Big Data: что это такое и почему без этого не обойтись

Big Data входит в число самых трендовых явлений последних лет, которое развивается в геометрической прогрессии.

Многие считают, что именно благодаря этому феномену Дональд Трамп стал президентом США, а крупные холдинги уже сейчас оптимизируют до 50% затрат с помощью инструментов Big Data. Сегодня финансовый портал Maanimo объясняет один из самых перспективных инструментов, который кардинально изменит структуру мировой экономики и позволит прогнозировать потребительское поведение.

Да, знаю, Big Data — это «большие данные»

Расхожая трактовка распространенная среди тех, кто краем уха слышал о Big Data. На самом деле, суть далеко не в огромном массиве информации и далеко не каждая база данных может быть использована как Big Data. Реально же речь идет о способе и инструментарии работы с большими массивами информации путем использования электронных аналитических систем. Главный мотив – не складировать терабайты ненужной информации, а извлекать из нее пользу путем выявления закономерностей. В этом и заключается цель Big Data. Проще говоря, заброшенный дядин гараж – это просто свалка барахла, а инвентаризация и анализ его содержимого – это уже Big Data.

Как это работает?

Big Data работает по законам классической индукции/дедукции на основе выявление закономерностей. В силу того, что объем информации в современном растет ежесекундно, анализировать данные человеческими силами становится невозможно. Еще бы, каждые 5 лет общий объем информации в мире увеличивается в 10 раз. Это привело к тому, что большие массивы информации стали анализироваться с помощью электронных сервисов. Это увеличивает скорость обработки информации в сотни раз и позволяет получать результат практически без погрешности. Затем уже задачей аналитика (data-scientist) является выработка управленческого решения, которое позволит получить прибыль. По большому счету, решается задача: как из ингредиентов сделать оптимальный сэндвич или же, наоборот, как из сэндвича получить нужные ингредиенты.

Где это работает?

Big Data называют «топливом новой цифровой экономики» именно в силу универсальности. Она полезна как крупнейшим финансовым гигантам, так и стартапам. При правильном анализе данных можно получить исчерпывающую информацию о предпочтениях потребителей, грамотно подобрать целевую аудиторию, выявить причины нерационального использования ресурсов, уберечь себя от «проб и ошибок», работая с устоявшимися трендами. Например, в банковском сегменте Big Data позволяет анализировать платежеспособность клиента не только по прямым, но и по косвенным признакам. Классическая оценка базируется на демографической и фактической информации (где человек работает, кредитная история, возраст, социальный статус), но никак не учитывает поведенческий фактор. Big Data позволяет оценить клиента, например, на основе его поведения в социальных сетях и в сочетании с фактической информации получить более точную картину платежеспособности. Для маркетинга Big Data – просто золотая жила. Она позволяет улавливать динамичность потребительского поведения, покупательской активности, прогнозировать воронку продаж и т.д. Современные IT-компании и такие гиганты как Google и Facebook модернизируют свои сервисы именно благодаря использованию технологий Big Data

Почему data-scientist – профессия будущего

Глупо думать, что Big Data – полностью автоматизированный процесс. Безусловно, специализированные сервисы (например, Hadoop от Apache Software Foundation) выполняют всю вычислительную работу, но последующий анализ производится уже профильным специалистом по работе с Big Data и называют его data-scientist. Кто это? Сейчас такая категория сотрудников одна из самых востребованных в крупных компаниях. По сути, это апгрейженый вариант бизнес-аналитиков, вооруженных новыми знаниями. Система обучения сейчас активно развивается – вплоть до специальных программ Data-MBA. Компетентному специалисту, способного оптимизировать бизнес-процессы готовы со старту платить несколько тысяч долларов, а при выполнении поставленных KPI – щедро премировать.

Как Big Data связана с блокчейном?

Синергетическим эффектом. Компании, умеющие совместить эти две технологии получают мощнейший инструментарий. Но для этого бизнес должен быть оптимизировать под специфику блокчейна, что получается далеко не сразу и далеко не у многих. Блокчейн – дает диверсификацию и контроль, Big Data – объективный анализ. В одном флаконе – это подстеленная в нужный момент соломка от падений и сдерживающий фактор от сильно резких взлетов. Хорошо видна эта синергия в логистической сфере, где сочетание блокчейна и Big Data позволяет контролировать все цепочки поставок и получать качественную обратную связь от клиентов.

Как начать зарабатывать на Big Data?

Все зависит от специфики ниши, поставленных задач и имеющихся ресурсов. Начать нужно с цели, которую вы преследуете. Сэкономить на поставках? Привлечь новых клиентов? Провести маркетинговое исследование? Ответ на этот вопрос позволит вам правильно подобрать нужный инструментарий и получить нужный результат.

Но все не так просто…

Несмотря на всю перспективу Big Data и неоспоримые преимущества, есть и ряд нюансов, которые стоит учитывать.

Первое

– дороговизна. Пока полноценное использование технологии достаточно ресурсозатратно и способно принести плоды только через определенное время. Поэтому, стоит помнить, что вы инвестируете в будущее.

Второе

– существенные риски, связанные с потерей данных и конфиденциальностью. Любая база данных уязвима, это стоит понимать. А развитие современных технологий неизбежно приводит к проблемам с безопасностью данных. Если этому аспекту не удалять должного внимания, можно столкнуться с серьезными проблемами.

Третье

– неготовность рынка и дефицит кадров. К счастью, это вопрос времени.

Но даже все описанные нюансы никак не влияют на то, что мировой объем рынка Big Data в мире растет сумасшедшими темпами. По прогнозам экспертов, уже к концу 2018 года он преодолеет отметку в 40 млрд. долл. И сейчас самое время готовиться к тому, что в ближайшие 5 лет нужно либо стать частью этой тенденции, либо быть готовым щедро за нее платить.

Добавить комментарий

Войти с помощью: