Große Daten
Big Data ist die Richtung, über die alle sprechen, aber nur wenige wissen es gut. E-Commerce-Giganten, Industrieunternehmen und Informationsunternehmen investieren Milliarden in diese Technologie. Was ist Big Data, welche Perspektiven bieten sie und wo werden sie verwendet??
Was ist Big Data?
Big Data ist ein moderner Technologiebereich, der sich auf die Verarbeitung großer Datenmengen bezieht, die ständig wachsen. Big Data ist die Information selbst, die Methode ihrer Verarbeitung und Analyse. Die Perspektiven, die Big Data bieten kann, sind für Unternehmen, Marketing, Wissenschaft und den Staat interessant.
Zunächst einmal sind Big Data immer noch Informationen. So groß, dass es für sie schwierig ist, mit herkömmlichen Softwaretools zu arbeiten. Es kann strukturiert (verarbeitet) und unstrukturiert (fragmentiert) sein. Hier einige Beispiele dafür:
• Daten von seismologischen Stationen auf der ganzen Erde.
• Facebook-Benutzerkontodatenbank.
• Geolokalisierungsinformationen aller heute auf Instagram veröffentlichten Fotos.
• Datenbanken von Mobilfunkbetreibern.
Big Data entwickelt eigene Algorithmen, Softwaretools und sogar Maschinen. Um ein Mittel zur Verarbeitung ständig wachsender Informationen zu finden, müssen neue, innovative Lösungen geschaffen werden. Aus diesem Grund ist Big Data zu einem separaten Bereich im technologischen Bereich geworden..
VVV – Zeichen von Big Data
Um die Unschärfe von Big Data-Definitionen zu verringern, wurden Funktionen entwickelt, denen sie entsprechen müssen. Alles beginnt mit dem Buchstaben V, daher heißt das System VVV:
• Lautstärke – Lautstärke. Wir messen die Informationsmenge.
• Geschwindigkeit – Geschwindigkeit. Die Informationsmenge ist nicht statisch – sie nimmt ständig zu, und Verarbeitungswerkzeuge sollten dies berücksichtigen.
• Vielfalt – Vielfalt. Informationen müssen nicht ein Format haben. Es kann unstrukturiert, teilweise oder vollständig strukturiert sein..
Zu diesen drei Prinzipien kommen mit der Entwicklung der Branche zusätzliche V. hinzu, zum Beispiel Wahrhaftigkeit – Zuverlässigkeit, Wert – Wert oder Lebensfähigkeit – Vitalität.
Die ersten drei reichen jedoch zum Verständnis aus: Big Data ist messbar, inkrementell und heterogen.
Wofür Big Data ist
Das Hauptziel der Arbeit mit Big Data besteht darin, sie einzudämmen (zu analysieren) und zu steuern. Die Menschheit hat gelernt, riesige Mengen an Informationen zu produzieren und zu extrahieren, aber es gibt immer noch Probleme mit ihrem Management..
Derzeit hilft Big Data bei der Lösung solcher Probleme:
• Steigerung der Arbeitsproduktivität;
• genaue Werbe- und Verkaufsoptimierung;
• Prognosesituationen auf nationalen und globalen Märkten;
• Verbesserung von Waren und Dienstleistungen;
• Verbesserung der Logistik;
• Hochwertige Kundenorientierung in jedem Unternehmen.
Big Data macht Services sowohl für Verkäufer als auch für Käufer bequemer und rentabler. Unternehmen können herausfinden, welche Produkte beliebter sind, wie sie eine Preispolitik festlegen, wann der beste Zeitpunkt für den Verkauf ist und wie sie die Produktionsressourcen optimieren können, um sie effizienter zu gestalten. Aus diesem Grund erhalten Kunden das genaue Angebot „ohne Wasser“.
Quelle: lifehacker.ru
Wo mehr Daten verwendet werden
• Cloud-Speicher. Das Speichern von Daten auf lokalen Computern, Festplatten und Servern ist unpraktisch und kostspielig. Große Cloud-Rechenzentren werden zu einer zuverlässigen Möglichkeit, jederzeit verfügbare Informationen zu speichern..
• Blockchain. Die revolutionäre Technologie, die in den letzten Jahren die Welt erschüttert hat, vereinfacht Transaktionen, macht sie sicherer und kommt aufgrund ihres mathematischen Algorithmus vor allem gut mit Verarbeitungsvorgängen zwischen einer großen Anzahl von Gegenparteien zurecht.
• Selbstversorgung. Robotisierung und industrielle Automatisierung senken die Geschäftskosten und die Kosten für Waren oder Dienstleistungen.
