших данных, а также проблема ее расширения или трансформации во что-то большее.

Утрата одного профессионала, особенно владеющего сложными инструментами, может привести к существенной потере производительности команды в целом. А если специалист был ключевым – то и к закрытию проекта больших данных.



По теме: Эффективный менеджмент без регистрации и SMS



Специалисты по персоналу отмечали ряд сложностей в подборе аналитиков больших данных. Это было вызвано дефицитом квалифицированных кадров и отсутствием критериев по оценке компетенций.

– Исследовательский центр портала Superjob, «Аналитик Big Data»

Фото на обложке: Shutterstock.

Решение в области Big Data

Как правило, если такой конвейер гипотез не создается, а вместо этого компания просто устанавливает у себя решение класса Big Data (и не очень понимает, как его использовать), то в большинстве случаев это превращается в неуспешный проект, который не приносит денег, а наоборот, расходует средства (новые специалисты, новая экспертиза, новые сервера, новые технологии, новые затраты на поддержку и т.д.).

Вместо “Big Value”, которое ожидает получить компания, она получает “Big Project” и огромное количество разрозненных и сложных технологий, которые необходимо освоить, а также большое количество вопросов, которые приходится решать (от поиска узкоспециализированных специалистов, до решения всевозможных проблем с интеграцией, пониманием и обработкой данных, разнесенных по десяткам и сотням различных источников).

Мы помогаем предоставить команде Big Data эффективные инструменты, которые позволят ей “вынырнуть” из низкоуровневого кода, программирования и настроек на уровне Hadoop, на более высокий уровень, и как следствие – сосредоточить свои силы не на борьбе с технологиями, а на решении поставленных бизнесом задач.

Платформа Informatica, которую мы продвигаем и используем, позволяет максимально быстро и эффективно решать любые задачи, связанные с интеграцией и обработкой Больших Данных для дальнейшего анализа, включая построение хранилищ нового поколения (Enterprise Data Preparation), обеспечение потоковой аналитики (Intelligent Streaming), обеспечение данными команды Data Science (в том числе в формате Self Service), обработку сложно структурированных данных и многое другое.

Важно, что при этом используются лучшие наработки из мира Open Source, но все сложности оказываются спрятаны «под капотом»: команда Big Data работает через простые и в тоже время профессиональные инструменты, в которых есть все необходимое. Такой подход позволяет нивелировать риски ручной разработки, существенно сократить требования к экспертизе и гораздо быстрее получать результат.

В конечном итоге, мы ускоряем работу команды Big Data в несколько раз и обеспечиваем гораздо более короткие сроки внедрения и Time-to-Value. Позвоните нам или закажите обратный звонок, и мы поможем вам получить реальную выгоду от проекта Big Data!

Чем занимается специалист по Data Science и как начать работать в этой области?

Специалист в области Data Science строит на основе данных модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и повседневной жизни. Он может работать с неструктурированными массивами информации в разных сферах: от выявления элементарных частиц в экспериментах на БАК, анализа метеорологических факторов, анализа данных о перемещениях автотранспорта до исследования финансовых операций, поисковых запросов, поведения пользователей в Интернете.

В результате получаются модели, которые прогнозируют погоду, загруженность дорог, спрос на товары, находят снимки, где могут оказаться следы нужных элементарных частиц, выдают решения о предоставлении кредита, могут рекомендовать товар, книгу, фильм, музыку.

Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» Яндекс.Практикума, рассказала, какие задачи решает специалист в области Data Science или датасаентист, в чем состоит его работа и чем он отличается от аналитика данных.

Что такое Data Science?

Data Science — это применение научных методов при работе с данными, чтобы найти нужное решение. В широком смысле, естественные науки основаны на Data Science. Например, биолог проводит эксперименты и анализирует результаты для проверки своих гипотез. Он должен уметь обобщать частные наблюдения, исключать случайности и делать верные выводы. 

Датасаентист работает с данными так же, как ученый в любой другой сфере. Он использует математическую статистику, логические принципы и современные инструменты визуализации, чтобы получить результат.

Сбор данных — это способ измерить процессы вокруг нас. А научные методы позволяют расшифровать большие массивы данных, найти в них закономерности и применить для решения конкретной задачи.

Кто такой специалист по Data Science?

Датасаентист обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель — это алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач. 

Например, в Яндекс.Такси модели прогнозируют спрос, подбирают оптимальный маршрут, контролируют усталость водителя. В результате стоимость поездки снижается, а качество растет. В банках модели помогают точнее принимать решения о выдаче кредита, в страховых компаниях — оценивают вероятность наступления страхового случая, в онлайн-коммерции — увеличивают конверсию маркетинговых предложений.

Глобальные поисковые системы, рекомендательные сервисы, голосовые помощники, автономные поезда и автомобили, сервисы распознавания лиц — все это создано с участием датасаентистов.

Анализ данных — это часть работы датасаентиста. Но результат его труда — это модель, код, написанный на основе анализа. В этом главное отличие между датасаентистом и аналитиком данных. Первый — это инженер, который решает задачу бизнеса как техническую. Второй — бизнес-аналитик, больше погруженный в бизнес-составляющую задачи. Он изучает потребности, анализирует данные, тестирует гипотезы и визуализирует результат.

«Датасаентист решает задачи с помощью машинного обучения, например распознавание изображений или предсказание расхода материала на производстве. Результат его работы — работающая модель по техническому заданию, которая будет решать бизнес-задачу», — Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикуме.

Специалист по Data Science проходит те же карьерные ступени, что и другие профессионалы в IT: джуниор, мидл, тимлид или сеньор. В среднем, каждая ступень занимает от года до двух. Более опытный специалист лучше понимает бизнес-задачи и может предложить лучшее решение для них. Чем выше уровень, тем меньше датасаентист сфокусирован только на технических задачах. Он может оценивать проект и его смысловую составляющую.

Задачи специалиста по Data Science

Задачи различаются от компании к компании. В крупных корпорациях датасаентист работает с несколькими направлениями. Например, для банка он может решать задачу кредитной оценки и заниматься процессами распознавания речи.

Этапы работы над задачей у датасаентистов из разных сфер похожи:

  • выяснение требований заказчика;
  • решение принципиального вопроса «Целесообразно ли решать задачу методами машинного обучения?»;
  • подготовка данных, их разметка;
  • принятие метрик оценки эффективности модели;
  • разработка и тренировка модели машинного обучения;
  • защита экономического эффекта от внедрения модели;
  • внедрение модели в производственные процессы и продукты;
  • сопровождение модели.

Каждая новая итерация позволяет лучше понять проблемы бизнеса, уточнить решение. Поэтому каждый этап повторяется снова и снова для развития модели и обновления данных.

Data Science работает и для стартапов, и для крупных корпораций. В первых специалисты работают в одиночку или небольшими командами над отдельными задачами, а во вторых — реализуют долгосрочные проекты в связке с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, инфраструктурными администраторами, дизайнерами и менеджерами.

Руководитель проекта с аналитиками берёт на себя большую часть работы: общается с бизнесом, собирает требования, формирует техническое задание. В зависимости от уровня и принципов работы в компании, специалист по Data Science участвует в переговорах или получает задачи от руководителя проекта и аналитиков.

Следующий этап — сбор данных. Если в компании не налажены процессы для получения данных, датасаентист решает и эту задачу. Он внедряет инструменты, которые помогают автоматически получать и предварительно очищать, структурировать нужную информацию. 

Разметка данных — это тоже способ навести в них порядок. Каждой записи присваивается метка, по которой можно определять класс данных: это спам или нет, клиент платежеспособен или недостаточно. Для этой задачи редко используют алгоритмы, метки проставляют вручную. Качественно размеченные данные имеют большую ценность.

«Со стороны заказчика часто присылаются первые данные, которые не готовы для анализа. Специалист их изучает и пытается понять взаимосвязи внутри данных. Для этого часто используется пайплайн — стандартная последовательность действий для процесса анализа данных, которая у каждого своя. Во время ‘‘просмотра’’ у специалиста возникают гипотезы относительно данных, которые он потом будет проверять», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум.

Во время обработки данные переводятся в формат, удобный для машинного обучения, чтобы запустить первое, «пробное» обучение. Оно должно подтвердить или опровергнуть гипотезы о данных, которые есть у специалиста по Data Science. Если гипотезы не подтверждаются, работа с этим набором данных прекращается. Если одна или несколько гипотез окажутся жизнеспособными — на выходе получается первая версии модели. Её можно назвать baseline-моделью или базовой, относительно которой на следующих итерациях можно искать улучшения в качестве работы модели. Это минимально работающий продукт, который можно показать, протестировать и развивать дальше.

Вместе с моделированием или перед ним выбирают метрики для оценки эффективности модели. Как правило, это две категории: метрики для бизнеса и технические. Бизнес-метрики отвечают на вопрос «каков экономический эффект от работы данной модели?» Технические определяют качество модели, например, точность предсказаний.

Модель оценивают на контролируемость и безопасность. Например, для задач медицинской диагностики это решающий фактор. Когда модель готова и протестирована, то её встраивают в производственный процесс (например, кредитный конвейер) или продукт (например, мобильное приложение). Она начинает приносить пользу в реальной жизни.

Ошибки в моделях могут дорого стоит компании. Например, неверная скоринговая модель создаст ситуацию, когда ненадежные заемщики массово не смогут возвращать кредиты. В результате банк понесёт убытки. 

Что нужно для старта

Знание математической статистики, базовые навыки программирования и анализа данных нужны для входа в любую сферу, где может быть занят датасаентист. Следующие этапы потребуют более глубоких знаний. Набор необходимых скиллов и инструментов будет во многом зависеть от задач конкретной компании.

«Для решения простых задач и попадания на уровень джуниора достаточно базовых знаний машинного обучения, математического аппарата и программирования. От специалиста уровня мидл и сеньор уже требуется умение тонко настраивать параметры, которые влияют на общее качество результата. Список разделов из высшей математики и понимание математической постановки каждой модели на этому уровне на порядок выше, чем для джуниора» — Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум.

Как правило, в Data Science используют SQL, Python, для сложных вычислений — C/C++. Хороший уровень английского поможет быстрее расти за счет чтения профессиональной литературы и общения с другими профессионалами отрасли.

Бэкграунд разработчика хорошо подходит для переквалификации в датасаентисты. Разработчики знают языки программирования, разбираются в алгоритмах и имеют представление о принципах работы инструментов в ИТ. В таком случае переход в новую специальность займет несколько месяцев. Важные конкурентные преимущества, доступные профессионалам из других сфер: лучшее понимание предметной области, сильные коммуникативные навыки.

От начинающего специалиста по Data Science работодатель ждёт:

  • базовое знание математической статистики, алгоритмов машинного обучения;
  • навыки подготовки данных к анализу с помощью библиотек;
  • способность выбрать подходящий алгоритм под задачу и создать модель на его основе;
  • умение защитить эффективность модели;
  • способность успешно внедрить её в процесс или продукт.

Опыт работы с реальными бизнес-проектами для работодателя важнее, чем ученая степень или профильное высшее образование. Дипломы сильных вузов и тематические научные работы ценятся больше при выборе привлеченных консультантов на стратегические проекты. А по практическому опыту выбирают датасаентиста для решения ежедневных задач компании.

Перед датасаентистом не стоит задача охватить все области математического знания или освоить каждый программный инструмент, который можно применить для анализа данных и построения модели. Над масштабными и сложными проектами обычно работают группы специалистов. Здесь навыки и знания каждого дополняют общий инструментарий. Чтобы стартовать в профессии достаточно любить программирование, математику и не бояться сложных задач.

Станьте датасаентистом!

профессий в сфере больших данных: 10 самых высокооплачиваемых должностей

Большие данные трансформируют бизнес и стимулируют рост во всей мировой экономике.

Бюро статистики труда США (BLS) прогнозирует, что количество профессий, связанных с данными, к 2030 году вырастет более чем на 31 процент, что приведет к созданию множества новых рабочих мест за тот же период времени. Все чаще ведущие компании нуждаются в квалифицированных специалистах для выполнения этих новых ролей. Однако специалистов с такими специальными навыками найти сложно, а это означает, что работа с данными хорошо оплачивается тем, у кого есть соответствующий опыт.

Заработная плата специалистов по работе с большими данными растет так же быстро, как и спрос на квалифицированных специалистов. Согласно исследованию, проведенному сайтом вакансий в сфере ИТ Robert Half Technology (RHT), многие из этих рабочих мест сообщают о вознаграждении в шестизначном диапазоне и выше рыночной заработной платы, чтобы конкурировать в войне талантов.

Для большинства этих вакансий требуются кандидаты с опытом и учеными степенями. В быстрорастущей области это не так просто найти. Восемьдесят один процент всех объявлений о вакансиях в области науки о данных и аналитики ищут работников с опытом работы не менее трех лет, и 39 процентов этих должностей — в частности, самых высокооплачиваемых — требуют соответствующей степени магистра.

Но какие профессии в сфере больших данных оплачиваются больше всего? Вот взгляд на самые желанные должности и их зарплаты, а также навыки, которые вам понадобятся для их получения.


Загрузите наше бесплатное руководство по внедрению Analytics

Руководство по тому, что вам нужно знать, от самых популярных должностей в отрасли до востребованных сегодня навыков работы с данными.

СКАЧАТЬ


Что такое большие данные?

Большие данные — это область, которая имеет дело с массивными наборами данных, которые слишком сложны для управления с использованием традиционных методов управления данными.Организации добывают неструктурированные и структурированные данные, используя методы машинного обучения и прогнозного моделирования для извлечения осмысленной информации из информации. Благодаря этим знаниям менеджеры могут принимать решения на основе данных и решать ключевые бизнес-задачи.

Вот десять лучших профессий в сфере больших данных как для работодателей, так и для соискателей. (Все данные о заработной плате взяты из Руководства по заработной плате Роберта Халфа за 2022 год. Приведенные ниже диапазоны заработной платы представляют собой начальные оклады в 25–75 процентилях.)

10 лучших специалистов по работе с большими данными

1. Инженер по большим данным

Диапазон годовой заработной платы: $115 250–$168 250+

Инженеры по работе с большими данными похожи на аналитиков данных в том, что они превращают большие объемы данных в идеи, которые организации могут использовать для принятия более взвешенных бизнес-решений, но им также поручено извлекать, интерпретировать, анализировать и составлять отчеты по бизнес-данным, что обычно их приходится собирать из множества различных источников.

Эти специалисты также часто несут ответственность за создание и поддержку архитектуры программного и аппаратного обеспечения компании, включая системы и процессы, необходимые пользователям для работы с этими данными.

2. Архитектор данных

Диапазон годовой заработной платы: $127 750-$176 500+

Этим специалистам поручено разрабатывать структуру сложных структур данных, а также создавать и поддерживать эти базы данных. Архитекторы данных разрабатывают стратегии для каждой предметной области корпоративной модели данных и сообщают о планах, статусе и проблемах руководителям своей компании.

3. Аналитик по безопасности данных

Диапазон годовой заработной платы: $115 000–$166 750+

Аналитики по безопасности данных проводят проверки безопасности, оценку рисков и анализ, чтобы дать рекомендации по повышению безопасности систем данных. Они часто исследуют попытки нарушения безопасности данных и формулируют политики и процедуры безопасности для устранения недостатков безопасности.

4. Менеджер базы данных

Диапазон годовой заработной платы: $116 250–$165 500+

Менеджеры баз данных выявляют проблемы, возникающие в базах данных, предпринимают корректирующие действия для устранения этих проблем, а также помогают с проектированием и физической реализацией оборудования для хранения и обслуживанием.Они также несут ответственность за хранение и анализ данных в своих организациях.

Эти специалисты тесно сотрудничают с разработчиками баз данных и часто предоставляют рекомендации и обучают сотрудников более низкого уровня.

5. Аналитик бизнес-аналитики

Диапазон годовой заработной платы: $94 500-$141 500+

Аналитики бизнес-аналитики превращают данные компаний в идеи, которые руководители могут использовать для принятия более эффективных бизнес-решений. Эти специалисты часто отвечают на запросы руководства о предоставлении конкретной информации, но также могут ожидать, что они будут самостоятельно изучать данные для выявления закономерностей и тенденций.

Аналитики бизнес-аналитики должны иметь большой опыт работы с аналитическими инструментами и инструментами отчетности, несколько лет опыта работы с запросами к базам данных и написанием хранимых процедур, а также навыки интерактивной аналитической обработки (OLAP) и технологии кубов данных.

6. Специалист по данным

Диапазон годовой заработной платы: $113 500-$162 500+

Специалисты по данным разрабатывают и создают новые процессы для моделирования, интеллектуального анализа данных и производства. Помимо проведения исследований данных и экспериментов с продуктами, этим специалистам поручено разрабатывать прототипы, алгоритмы, прогностические модели и индивидуальный анализ.

Обычно требуется предыдущий опыт работы на аналогичной должности, а специалисты по данным должны владеть различными методами интеллектуального анализа данных, такими как кластеризация, регрессионный анализ и деревья решений.

7. Разработчик моделей данных

Диапазон годовой заработной платы: $87 000–$134 750+

Эти профессионалы превращают большие объемы данных в идеи, такие как микро- и макротренды, которые собираются в отчеты для бизнеса. Специалисты по моделированию данных должны обладать навыками как в области информатики, так и в статистическом анализе, а также иметь хорошие навыки программирования.

Специалисты по моделированию данных часто предпочитают специализироваться в определенной области бизнеса, что облегчает поиск полезных тенденций данных для их работодателей.

8. Разработчик базы данных

Диапазон годовой заработной платы: $101 000–$140 750+

Разработчики баз данных несут ответственность за анализ текущих процессов базы данных с целью модернизации, оптимизации или устранения неэффективного кодирования. Эти специалисты часто занимаются мониторингом производительности базы данных, разработкой новых баз данных и устранением неполадок по мере их возникновения.

Разработчики баз данных тесно сотрудничают с другими членами группы разработчиков. От них часто требуется предыдущий опыт разработки баз данных, анализа данных и модульного тестирования.

9. Администратор базы данных

Диапазон годовой заработной платы: $82,750-$124,500+

Эти специалисты отвечают за мониторинг и оптимизацию производительности базы данных, чтобы избежать негативных последствий, вызванных постоянным доступом и высоким трафиком. Они также координируют свои действия со специалистами по ИТ-безопасности для обеспечения безопасности данных.Администраторы баз данных обычно имеют предыдущий опыт работы в группах администраторов баз данных.

10. Аналитик данных

Диапазон годовой заработной платы: $87 500-$126 250+

Аналитики данных работают с большими объемами данных, превращая их в идеи, которые предприятия могут использовать для принятия более эффективных решений. Они работают в самых разных отраслях — от здравоохранения и финансов до розничной торговли и технологий.

Аналитики данных работают над улучшением своих собственных систем, чтобы упростить передачу будущих идей.Цель состоит в том, чтобы разработать методы анализа больших наборов данных, которые можно легко воспроизвести и масштабировать.

Взлом больших данных

Большие данные — это быстрорастущая область с захватывающими возможностями для профессионалов во всех отраслях и по всему миру. Поскольку спрос на квалифицированных специалистов по работе с большими данными продолжает расти, сейчас самое время выйти на рынок труда.

Если вы считаете, что карьера в области больших данных подходит вам, есть ряд шагов, которые вы можете предпринять, чтобы подготовиться и позиционировать себя, чтобы получить одну из востребованных должностей, перечисленных выше.Возможно, самое главное, вы должны учитывать навыки и опыт, которые вам понадобятся, чтобы произвести впечатление на будущих работодателей.

Высокотехнический характер навыков, необходимых для работы с большими данными, часто требует повышения квалификации и практического опыта. Поиск высшего образования в вашей области обучения может быть одним из лучших способов развить этот опыт и продемонстрировать свои знания будущим работодателям. Например, программы Northeast MS в области науки о данных и MS в области бизнес-аналитики предназначены для того, чтобы вооружить студентов сильным набором аналитических и технических навыков, а также позволить им строить отношения с лидерами отрасли и коллегами в этой области.

Переключение карьеры на большие данные

Даже если вы работаете в совершенно не связанной с этим области, все равно можно переключиться на большие данные и изменить траекторию своей карьеры. Если вы раздумывали над тем, стоит ли вам сменить профессию, начните анализировать навыки, которыми вы, возможно, уже обладаете, и необходимые навыки, которые вам еще только предстоит развить.

Чтобы закрыть этот пробел и отточить свои навыки работы с большими данными, вы можете изучить программу повышения квалификации, такую ​​как программа Align Data Science Северо-Восточного университета.Эта программа разработана специально для студентов со степенью бакалавра в несвязанной области и предоставляет базовые знания и опыт, необходимые для начала карьеры в области больших данных.

Загрузите бесплатное руководство ниже, чтобы узнать, как вы можете проникнуть в быстро развивающуюся и захватывающую область аналитики.

Примечание редактора: этот пост был первоначально написан в июле 2017 года и с тех пор был обновлен для обеспечения точности.

Одиннадцать советов по работе с большими наборами данных

Большие данные используются повсеместно в исследованиях, и наборы данных становятся все больше — и работать с ними становится все сложнее.К сожалению, говорит Трейси Тил, это вид труда, который слишком часто не учитывается в научной подготовке.

«Это образ мышления, — говорит Тил, — относиться к данным как к первоклассному гражданину». Ей следует знать: до прошлого месяца Тил был исполнительным директором The Carpentries, организации в Окленде, штат Калифорния, которая обучает исследователей во всем мире навыкам программирования и работы с данными. Она говорит, что в исследовательском сообществе существует тенденция игнорировать время и усилия, необходимые для управления и обмена данными, и не рассматривать это как реальную часть науки.Но, по ее мнению, «мы можем изменить наше мышление и относиться к этой работе как к части исследовательского процесса», а не относиться к ней как к чему-то второстепенному.

Вот 11 советов, как максимально эффективно использовать большие наборы данных.

Берегите свои данные

«Держите необработанные данные необработанными: не манипулируйте ими, не имея копии», — говорит Тил. Она рекомендует хранить ваши данные в таком месте, где автоматически создаются резервные копии и к которым могут получить доступ другие сотрудники лаборатории, соблюдая при этом правила вашего учреждения в отношении согласия и конфиденциальности данных.

Поскольку вам не нужно будет часто обращаться к этим данным, говорит Тил, «вы можете использовать варианты хранения, где доступ к данным может стоить больше денег, но затраты на хранение низки» — например, сервис Amazon’s Glacier. Вы даже можете хранить необработанные данные на дублирующих жестких дисках, хранящихся в разных местах. Затраты на хранение больших файлов данных могут возрасти, поэтому планируйте их соответствующим образом.

Визуализируйте информацию

По мере того, как наборы данных становятся больше, появляются новые морщины, говорит Титус Браун, биоинформатик из Калифорнийского университета в Дэвисе.«На каждом этапе вы будете сталкиваться с новым и захватывающим неправильным поведением». Его совет: «Создавайте много графиков и ищите выбросы». В апреле прошлого года один из студентов Брауна проанализировал транскриптомы — полный набор молекул РНК, вырабатываемых клеткой или организмом — 678 морских микроорганизмов, таких как планктон (L.K. Johnson et al. GigaScience 8 , giy158; 2019). Когда Браун и его студент нанесли на карту средние значения длины расшифровки, охвата и содержания генов, они заметили, что некоторые значения равны нулю, что указывает на то, что вычислительный рабочий процесс дал сбой и его нужно было запустить повторно.

Покажите свой рабочий процесс

Когда физик Питер Элмер помогает своему 11-летнему сыну с домашним заданием по математике, он должен напомнить ему, чтобы он документировал свои шаги. «Он просто хочет записать ответ», — говорит Элмер, исполнительный директор Института исследований и инноваций в области программного обеспечения для физики высоких энергий в Принстонском университете в Нью-Джерси. Исследователям, работающим с большими наборами данных, может помочь тот же совет, который Элмер дал своему сыну: «Показать свою работу так же важно, как и дойти до конца.

Это означает запись всего вашего рабочего процесса данных — какую версию данных вы использовали, шаги очистки и проверки качества, а также любой код обработки, который вы выполняли. Такая информация бесценна для документирования и воспроизведения ваших методов. Эрик Лайонс, вычислительный биолог из Аризонского университета в Тусоне, использует инструмент видеозахвата asciinema для записи того, что он вводит в командную строку, но менее технологические решения также могут работать. Он вспоминает, что группа его коллег сделала фотографии экрана своего компьютера и разместила их в группе лаборатории на Slack, платформе для обмена мгновенными сообщениями.

Использование контроля версий

Системы контроля версий позволяют исследователям точно понять, как файл менялся с течением времени и кто внес эти изменения. Но некоторые системы ограничивают размеры файлов, которые вы можете использовать. Harvard Dataverse (открытый для всех исследователей) и Zenodo можно использовать для контроля версий больших файлов, говорит Алисса Гудман, астрофизик и специалист по визуализации данных из Гарвардского университета в Кембридже, штат Массачусетс. Другой вариант — Dat, бесплатная одноранговая сеть для обмена и управления версиями файлов любого размера.«Система ведет защищенный от несанкционированного доступа журнал, в котором фиксируются все операции, которые вы выполняете с файлом», — говорит Эндрю Ошерофф, главный разработчик программного обеспечения в Dat в Копенгагене. «Кроме того, пользователи могут указать системе архивировать копию каждой версии файла», — говорит менеджер по продуктам Dat Карисса Маккелви из Окленда, штат Калифорния. В настоящее время Dat является утилитой командной строки, но «мы активно ее переделываем», — говорит Маккелви. команда надеется выпустить более удобный интерфейс позже в этом году.

Запись метаданных

«Ваши данные бесполезны, если люди — и «вы в будущем» — не узнают, что они из себя представляют», — говорит Тил.Это работа метаданных, которые описывают, как наблюдения были собраны, отформатированы и организованы. Подумайте, какие метаданные записывать, прежде чем начать сбор, советует Лайонс, и сохраните эту информацию вместе с данными — либо в программном инструменте, используемом для сбора наблюдений, либо в README, либо в другом специальном файле. Проект Open Connectome, возглавляемый Джошуа Фогельштейном, нейростатистиком из Университета Джона Хопкинса в Балтиморе, штат Мэриленд, регистрирует свои метаданные в структурированном текстовом формате под названием JSON.Какой бы ни была ваша стратегия, постарайтесь мыслить в долгосрочной перспективе, говорит Лайонс: однажды вы, возможно, захотите интегрировать свои данные с данными других лабораторий. Если вы проактивны со своими метаданными, эта интеграция будет проще в будущем.

Автоматизировать, автоматизировать, еще раз автоматизировать

Большие наборы данных слишком велики, чтобы их можно было прочесывать вручную, поэтому автоматизация является ключевым фактором, говорит Шоаиб Муфти, старший директор по данным и технологиям Института исследований мозга Аллена в Сиэтле, штат Вашингтон. По словам Муфти, группа нейроинформатики института, например, использует шаблон для данных о клетках мозга и генетических данных, который принимает информацию только в правильном формате и типе.Когда приходит время интегрировать эти данные в более крупную базу данных или коллекцию, этапы обеспечения качества данных автоматизируются с помощью Apache Spark и Apache Hbase, двух инструментов с открытым исходным кодом, для проверки и исправления данных в режиме реального времени. «Весь наш набор программных инструментов для проверки и приема данных работает в облаке, что позволяет нам легко масштабироваться», — говорит он. По словам Фогельштейна, проект Open Connectome также обеспечивает автоматизированный контроль качества — он создает визуализацию сводной статистики, которую пользователи могут проверить, прежде чем приступить к анализу.

Заставьте вычислительное время учитываться

Большие наборы данных требуют высокопроизводительных вычислений (HPC), и многие исследовательские институты теперь имеют свои собственные средства HPC. Национальный научный фонд США поддерживает национальную сеть высокопроизводительных вычислений XSEDE, в которую входят сеть облачных вычислений Jetstream и центры высокопроизводительных вычислений по всей стране. Исследователи могут запрашивать выделение ресурсов на сайте xsede.org и создавать пробные учетные записи на сайте go.nature.com/36ufhgh. Другие варианты включают базирующуюся в США сеть ACI-REF, NCI Australia, Partnership for Advanced Computing in Europe и сети ELIXIR, а также коммерческих поставщиков, таких как Amazon, Google и Microsoft.

Но когда дело доходит до вычислений, время — деньги. Исследователь геномики из Университета Копенгагена Гоцзе Чжан (Guojie Zhang) говорит, что для того, чтобы максимально использовать свое вычислительное время в кластерах GenomeDK и Computerome в Дании, его группа обычно проводит небольшие тесты перед переносом результатов анализа в сеть высокопроизводительных вычислений. Чжан является участником проекта «Геномы позвоночных», целью которого является сборка геномов около 70 000 видов позвоночных. «Нам нужны миллионы или даже миллиарды вычислительных часов», — говорит он.

Зафиксируйте свое окружение

Чтобы позже воспроизвести анализ, вам понадобится не только та же версия инструмента, которую вы использовали, — говорит Бенджамин Хайбе-Каинс, специалист по вычислительной фармакогеномике из Онкологического центра принцессы Маргарет в Торонто, Канада. Вам также понадобится та же операционная система и все те же программные библиотеки, которые требуются для этого инструмента. По этой причине он рекомендует работать в автономной вычислительной среде — контейнере Docker, — который можно собрать где угодно.Хайбе-Каинс и его команда используют онлайн-платформу Code Ocean (основанную на Docker) для захвата и обмена своими виртуальными средами; другие варианты включают Binder, Gigantum и Nextjournal. «Через десять лет вы все равно сможете управлять этим конвейером точно так же, если потребуется», — говорит Хайбе-Каинс.

Не загружать данные

Загружать и хранить большие наборы данных нецелесообразно. По словам Брауна, исследователи должны проводить анализ удаленно, рядом с местом хранения данных. Многие проекты с большими данными используют Jupyter Notebook, который создает документы, сочетающие программный код, текст и рисунки.По словам Брауна, исследователи могут «раскручивать» такие документы на серверах данных или рядом с ними для удаленного анализа, изучения данных и многого другого. По словам Брауна, Jupyter Notebook не особенно доступен для исследователей, которым может быть неудобно использовать командную строку, но есть более удобные платформы, которые могут преодолеть этот разрыв, включая Terra и Seven Bridges Genomics.

Начинайте раньше

Управление данными имеет решающее значение даже для молодых исследователей, поэтому начинайте свое обучение как можно раньше. «Люди чувствуют, что у них никогда нет времени для инвестиций, — говорит Элмер, — но в долгосрочной перспективе вы экономите свое время».«Начните с основ командной строки, а также с языка программирования, такого как Python или R, в зависимости от того, что важнее для вашей области», — говорит он. Лайонс соглашается: «Шаг первый: ознакомьтесь с данными из командной строки». По словам Лайонса, в ноябре у некоторых из его сотрудников, которые плохо владели командной строкой, возникли проблемы с геномными данными, поскольку имена хромосом не совпадали во всех их файлах. «Наличие некоторых базовых навыков работы с командной строкой и программирования позволило мне быстро исправить названия хромосом.”

Получить помощь

Помощь доступна онлайн и офлайн. Начните с онлайн-форума Stack Overflow. Проконсультируйтесь с библиотекарями вашего учреждения о необходимых вам навыках и доступных ресурсах, советует Тил. И не сбрасывайте со счетов обучение на месте, говорит Лайонс: «Столярные мастерские — отличное место для начала».

Что такое данные Интернета вещей? Вот 12 примеров.

Вот как большие данные и Интернет вещей работают вместе: обширная сеть датчиков (IoT) собирает огромное количество информации (больших данных), которая затем используется для улучшения услуг и продуктов в различных отраслях, что, в свою очередь, приносит доход — сотни миллиардов долларов ежегодно — от этих продуктов и услуг.И денежный поток ускоряется.

По оценкам

IoT Analytics, к 2025 году будет более 27 миллиардов подключений к Интернету вещей.

Что такое IoT в больших данных?

Большие данные помогают разобраться в миллиардах точек данных, собираемых в реальном времени устройствами IoT. Платформы аналитики больших данных берут неструктурированные данные (от моделей трафика до информации об эффективности дома), собранные устройствами IoT, и организуют информацию в удобные наборы данных, которые информируют компании о том, как оптимизировать свои процессы.

Хотя пандемия и связанная с ней нехватка чипов повлияли на количество новых подключенных устройств в прошлом году, признаки указывают на то, что это будет временное затишье, согласно данным IoT Analytics. Расходы предприятий по всему миру на устройства IoT в 2020 году по-прежнему выросли на 12,1 процента и составили 128,9 миллиарда долларов.

Тэмми Сюй внесла свой вклад в эту историю.

 

Что такое данные Интернета вещей?

Устройства

IoT используются в самых разных компаниях и отраслях, что приводит к большому количеству разнообразных данных.Большинство устройств Интернета вещей могут собирать данные из своей среды, например умные колонки, слушающие команды, или промышленные дроны, собирающие данные о состоянии посевов. Собранные данные возвращаются на корпоративные серверы, где предприятия могут использовать их бесчисленными способами.

Компании могут использовать данные только во время сбора — например, для составления карты погоды в режиме реального времени — и сразу же удалять их после использования. Компании также могут хранить собранные данные, чтобы впоследствии проанализировать их.Любой вариант использования можно рассматривать как работу с большими данными. Не существует единого способа обработки данных Интернета вещей, как нет и единого способа создания устройства Интернета вещей.

 

Что такое IoT в больших данных?

Большие данные помогают разобраться в миллиардах точек данных, собираемых в реальном времени устройствами IoT. Платформы аналитики больших данных берут неструктурированные данные (от моделей трафика до информации об эффективности дома), собранные устройствами IoT, и организуют информацию в удобные наборы данных, которые информируют компании о том, как оптимизировать свои процессы.

Поэтому неудивительно, что все большее число компаний используют все еще едва задействованные возможности комбинированных возможностей IoT и больших данных. Ознакомьтесь с 12 инновационными приложениями этих взаимодополняющих технологий.

 

Связь между IoT и большими данными. | Видео: Лобзик

Сельское хозяйство

Использование устройств Интернета вещей естественно подходит для этой отрасли, которая в значительной степени зависит от тщательного мониторинга большого количества факторов для оптимизации урожая и сокращения порчи и отходов.Мониторинг традиционно выполняется вручную, но устройства IoT могут упростить мониторинг и сделать его более последовательным, особенно на крупных фермах. Устройства IoT могут применяться для решения самых разных задач во всех аспектах сельскохозяйственного процесса.

 

Акер Текнолоджис

Акер Текнолоджиз

Местонахождение: Сент-Луис, Миссури

Как они используют большие данные в IoT: Устройство Aker TrueCause компании помогает фермерам находить и выявлять болезни, делая снимки с полей. Компания также использует дроны для наблюдения за полями сверху.Затем изображения анализируются на платформе Акера, которая выводит результаты любых повреждений от насекомых, болезней и других факторов. Система облегчает обмен отчетами разведки с теми, кто не находится на платформе, поддерживает загрузку данных разведки и даже работает в автономном режиме в случае сбоя Интернета.

 

Климатическая корпорация

Климатическая корпорация

Местонахождение:  Сан-Франциско, Калифорния

Как используются большие данные в IoT: С помощью программного обеспечения FieldView от The Climate Corporation пользователи могут собирать и хранить данные о своих полях и даже передавать исторические данные на другие платформы и производителей оборудования или с них.FieldView также облегчает обмен данными. Связанный с компанией FieldView Drive подключает сельскохозяйственное оборудование (тракторы, комбайны) к iPad через Bluetooth, чтобы пользователи могли собирать и хранить данные на лету, которые имеют отношение к посеву и обслуживанию сельскохозяйственных культур. Другие полевые данные можно получить с помощью мониторов Precision Planting 20/20 SeedSense и Precision Planting YieldSense.

 

TempuTech

TempuTech

Местонахождение: Бихалиа, Миссисипи

Как он использует большие данные в IoT: Подключенные системы TempuTech отслеживают оптимальное хранение зерна и потенциальные опасности в таких системах, как элеваторы, включая опасные условия, которые могут потребовать ручного проветривания или проветривания, чтобы избежать порчи.Собранные данные передаются операторам ферм, которые используют их для прогнозирования изменений влажности и температуры, вызванных погодными условиями.

 

Анализ данных и инфраструктура Интернета вещей

После поступления данных с устройств Интернета вещей необходима инфраструктура для их анализа. Эта инфраструктура может быть построена внутри компании или предоставлена ​​через внешнюю службу, но в конечном итоге она дает компании возможность получать важную информацию и превращать данные в полезную информацию.

 

Карточка

Карточка

Местонахождение: Бруклин, Нью-Йорк

Как используются большие данные в IoT: Платформа определения местоположения Carto помогает компаниям и городам использовать данные о местоположении для принятия решений на основе таких факторов, как остановки общественного транспорта и ущерб от урагана.

 

Сиско Джаспер

Сиско Джаспер

Местонахождение: Сан-Хосе, Калифорния

Как используются большие данные в IoT: Настраиваемая облачная IoT-платформа Jasper, которая   соединяет все виды устройств по всему миру, помогает компаниям запускать, управлять и монетизировать свои услуги.

 

Harper DB

Harper DB

Местонахождение: Денвер, Колорадо

Как используются большие данные в IoT: Решение корпоративной базы данных IoT от HarperDB было создано для обработки больших данных с конечной целью помочь компаниям узнать больше об их физических активах путем прямого сбора и анализа данных в режиме реального времени.

 

Логистика и планирование

Логистика — еще одна отрасль, в которой внедрение IoT может обеспечить значительное конкурентное преимущество.В отрасли, которая отслеживает огромное количество товаров по всему миру, устройства IoT позволяют компаниям отслеживать поставки в режиме реального времени и учитывать данные об условиях маршрута при принятии решений, которые могут сэкономить много времени и денег.

 

Experfy

Experfy

Местонахождение: Вестборо, Массачусетс

Как используются большие данные в IoT: Гарвардская инновационная лаборатория Experfy, являющаяся площадкой для консультирования и обучения по требованию, в настоящее время предлагает обучение по многим приложениям IoT, включая курсы по интеллектуальному производству, кибербезопасности и даже курс, предназначенный для руководителей предприятий.Experfy работает над предстоящим курсом по умным городам, который облегчит создание умных городов с использованием сенсорных сетей IoT, которые собирают и передают данные об использовании ресурсов. В результате тратится меньше энергии, экономится больше воды, сокращается трафик, снижается шумовое загрязнение, контролируется и поддерживается состояние мостов и зданий, а вывоз мусора становится более эффективным.

 

Тив

Тив

Местонахождение: Бостон, Массачусетс

Как он использует большие данные в IoT: Облачная платформа Tive использует сотовые трекеры, поэтому пользователи могут следить за местоположением и состоянием груза в режиме реального времени с помощью множества подключенных устройств.Это включает в себя отслеживание дорогостоящих товаров, мониторинг состояния химических веществ и повреждений в результате обращения с ними. Пользователи также могут получать оповещения о повреждениях при доставке электроники, чтобы избежать задержек в порту и многое другое.

 

ИБП

ИБП

Местонахождение: Атланта, Джорджия

Как компания использует большие данные в IoT: UPS оснастила свой огромный парк доставки датчиками, каждый из которых регистрирует около 200 точек данных. Результатом является меньший расход топлива (что экономит деньги) и меньшее воздействие на окружающую среду за счет снижения выбросов выхлопных газов.Согласно статье в Forbes , дорожная интегрированная система оптимизации и навигации UPS (для краткости ORION) использует «продвинутые алгоритмы [для] создания оптимальных маршрутов для водителей доставки на основе данных, предоставленных клиентами, водителями и транспортными средствами, и может изменять маршруты на лету в зависимости от погодных условий или аварий».

 

Мониторинг операций

Устройства

IoT также используются для мониторинга бизнес-операций, что особенно хорошо работает в отраслях, где есть производство или требуется отслеживать физически измеряемые компоненты.Использование IoT для мониторинга может снизить нагрузку на сотрудников и помочь компаниям оптимизировать неэффективные процессы.

 

Альтизон

Альтизон

Местонахождение: Пало-Альто, Калифорния

Как компания использует большие данные в IoT: С помощью пакета Datonis Manufacturing Intelligence Suite компания Altizon помогает компаниям применять машинные данные для принятия бизнес-решений. В дополнение к более быстрому связыванию разрозненных машин и «запуску новых приложений в гибридной инфраструктуре с граничными вычислениями», платформа компании «предоставляет набор готовых бизнес-приложений, корпоративных интеграций и сервисов данных для оперативной аналитики. .

 

Дисней

Дисней

Местонахождение: Бербанк, Калифорния

Как он использует большие данные в IoT: MagicBand от Disney собирает все виды данных от посетителей и использует их для улучшения их опыта в «Самом счастливом месте на Земле». Его можно использовать для входа в парки, открытия гостиничных номеров и покупки еды и товаров. Это также снижает вероятность мошенничества и ускоряет работу в парке, устраняя ожидание в очереди.

 

Технологии I-TapR2

Технологии I-TapR2

Местонахождение: Чикаго, Иллинойс

Как он использует большие данные в IoT: I-TapR2 стремится вывести ручное разливное пиво на ступеньку выше с помощью своего беспроводного интеллектуального крана, который отслеживает операции в режиме реального времени, собирает данные об использовании и потреблении и передает эти данные — все через фирменной сети I-Tap — на компьютер или через мобильное приложение I-Tap.Этот «Интернет вещей для пива», как его называет компания, обеспечивает прозрачное представление о запасах пива и о том, как пиво потребляется, чтобы предприятия знали, когда переупорядочивать, закрывать и более эффективно продавать свой продукт.

 

Изображения из Shutterstock, социальных сетей и скриншоты веб-сайтов компаний.

Как сегодня команды и болельщики используют спортивную аналитику

Любой, кто удаленно подключен к студенческим или профессиональным спортивным трансляциям, прекрасно понимает, что данные и статистика играют огромную роль в отрасли.От исторических данных и фундаментального подсчета очков до алгоритмического прогнозирования производительности и чрезвычайно конкретной статистики игроков — большие данные являются самым ценным игроком в отрасли.

Данные

позволяют командам и организациям отслеживать производительность, делать прогнозы и принимать более взвешенные решения на местах. Хотите выяснить, в какой игре лучше всего бежать на четвертой дауне в футбольном матче? Проверьте аналитику. Хотите знать, должен ли ваш питчер бросить еще один иннинг? Проверьте аналитику. Игроки по-прежнему выигрывают игры, но данные позволяют тренерам поставить их в наилучшее положение для достижения успеха.

Что такое спортивная аналитика?

Спортивная аналитика — это процесс включения статистических данных в математическую модель для прогнозирования исхода данного розыгрыша или игры. Тренеры полагаются на аналитику для поиска соперников и оптимизации игровых вызовов в игре, в то время как фронт-офисы используют ее для определения приоритетов развития игроков. Аналитика также играет важную роль за пределами поля, предоставляя болельщикам информацию как о спортивных ставках, так и о фэнтези-спорте.

Аналитика проникла и в то, как болельщики потребляют спорт.Вне поля аналитики, комментаторы и болельщики постоянно используют данные — будь то для предоставления пояснений по ходу игры, обсуждения прогнозов или принятия решений в силовой фэнтезийной лиге.

Долгое время аналитики данных держались на расстоянии вытянутой руки тренерами и фронт-офисами. Но сегодня аналитики данных нередко заполняют спортивные штаты. По мере того, как спортсмены и менеджеры ищут любое статистическое преимущество, которое они могут найти, роль спортивной аналитики, похоже, только растет.

Брайан Нордли написал репортаж для этой истории.

 

Рост спортивной аналитики

Спорт и данные всегда шли рука об руку. Газеты публикуют баллы, бейсбольные карточки показывают статистику карьеры игрока, а дикторы радио уже давно используют данные, чтобы придать контекст своим комментариям, например, сколько ярдов в среднем набрал бегун в каждой сыгранной игре.

Генеральные менеджеры и тренеры уже давно оценивают игроков, основываясь на сочетании статистических данных, таких как очки, среднее количество ударов или заброшенные ярды (в зависимости от вашего вида спорта), и субъективной интуиции или ощущения: «Этот игрок должен получить удар.Но помимо этих поверхностных статистических данных, как тренеры, так и спортсмены, как правило, категорически против любого более глубокого анализа данных.

Однако первые статистики, такие как Билл Джеймс, начали проверять эти субъективные предположения с помощью данных в 1980-х годах. Джеймс придумал математическую систему оценки бейсболистов под названием Sabermetrics, которую он опубликовал в книге под названием Bill James Baseball Abstract. В нем он создал уравнения типа «создано ранов», которые учитывали атакующую статистику бейсбольной команды, чтобы предсказать, сколько ранов они, вероятно, забьют.По данным Общества американских исследований в области бейсбола, это был его первый опыт объективного анализа игроков и помощи генеральным менеджерам в оптимизации их команд.

Спортивная аналитика не была по-настоящему популярной до 2002 года, когда генеральный директор Oakland Athletics Билли Бин использовал ее, чтобы собрать команду из менее известных игроков, которая чуть не выиграла Мировую серию. Его стратегия оптимизации команды с помощью статистического анализа стала известна как «Moneyball» и быстро стала способом работы других команд.

Bloomberg Quicktake выходит за кулисы вместе с специалистом по данным, чтобы изучить рост спортивной аналитики. | Bloomberg Quicktake

С тех пор в каждом крупном виде спорта произошла своя эволюция аналитики, когда команды нанимали специалистов по данным и искали способы объективного анализа игроков и получения статистического преимущества. Например, баскетбольные команды теперь оптимизируют свои атаки для трехочковых и простоев, потому что анализ таблицы бросков показал, что это самые эффективные броски в игре.

Согласно отчету Research and Markets за 2021 год, мировая индустрия спортивной аналитики, как ожидается, достигнет 3,4 миллиарда долларов к 2028 году.

Программное обеспечение для отслеживания и машинное обучение вывели спортивную аналитику на новый уровень. Такие компании, как Genius Sports, могут генерировать статистические разбивки из видеоматериалов, чтобы помочь тренерам оптимизировать свои игровые задачи во время игр или делать выводы после игры. Другие используют камеры и программное обеспечение для машинного обучения, чтобы отслеживать такие параметры, как скорость мяча, частота вращения и движения игроков, которые регулярно влияют как на трансляции, так и на командные решения.Например, бейсболисты регулярно используют планшеты для просмотра данных, таких как распределение полей, чтобы вносить коррективы в середине игры.

Аналитика

также повлияла на то, как болельщики воспринимают спорт. Болельщики могут переходить на такие веб-сайты, как FiveThirtyEight, чтобы получать информацию о спортивных событиях на основе данных и шансы своей любимой команды на победу в чемпионате. Дикторы трансляций регулярно сообщают о скорости отрыва игрока в футболе или угле запуска после хоумрана в бейсболе. Это даже основной продукт для прогнозирования лучших игроков в фэнтези-спорте.

Спортивные аналитики давно ожидали перехода со скамейки запасных на стартовую роль, и не похоже, что в ближайшее время они уступят свое место.

Ниже приведены лишь некоторые из компаний, которые сделали возможным бум спортивной аналитики.

 

Компании спортивной аналитики

Изображение: След

Местонахождение:  Остин, Техас

Что он делает: Разбор игрового фильма для анализа может быть утомительным и занимать много времени.Отследите попытки решить эту проблему для футбольных тренеров , предоставив им записывающее оборудование и систему искусственного интеллекта, которая анализирует для них игровой фильм. Игроки носят устройство слежения под названием Tracer, а его специально разработанная камера записывает игру. Затем ИИ-бот берет эти кадры и собирает воедино все самые важные моменты игры — от ударов по воротам до промахов в обороне и многого другого.      

Влияние на отрасль: Технология Trace призвана помочь футбольным тренерам и игрокам извлечь больше информации из игровых фильмов.Помимо объединения клипов, программное обеспечение также предоставляет показатели производительности и карту интенсивности поля, которую тренеры могут использовать для оптимизации стратегии для будущих игр.

RelatedRead More Data Science Stories

 

Изображение: Genius Sports

Местонахождение:  Лондон, Англия

Чем занимается: Genius Sports предлагает такие инструменты, как платформа LiveStats, которые облегчают тренерам и вещателям отслеживание статистики во время игры и анализ ее для получения информации.Тренеры могут получать доступ к данным во время игры, чтобы информировать тренеров о своих решениях, или сосредоточиться на конкретной игре или наборе данных, чтобы информировать о тренировках.

Влияние на отрасль: Genius Sport сотрудничает с несколькими крупными спортивными организациями, включая NCAA, MLB, NFL и Премьер-лигу. В дополнение к статистическому анализу для тренеров, он также обеспечивает онлайн-табло и записи в прямом эфире, которые направлены на повышение вовлеченности болельщиков.      

 

Изображение: Худл

Местонахождение: Линкольн, Небраска

Чем занимается: Hudl предлагает сочетание интеллектуальных камер, настольных приложений и программного обеспечения для отслеживания видео, которые помогают тренерам более чем в 30 видах спорта извлекать ценную информацию из игровых фильмов.С помощью своего набора инструментов тренеры могут создавать собственные рабочие процессы для создания пользовательского анализа, а также интегрировать отчеты о разведке непосредственно в игровой фильм своих противников. Hudl также предоставляет аналитическую поддержку, чтобы помочь тренерам набирать и искать спортсменов.   

Влияние на отрасль: Программное обеспечение Hudl используется как школьными тренерами, так и тренерами университетского и профессионального уровня. Согласно его веб-сайту, его программное обеспечение помогает более чем 180 000 команд разбирать игровые фильмы и проводить статистический анализ, который они могут использовать для улучшения своих команд.

Подробнее о науке о данных5 Методы структурированного мышления для специалистов по данным

 

Изображение: возглас

Местонахождение: Бостон, Массачусетс

Чем занимается: В то время как некоторые компании, занимающиеся спортивной аналитикой, сосредотачиваются на производительности в играх, WHOOP предлагает носимое устройство, которое отслеживает физические показатели спортсмена, такие как частота сердечных сокращений в покое, цикл сна и частота дыхания. Устройство предназначено для того, чтобы помочь спортсменам лучше понять, когда нужно ускорить тренировку, а когда отдохнуть, а также убедиться, что они предпринимают необходимые шаги, чтобы получить максимальную отдачу от своего тела.

Влияние на отрасль: WHOOP позволяет спортсменам подходить к своим тренировкам с той же статистической точностью, что и к их играм. Согласно веб-сайту компании, профессиональные спортсмены, такие как олимпийский спринтер Габби Томас, олимпийская гольфистка Нелли Корда и гольфист PGA Ник Уотни, входят в число пользователей компании.         

 

Изображение: СТАТИСТИКА

 

Местонахождение: Чикаго, Иллинойс

Чем занимается: Охватывая более 45 видов спорта и 600 лиг по всему миру, Stats Perform предоставляет гигантский объем спортивных данных и предоставляет статистику для ведущих поставщиков спортивных развлечений, таких как ESPN, Yahoo и Sports Illustrated.Потоки данных компании предоставляют все: от предигровых и прогнозных данных до внутриигровых данных и прогнозов отдельных игроков.

Влияние на отрасль: Stats Perform предоставляет новые возможности и открытия для аналитиков, болельщиков и любителей фэнтези-спорта во всех видах спорта, которые он охватывает, от американского футбола до профессионального регби.

 

Изображение: numberFire

Местонахождение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Чем занимается: NumberFire — это компания, занимающаяся спортивной аналитикой, которая помогает болельщикам анализировать и прогнозировать результаты отдельных спортсменов и команд.Приобретенная Fanduel в 2015 году, компания извлекает ценную информацию из различных видов неструктурированных данных для команд и лиг, включая НФЛ, MLB, НХЛ и НБА. NumberFire использует общедоступные источники данных и алгоритмы прогнозного моделирования для создания прогнозов, которые используют фанаты фэнтези-спорта.

Влияние на отрасль: NumberFire утверждает, что, используя его прогнозы, игроки фэнтези-спорта имеют на 30 процентов больше шансов на победу в своих лигах.

Подробнее о науке о данныхЧто такое альтернативные данные и почему они меняют финансы?

 

Изображение: ХиронХего

Местонахождение: Мелвилл, Нью-Йорк

Назначение: ChyronHego обеспечивает визуализацию данных в режиме реального времени и трансляционную графику для прямых телетрансляций, новостей и спортивных трансляций.С набором продуктов и услуг компания предлагает решения для отслеживания игроков, которые используют оптические, GPS и радиочастотные методы для сбора данных. Оптическая система отслеживания компании TRACAB использует камеры для отслеживания игроков и положения мяча на более чем 300 стадионах и ежегодно собирает данные о 4500 играх в реальном времени.

Влияние на отрасль: Система TRACAB, развернутая во всех парках и стадионах MLB, может отслеживать данные со скоростью 25 точек в секунду, предоставляя тренерам, аналитикам и комментаторам информацию для каждой игры, графическую визуализацию и другой анализ.Технология компании помогает поддерживать популярную и отмеченную наградами статистику MLB.

 

Изображение: Спортивное бюро Элиаса

Местонахождение: Нью-Йорк, Нью-Йорк

Чем занимается: Elias Sports Bureau предоставляет спортивную статистику и исторические данные в США и Канаде. Среди клиентов компании ESPN, Turner Sports, Comcast SportsNet и NFL Network.

Влияние на отрасль: Основанная более века назад компания начала продавать оценочные карточки и бейсбольные данные болельщикам.Сегодня Элиас является официальным статистиком MLB, NFL, NBA, NHL, WNBA и MLS.

 

Изображение: сеть TruMedia

Местонахождение: Бостон, Массачусетс

Чем занимается: TruMedia предоставляет решения для хранения и аналитики спортивных данных профессиональным командам и спортивным СМИ. Работая в основном в сфере бейсбола, футбола, футбола и крикета, TruMedia улучшает взаимодействие с данными, предоставляя такие решения, как интерактивная графика, которые придают данным визуальное преимущество.    

Влияние на отрасль: Данные TruMedia помогают спортивным аналитикам и комментаторам улучшать объяснения и разбивку с помощью графики, такой как тепловые карты, которые отображают визуальные данные о расположении поля.

 

20 компаний, занимающихся маркетингом больших данных, о которых вы должны знать

На первый взгляд маркетинг и большие данные могут показаться странными соседями, но на самом деле они очень дополняют друг друга. Маркетинг заключается в эффективном охвате различных аудиторий, и данные говорят нам, что работает, а что нет.

В наши дни доступно больше данных, чем большинство компаний и маркетинговых групп знают, что делать, что может открыть новые возможности, если эти данные правильно интерпретировать и эффективно использовать.

Большие данные в маркетинге

Большие данные становятся основным инструментом маркетинга. Данные постоянно информируют маркетинговые команды о поведении клиентов и отраслевых тенденциях и используются для оптимизации будущих усилий, создания инновационных кампаний и построения долгосрочных отношений с клиентами.

Следующие компании предлагают унифицированные представления данных, полные клиентские базы данных, оптимизацию кампаний, стратегические услуги и другие важные услуги по работе с данными, чтобы сделать маркетинг максимально эффективным.

 

Адрес: Чикаго

Как используются большие данные в маркетинге: 4C — компания, занимающаяся маркетинговыми технологиями и наукой о данных. Его платформа данных используется компаниями в различных отраслях для связи с растущей аудиторией, поиска новых аудиторий по разным каналам и привлечения пользователей в каждой точке взаимодействия.Платформа также предоставляет пользователям доступ к важнейшим аналитическим инструментам и сведениям, которые автоматизируют темп кампании, объединяют глобальные отчеты и измеряют влияние бренда в режиме реального времени.

Влияние на отрасль: Рекламное агентство одной из ведущих мировых компаний по производству кофе заключило партнерское соглашение с 4C, чтобы привлечь целевую аудиторию с помощью смайликов. Используя таргетинг на смайлики, компания получила более 800 000 показов в Twitter и увеличила вовлеченность на 260%.

 

мани вкл.

Манит

Местонахождение: Сан-Матео, Калифорния,

Как он использует большие данные в маркетинге: Beckon предоставляет программное обеспечение для маркетинговой аналитики, которое помогает компаниям и брендам оптимизировать кампании, анализировать эффективность маркетинга и СМИ, управлять маркетинговыми данными и т. д. Обслуживая такие отрасли, как бытовая электроника, финансы, розничная торговля, средства массовой информации и путешествия, решения Beckon обеспечивают видимость данных и усилий маркетинговых аналитиков и команд по всем каналам.

Воздействие на отрасль: Согласно тематическому исследованию Beckon, пищевой гигант Campbell’s хотел, чтобы его маркетинговые усилия основывались на данных.После внедрения Beckon компания смогла «чаще просматривать данные и вести более эффективные переговоры».

 

BlueConic

BlueConic

Местонахождение: Бостон

Как большие данные используются в маркетинге: Платформа клиентских данных BlueConic предоставляет маркетологам единое представление о клиенте. Объединяя данные из разных каналов и других источников, BlueConic дает маркетологам контроль над данными о клиентах на индивидуальном уровне. Следовательно, компании могут снизить показатель отказов, улучшить таргетинг на похожие товары и создать более персонализированный опыт для пользователей.

Воздействие на отрасль: Внедрение BlueConic в Boston Globe привело к «более заинтересованной аудитории, большему количеству подписчиков и увеличению доходов от рекламы», по словам директора газеты по доходам от потребителей.

 

логика преобразования

логика преобразования

Местонахождение: Лос-Анджелес

Как использовать большие данные в маркетинге: Conversion Logic создает платформу маркетинговой аналитики для корпоративных маркетологов.Платформа использует интеграцию данных, унифицированные маркетинговые измерения, планирование и оптимизацию, чтобы помочь компаниям создавать единые источники маркетинговых данных, принимать более обоснованные решения и измерять маркетинговые инвестиции, а также десятки других решений, основанных на данных.

Влияние на отрасль: Многие отрасли и рынки используют решения ConversionLogic, включая розничную торговлю, игры, телекоммуникации, потребительские товары, электронную коммерцию и автомобилестроение. Один продавец специализированной одежды использовал платформу ConversionLogic для оптимизации эффективности телевизионных медиа, что привело к экономии более 1 миллиона долларов в месяц на расходах на медиа.

 

Каталина Маркетинг

Каталина Маркетинг

Местонахождение: Санкт-Петербург, Флорида

Как он использует большие данные в маркетинге: Catalina Marketing сочетает в себе огромную базу данных истории покупок покупателей и персонализированный рекламный опыт, чтобы гарантировать, что розничные продавцы, бренды потребительских товаров и агентства продают свою аудиторию максимально эффективно. Catalina помогает компаниям использовать данные миллионов покупателей для отправки личных сообщений на основе текущих, прошлых и будущих покупательских привычек, что приводит к увеличению количества повторных поездок покупателей.

Воздействие на отрасль: Согласно тематическому исследованию Catalina, популярный бренд продуктов длительного хранения стремился удержать клиентов после запуска нового конкурентоспособного продукта. Catalina искала и анализировала покупательское поведение миллионов покупателей в США, определяя поведение, которое повышало вероятность того, что потребители попробуют новый продукт. После создания сегментированной кампании бренд отметил, что 41% покупателей, затронутых кампанией, с меньшей вероятностью поменяют товар.

 

основные цифровые носители

основные цифровые носители

Местонахождение: Playa Vista, Калифорния.

Как он использует большие данные в маркетинге: Core Digital Media использует прогнозное моделирование для точного определения сотен миллионов ежедневных показов онлайн-рекламы. Из этих показов Core определяет вероятность кликов по рекламе потребителями, ответы на информационные запросы потребителей и ожидаемую ценность этих показов для клиентов.

Воздействие на отрасль: Компания снизила тарифы для более чем пяти миллионов потребителей, сэкономив более 3 миллиардов долларов США, а также более двух миллионов потенциальных студентов, которые ознакомились с сотни партнеров университетов и колледжей.

 

данные плюс математика

данные плюс математика

Местонахождение: Бостон

Как использовать большие данные в маркетинге: Data Plus Math создает маркетинговые решения для брендов и издателей видео, чтобы картировать воздействие рекламы и анализировать эффективность телевизионной рекламы. Данные, полученные с помощью Data Plus Math, дают издателям видео информацию о таких вещах, как количество показов, необходимых для конверсии, какие объявления получают атрибуцию конверсии и какая рекламная платформа была наиболее успешной.

Влияние на отрасль: «Data Plus Math создает решения для ряда поставщиков ТВ и видео, включая Disney.

 

Диско

Диско

Местонахождение: Лос-Анджелес

Как он использует большие данные в маркетинге: Обслуживая агентства по исследованию рынка, бренды и аналитические компании, Disqo предоставляет высококачественные данные о потребителях на основе точек данных из более чем 10 миллионов опросов, чтобы клиенты могли отображать и понимать цифровые пути своих клиентов.