• Künstliche Intelligenz und tiefes Lernen. Die Nachahmung des Gehirndenkens hilft dabei, reaktionsfähige Systeme in Wissenschaft und Wirtschaft effektiv zu machen..
Diese Bereiche werden durch Datenerfassung und -analyse erstellt und weiterentwickelt. Pioniere auf dem Gebiet solcher Entwicklungen sind: Suchmaschinen, Mobilfunkbetreiber, Online-Handelsriesen, Banken.
Big Data wird ein wesentlicher Bestandteil von Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge sein, wenn komplexe Systeme aus einer Vielzahl von Geräten als Ganzes funktionieren. Hier sind einfache, nicht mehr futuristische Beispiele dafür:
• Die automatisierte Anlage selbst ändert die Produktlinie und konzentriert sich auf die Analyse von Nachfrage, Angebot, Kosten und Marktsituation.
• Smart Home gibt Empfehlungen, wie man sich je nach Wetterlage anzieht und auf welcher Route man morgens am schnellsten zur Arbeit kommt.
• Das Unternehmen analysiert Produktions- und Vertriebskanäle unter Berücksichtigung von Änderungen der realen Marktsituation.
• Die Verkehrssicherheit wird durch die Erfassung von Daten zum Fahrstil und zu Verstößen einzelner Fahrer sowie zum Zustand ihrer Fahrzeuge verbessert.
Wer nutzt Big Data?
Die größten Fortschritte der Branche sind in den USA und in Europa zu verzeichnen. Hier sind die größten ausländischen Unternehmen und Abteilungen, die Big Data verwenden:
• HSBC verbessert die Sicherheit von Kunden mit Plastikkarten. Das Unternehmen gibt an, die Erkennung betrügerischer Transaktionen zehnmal verbessert und den Schutz vor Betrug im Allgemeinen dreimal verbessert zu haben.
• Der von IBM entwickelte Supercomputer von Watson analysiert Finanztransaktionen in Echtzeit. Auf diese Weise können Sie die Häufigkeit von Fehlalarmen des Sicherheitssystems um 50% reduzieren und 15% mehr betrügerische Aktivitäten identifizieren..
• Procter&Gamble führt Marktforschungen mit Big Data durch, um Kundenwünsche und die Nachfrage nach neuen Produkten genauer vorherzusagen.
• Das Bundesarbeitsministerium erzielt eine gezielte Mittelausgabe durch die Analyse von Big Data bei der Bearbeitung von Leistungsanträgen. Dies hilft dabei, Geld an diejenigen zu senden, die es wirklich brauchen (es stellte sich heraus, dass 20% der Leistungen unangemessen bezahlt wurden). Das Ministerium behauptet, dass Big Data-Tools die Kosten um 10 Milliarden Euro senken.
Unter den russischen Unternehmen ist Folgendes zu beachten:
• Yandex. Dies ist ein Unternehmen, das eine der beliebtesten Suchmaschinen betreibt und digitale Produkte für nahezu alle Lebensbereiche herstellt. Für Yandex ist Big Data keine Innovation, sondern eine Pflicht, die von den eigenen Bedürfnissen bestimmt wird. Das Unternehmen verfügt über Algorithmen für Werbe-Targeting, Verkehrsprognosen, Suchmaschinenoptimierung, Musikempfehlungen und Spam-Filterung.
• Megaphon. Der Telekommunikationsriese machte vor etwa fünf Jahren auf Big Data aufmerksam. Die Arbeiten zur Geoanalyse führten zur Entwicklung schlüsselfertiger Lösungen für die Analyse des Personenverkehrs. In diesem Bereich unterhält Megafon eine Partnerschaft mit Russian Railways.
• Beeline. Dieser Mobilfunkbetreiber analysiert Informationsfelder, um Spam und Betrug zu bekämpfen, die Produktlinie zu optimieren und Kundenprobleme vorherzusagen. Es ist bekannt, dass das Unternehmen mit Banken zusammenarbeitet – der Betreiber hilft bei der anonymen Bewertung der Kreditwürdigkeit von Abonnenten.
• Sberbank. In der größten Bank Russlands werden Super-Arrays analysiert, um Kosten zu optimieren, Risiken gut zu managen, Betrug zu bekämpfen und Boni und Boni für Mitarbeiter zu berechnen. Ähnliche Aufgaben mit Big Data werden von Wettbewerbern gelöst: Alfa Bank, VTB24, Tinkoff Bank, Gazprombank.
Sowohl im Ausland als auch in Russland nutzen Unternehmen hauptsächlich Entwicklungen von Drittanbietern und erstellen selbst keine Tools für Big Data. In diesem Bereich sind die Technologien Oracle, Teradata, SAS, Impala, Apache, Zettaset, IBM und Vowpal beliebt.
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