Влияние на отрасль: Вслед за августовским раундом финансирования серии A на сумму 13,5 млн долларов Disqo планирует использовать новые средства для улучшения понимания своих клиентов того, «как и почему», стоящего за мышлением, поведением и предпочтениями клиентов.

 

Аналитика соусов

Аналитика соусов

Местонахождение: Даллес, Вирджиния,

Как он использует большие данные в маркетинге: Gravy Analytics использует данные о местоположении, чтобы дать маркетологам больше информации о том, куда ходят потребители и каковы их интересы.Его продукт, Gravy Audiences, предоставляет компаниям доступ к более чем 250 миллионам мобильных пользователей в США и помогает брендам в таких отраслях, как гостиничный бизнес, розничная торговля, финансы и рестораны, узнавать больше о том, чего хотят текущие и потенциальные клиенты.

Влияние на отрасль:  Компания по производству средств личной гигиены L’Oreal использовала Gravy Analytics для успешного нацеливания на женщин, которые посещали местные мероприятия моды и красоты в Нью-Йорке. В результате компания смогла привлечь внимание к своим Дням красоты L’Oreal и другим акциям местных магазинов.

 

хави

хави

Местонахождение: Даунерс-Гроув, Иллинойс,

Как используются большие данные в маркетинге: HAVI использует данные для создания решений для цепочки поставок для ресторанной индустрии. Обладая опытом в области маркетинговой рентабельности инвестиций, клиентов и прогнозной аналитики, HAVI помогает своим клиентам очищать разнородные и неточные данные, чтобы создать единый источник данных для использования во всем ресторанном предприятии.

Влияние на отрасль: Ведущий ресторан быстрого обслуживания использовал HAVI для планирования новой рекламной акции, которая потребовала от них создания склада, а также логистического процесса для минимизации затрат и сохранения объема.

 

грипп

грипп

Местонахождение: Пало-Альто, Калифорния,

Как он использует большие данные в маркетинге: Influans использует архитектуру больших данных и алгоритмы искусственного интеллекта для создания более целенаправленного и персонализированного маркетинга для брендов и розничных продавцов. Платформа Influans собирает и получает доступ к соответствующим данным, предоставляя информацию маркетинговым командам. Поскольку ее продукты подходят для использования всеми маркетологами, операторам продуктов не нужно подрабатывать учеными данных, чтобы в полной мере воспользоваться платформой компании.

Влияние на отрасль: Платформа Influans используется брендами и розничными компаниями, в том числе бутик-компанией спортивной одежды The Fat Monkeys, для увеличения продаж и привлечения клиентов.

 

Infusemedia

INFUSEmedia

Местонахождение: Ньютон, Массачусетс,

Как он использует большие данные в маркетинге: INFUSEmedia создает решения для формирования спроса, которые включают усиление бренда, маркетинг, ориентированный на намерения, контент-маркетинг и информационные панели потока лидов.Запатентованная платформа опирается на всемирную базу данных 54 миллионов специалистов по 24 вертикалям (включая технологии, средства массовой информации, недвижимость, здравоохранение и потребительские товары), чтобы помочь B2B-компаниям ориентироваться на аудиторию и стимулировать интерес.

Влияние на отрасль: INFUSEmedia работала с известными клиентами, такими как Google, IBM, hp и Microsoft. По словам менеджера по формированию спроса Curvature: «Их передовой механизм контент-маркетинга и ведущие в отрасли решения оказались настолько полезными, что мы уже запустили нашу вторую кампанию.

 

Решения для данных Infutor

Решения для данных Infutor

Местонахождение: Окбрук, Иллинойс,

Как используются большие данные в маркетинге: Infutor Data Solutions предоставляет решения для управления идентификацией потребителей, чтобы повысить вовлеченность клиентов и помочь компаниям лучше понимать клиентов. Решение Infutor ID Max использует Identity Graph для создания актуального профиля идентификации клиента из входящих данных клиентов. ID Max позволяет маркетологам создавать персонализированные кампании, повышать атрибуцию потенциальных клиентов и поддерживать больше точек соприкосновения.

Воздействие на отрасль: График идентификации Infutor имеет множество применений. Например, аспиранты и аспиранты Стэнфордского университета провели исследование, чтобы понять влияние контроля за арендной платой в Сан-Франциско. Используя Identity Graph от Infutor, исследователи определили, сколько жителей жили в квартирах с регулируемой арендной платой, как долго они там оставались и сколько денег они сэкономили — все факторы, которые способствовали лучшему пониманию миграционных вариантов жителей Сан-Франциско. За пределами сферы образовательных исследований доступ к таким данным чрезвычайно важен для маркетологов, которые хотят больше узнать о поведении и выборе своей аудитории.

 

узел

узел

Местонахождение: Нью-Йорк

Как он использует большие данные в маркетинге: Платформа Knotch имеет два компонента на основе данных, Измерение и Знание, которые призваны помочь брендам оптимизировать стратегию цифрового контента путем измерения аналитики, отзывов пользователей и данных об аудитории при отслеживании контента конкурентов для в целях сравнения и оценки эффективности веб-сайта.

Влияние на отрасль: Knotch сотрудничает с такими компаниями и ведущими брендами, как GE, Ford, Ameritrade и Sprint, над расширением усилий по созданию цифрового контента.

 

узел.io

узел.io

Местонахождение: Сан-Франциско

Как это использует большие данные в маркетинге: Node.io помогает маркетинговым командам определять, сегментировать, картировать и измерять целевые рынки, используя большую базу данных Node о компаниях и людях. Платформа также позволяет маркетологам создавать профили клиентов, проводить многоканальные кампании и кампании ABM, а также взаимодействовать с аудиторией по различным каналам.

Влияние на отрасль: Согласно тематическому исследованию Node, компания BlueJeans, занимающаяся решениями для облачных видеоконференций, использовала Node, чтобы определить доступный рынок, расставить приоритеты для клиентов, повысить согласованность продаж и маркетинга и создать портреты клиентов.

 

Продажи

Продажи

Местонахождение: Сан-Франциско

Как он использует большие данные в маркетинге: Отобранные данные Salesify, которые поступают из более чем 20 источников (включая социальные сети, общедоступные сайты и доски обсуждений) и 300 миллионов точек данных, помогают маркетинговым командам улучшать кампании и услуги.

Влияние на отрасль: Salesify сотрудничает с известными компаниями-разработчиками программного обеспечения и технологий, такими как Microsoft, IBM и ORACLE, для предоставления релевантных больших данных для маркетинговых мероприятий.

RelatedRead More Data Science Stories

 

Саймон Дейта

Саймон Дейта

Местонахождение: Нью-Йорк

Как он использует большие данные в маркетинге: Платформа для перфоманс-маркетинга Simon Data работает с данными из различных хранилищ, предпочитаемых маркетологами, включая электронную почту, службу поддержки клиентов, опросы и каталоги продуктов. Платформа интегрируется с собственными и сторонними поставщиками данных, поэтому маркетинговые команды имеют полное и единое представление о клиентах, чтобы предоставлять информацию и удовлетворять потребности.

Влияние на отрасль: Simon Data недавно закрыла раунд финансирования серии B на сумму 20 миллионов долларов, что позволило им расширить решения для данных для текущих клиентов (AirBnB, Rover, OpenTable) и будущих клиентов.

 

Точка мыслей

Точка мыслей

Местонахождение: Пало-Альто, Калифорния,

Как большие данные используются в маркетинге: ThoughtSpot позволяет любому сотруднику, независимо от технического образования, извлекать важные сведения из данных компании.Платформа поиска и аналитики ИИ работает в разных отраслях и командах, поэтому все, от менеджеров по маркетингу до представителей по работе с клиентами, могут получать данные, необходимые им для понимания использования клиентов, принятия более эффективных маркетинговых решений и повышения лояльности клиентов.

Влияние на отрасль: Когда глобальной телекоммуникационной компании нужно было предотвратить отток клиентов, она внедрила ThoughSpot для анализа использования телефонов, а также данных о клиентах и ​​рынке, чтобы найти решение. Погружение в данные и некоторые изменения стратегии привели к увеличению рентабельности инвестиций на 175% в первый год.

 

Виланд Инк.

Wiland Inc.

Местонахождение: Нивот, Колорадо

Как он использует большие данные в маркетинге: Wiland объединяет данные, бизнес-аналитику и маркетинговые решения, чтобы помочь компаниям расширить аудиторию по каналам. Работая с клиентами во многих отраслях, Wiland использует собственные данные о потребительских транзакциях и предиктивную аналитику для создания очень отзывчивой аудитории.

Влияние на отрасль: Wiland имеет доступ к миллиардам точек данных через 3700 партнерских организаций, которые предоставляют данные о транзакциях, что, в свою очередь, помогает клиентам Wiland сравнивать производительность с аналогичными организациями.

 

вутрик

вутрик

Местонахождение: Сан-Франциско

Как используются большие данные в маркетинге: Wootric помогает компаниям объединять отзывы клиентов из разных источников и каналов, чтобы понять, насколько они удовлетворены в целом. Платформа компании использует показатель Net Promoter Score℠ от Wootric, чтобы преобразовывать отзывы клиентов в показатели с помощью многоканальных опросов.

Влияние на отрасль: Пытаясь понять потребности клиентов, менеджер по работе с клиентами в Hootesuite получил низкий процент ответов на опрос.Внедрение Wootric увеличило количество отзывов клиентов и позволило менеджеру тратить время на разработку новых продуктов и стратегий работы с клиентами.

Откройте для себя еще больше компаний, занимающихся большими данными и аналитикой.

 

 

Изображения из Shutterstock, социальных сетей и скриншоты веб-страниц компании.

Аналитика больших данных: что это такое и как это работает

Каждый день ваши клиенты генерируют огромное количество данных. Каждый раз, когда они открывают вашу электронную почту, используют ваше мобильное приложение, отмечают вас в социальных сетях, заходят в ваш магазин, совершают покупку в Интернете, разговаривают с представителем службы поддержки клиентов или спрашивают о вас виртуального помощника, эти технологии собирают и обрабатывают эти данные. для вашей организации.И это только ваши клиенты. Каждый день сотрудники, цепочки поставок, маркетинговые усилия, финансовые команды и многие другие также генерируют множество данных. Большие данные — это чрезвычайно большой объем данных и наборов данных, которые поступают в различных формах и из разных источников. Многие организации признали преимущества сбора как можно большего количества данных. Но недостаточно просто собирать и хранить большие данные — их также нужно использовать. Благодаря быстрому развитию технологий организации могут использовать аналитику больших данных, чтобы преобразовывать терабайты данных в полезную информацию.

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных описывает процесс выявления тенденций, закономерностей и корреляций в больших объемах необработанных данных, чтобы помочь принимать решения на основе данных. Эти процессы используют знакомые методы статистического анализа, такие как кластеризация и регрессия, и применяют их к более обширным наборам данных с помощью новых инструментов. Большие данные стали модным словом с начала 2000-х годов, когда программные и аппаратные возможности позволили организациям обрабатывать большие объемы неструктурированных данных.С тех пор новые технологии — от Amazon до смартфонов — еще больше увеличили объемы данных, доступных организациям. С ростом объемов данных для хранения и обработки больших данных были созданы ранние инновационные проекты, такие как базы данных Hadoop, Spark и NoSQL. Эта область продолжает развиваться, поскольку инженеры данных ищут способы интеграции огромных объемов сложной информации, создаваемой датчиками, сетями, транзакциями, интеллектуальными устройствами, использованием Интернета и многим другим. Даже сейчас методы анализа больших данных используются с новыми технологиями, такими как машинное обучение, для обнаружения и масштабирования более сложных идей.

Как работает аналитика больших данных

Аналитика больших данных относится к сбору, обработке, очистке и анализу больших наборов данных, чтобы помочь организациям операционализировать свои большие данные.

1. Собрать данные

Сбор данных выглядит по-разному для каждой организации. Благодаря современным технологиям организации могут собирать как структурированные, так и неструктурированные данные из различных источников — от облачных хранилищ до мобильных приложений, датчиков IoT в магазине и других источников. Некоторые данные будут храниться в хранилищах данных, где инструменты и решения для бизнес-аналитики смогут легко получить к ним доступ.Необработанным или неструктурированным данным, которые слишком разнообразны или сложны для хранилища, могут быть назначены метаданные и сохранены в озере данных.

2. Данные процесса

После того, как данные собраны и сохранены, их необходимо правильно организовать, чтобы получать точные результаты по аналитическим запросам, особенно когда они большие и неструктурированные. Доступные данные растут в геометрической прогрессии, что усложняет обработку данных для организаций. Одним из вариантов обработки является пакетная обработка , которая просматривает большие блоки данных с течением времени.Пакетная обработка полезна, когда между сбором и анализом данных проходит больше времени. Потоковая обработка просматривает небольшие пакеты данных одновременно, сокращая время задержки между сбором и анализом для более быстрого принятия решений. Потоковая обработка более сложная и часто более дорогая.

3. Чистые данные

Большие или маленькие данные требуют очистки для улучшения качества данных и получения более надежных результатов; все данные должны быть правильно отформатированы, а любые повторяющиеся или нерелевантные данные должны быть исключены или учтены.Грязные данные могут скрывать и вводить в заблуждение, создавая ошибочные представления.

4. Анализ данных

Приведение больших данных в пригодное для использования состояние требует времени. После того, как они будут готовы, процессы расширенной аналитики могут превратить большие данные в большие идеи. Некоторые из этих методов анализа больших данных включают:

  • Интеллектуальный анализ данных сортирует большие наборы данных для выявления закономерностей и взаимосвязей путем выявления аномалий и создания кластеров данных.
  • Предиктивная аналитика использует исторические данные организации для прогнозирования будущего, выявления предстоящих рисков и возможностей.
  • Глубокое обучение имитирует модели человеческого обучения, используя искусственный интеллект и машинное обучение для наложения алгоритмов и поиска закономерностей в самых сложных и абстрактных данных.

6 необходимых навыков работы с большими данными, чтобы получить работу с большими данными

Организации во всех отраслях все больше полагаются на большие данные для принятия обоснованных бизнес-решений. Вдумчивый и тщательный анализ и синтез массивных наборов данных может предоставить им бесценную информацию для принятия стратегических бизнес-решений.Это включает в себя направление разработки новых продуктов на основе поведения клиентов и покупательских моделей, а также того, где может существовать неиспользованный потенциал в новых регионах или рынках.

Неудивительно, что умение работать с большими данными считается самым востребованным навыком нашего века. Но в то время как рынок работы с большими данными растет, спрос на экспертов в этой области превышает их доступность. Тем временем сфера и объем ролей больших данных продолжают расширяться и диверсифицироваться.

Узнайте о наиболее распространенных профессиях, связанных с большими данными, и о некоторых важных компетенциях, необходимых для работы в этой захватывающей и потенциально прибыльной сфере.Эта информация относится к студентам, изучающим варианты карьеры, а также к технологам или специалистам в области бизнеса, которые хотят отточить свои навыки или даже сменить профессию.

Какие навыки работы с большими данными вам нужны?

Область больших данных обычно включает в себя несколько специализированных, но связанных между собой наборов навыков. Давайте определим и различаем эти роли:

Неудивительно, что умение работать с большими данными считается самым востребованным навыком нашего века.

  • Специалисты по обработке и анализу данных широко известны как основатели мира больших данных. Они собирают, анализируют, управляют, структурируют и интерпретируют большие объемы данных из различных источников. Затем специалисты по данным используют инструменты отчетности, чтобы точно определить закономерности, тенденции и взаимосвязи между различными наборами данных.
  • Инженеры и архитекторы данных и компьютеров имеют решающее значение для поддержки специалистов по данным. Они создают базовую архитектуру программного обеспечения, а также проектируют, создают и управляют инфраструктурой и масштабируемыми системами управления данными, которые необходимы специалистам по данным для выполнения их анализа.
  • Аналитики больших данных обнаруживают и анализируют важные данные, такие как скрытые тенденции и закономерности. Сочетая эти выводы с глубоким знанием рынка, на котором работают их организации, они могут помочь лидерам формулировать обоснованные стратегические бизнес-решения.
  • Разработчики больших данных применяют свое глубокое понимание технологий, таких как Hadoop и Apache Spark, с языками программирования, такими как Java, Python и Scala, для обработки данных.Опираясь на глубокие знания парадигм функционального программирования, они могут эффективно вводить данные в более широкие экосистемы платформ больших данных.
  • Специалисты по большим данным опрашивают, принимают, анализируют и преобразовывают сложные наборы данных. Это гарантирует, что необходимые данные будут доступны другим членам команды, которые используют их для раскрытия полезных идей и предоставления рекомендаций для улучшения бизнес-результатов.
Сравнение ролей больших данных

Теперь, когда мы прояснили некоторые из ключевых ролей в работе с большими данными, давайте рассмотрим уникальное сочетание наборов навыков, необходимых для выполнения этих функций.

1. Языки программирования

Тем, кто хочет сделать карьеру в сфере больших данных, стоит потратить время и силы на освоение программирования и оттачивание навыков программирования. Работодатели особенно заинтересованы в найме профессионалов, хорошо разбирающихся в языках программирования, таких как Python, JavaScript, SAS и SQL/NoSQL, а также в фреймворках MapReduce и Apache Spark. Кроме того, большим спросом пользуются специалисты с более высокими степенями по количественным предметам, таким как статистика и математика, и владеющие передовыми аналитическими инструментами и технологиями, машинным обучением, прогностической аналитикой и моделированием.

2. Машинное обучение

Начинающим профессионалам в области больших данных было бы полезно освоить технологии машинного обучения. Это полезно при управлении сложными структурами данных и шаблонами обучения, которые слишком сложны для эффективного решения с использованием более традиционных методов анализа данных. Эти специалисты должны будут овладеть навыками статистического программирования, чтобы продвинуться в этой области.

3. Интеллектуальный анализ данных

Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших объемах собранных данных, предприятия могут получить детальное представление о своих клиентах.Это позволяет им разрабатывать более целенаправленные и персонализированные маркетинговые стратегии, увеличивать продажи и сокращать расходы. Опыт работы с инструментами и технологиями интеллектуального анализа данных очень востребован, когда речь идет о защите рабочих мест, связанных с большими данными. Владение такими инструментами, как RapidMiner, Apache Mahout и Knime, сегодня является одним из самых дефицитных и востребованных навыков интеллектуального анализа данных на рынке.

4. Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика, которая включает в себя прогнозирование и моделирование различных сценариев и результатов, становится ключевым элементом в овладении искусством и наукой о больших данных.Этот подход использует математические инструменты для поиска закономерностей в существующих или новых данных, чтобы предвидеть будущие события, поведение клиентов и возврат инвестиций. Существует множество вариантов использования и приложений прогнозной аналитики в различных отраслях.

5. Количественный анализ

Количественный анализ присущ большим данным, поскольку он основан на использовании математики, особенно исчисления и линейной алгебры. Способности и опыт в этих областях дадут специалисту по большим данным преимущество в понимании статистики и алгоритмов, лежащих в основе успеха в работе с большими данными.Профессионалы должны быть знакомы с такими инструментами, как SAS, IBM SPSS Statistics и язык R.

6. Визуализация данных

Анализ, синтез и осмысление больших данных — повседневная работа успешного специалиста по большим данным. Но умение сформулировать эти выводы увлекательно и убедительно также имеет решающее значение. Поэтому визуализация данных является неотъемлемой частью их инструментов. Профессионалы, которые наиболее эффективны в своих усилиях, обычно используют привлекающие внимание графики и диаграммы, которые помогают им ясно и лаконично представить свои выводы.Инструменты визуализации данных, предлагаемые Tableau и D3.js, могут помочь удовлетворить эти требования.

Большие данные поступают из различных источников. Некоторые из них определены четко или нечетко и/или получены из человеческих или машинных источников.

Составляющие успешной карьеры в сфере больших данных

Для профессионалов, которые серьезно относятся к карьерному росту или добавлению квалификации и опыта работы с большими данными в свой существующий профессиональный портфель, доступно несколько вариантов и ресурсов.Многие университеты предлагают степени бакалавра и магистра, связанные с большими данными. Многочисленные курсы и учебные модули также доступны в Интернете, чтобы помочь учащимся развить навыки работы с большими данными. Поставщики аналитики также предлагают общепризнанные учебные курсы, предназначенные для тех, кто хочет повысить свою квалификацию в этой области.

Для тех, кто решил продвинуться по карьерной лестнице в области больших данных, самое время воспользоваться этими ресурсами.

Узнайте, как большие данные и ИИ работают вместе , но это совершенно разные технологии.

.

Leave a Reply