Kas yra dideli duomenys ir kam jie skirti

Dideli duomenys

Dideli duomenys yra kryptis, apie kurią visi kalba, tačiau tik nedaugelis žmonių tai gerai supranta. Elektroninės prekybos milžinai, pramonės įmonės ir informacijos korporacijos į šią technologiją investuoja milijardus. Kas yra „Big Data“, kokias perspektyvas jie siūlo ir kur jie naudojami?

Kas yra „Big Data“

dideli duomenys

Didieji duomenys yra moderni technologinė kryptis, susijusi su didelio duomenų kiekio, kuris nuolat auga, tvarkymu. „Big Data“ yra pati informacija, jos apdorojimo ir analizės metodai. „Big Data“ teikiamos perspektyvos yra įdomios verslui, rinkodarai, mokslui ir valstybei.
Visų pirma, dideli duomenys yra informacija. Tokio dydžio, kad sunku naudotis įprastine programine įranga. Tai gali būti struktūrizuota (apdorota) ir nestruktūrizuota (išsklaidyta). Štai keletas pavyzdžių:

• Visoje Žemėje esančių seismologinių stočių duomenys.
• Vartotojo paskyrų duomenų bazė „Facebook“.
• Visų nuotraukų, šiandien paskelbtų „Instagram“, geografinės padėties informacija.
• Mobiliųjų operatorių duomenų bazės.

„Big Data“ kuriami algoritmai, programinės įrangos įrankiai ir net mašinos. Norint surasti nuolat augančios informacijos apdorojimo būdą, būtina sukurti naujus, novatoriškus sprendimus. Štai kodėl dideli duomenys tapo atskira kryptimi technologijų srityje..

VVV – dideli duomenų ženklai

dideli duomenys

Siekiant sumažinti apibrėžimų nevienareikšmiškumą didžiųjų duomenų srityje, buvo sukurtos savybės, kurias jie turi atitikti. Jie visi prasideda V raide, taigi sistema vadinama VVV:

• Garsumas – garsumas. Informacijos kiekis yra išmatuojamas.

• Greitis – greitis. Informacijos kiekis nėra statiškas – jis nuolat auga, o apdorojimo priemonės turi į tai atsižvelgti.

• Įvairovė – įvairovė. Informacija nebūtinai turi būti tokio paties formato. Ji gali būti nestruktūrizuota, iš dalies arba visiškai suformuota..

Šiems trims principams pridedant papildomų V, plėtojant pramonei, pavyzdys: teisingumas – pagrįstumas, vertės – vertė arba gyvybingumas – gyvybingumas..

Tačiau pirmųjų trijų pakanka suprasti: dideli duomenys yra išmatuojami, prieauginiai ir nevienalyčiai..

Kodėl reikalingi dideli duomenys

dideli duomenys

Pagrindinis darbo su dideliais duomenimis tikslas yra panaudoti (analizuoti) ir nukreipti. Žmonija išmoko gaminti ir išgauti didžiulius kiekius informacijos, ir vis dar yra problemų su jų valdymu.


Šiuo metu dideli duomenys padeda išspręsti šias problemas:


• darbo našumo didinimas;
• tikslus reklamos ir pardavimo optimizavimas;
• situacijų vidaus ir pasaulio rinkose prognozavimas;
• prekių ir paslaugų tobulinimas;
• logistikos tobulinimas;
• aukštos kokybės orientavimas į klientus bet kurioje verslo srityje.

Dideli duomenys padaro paslaugas patogesnes ir pelningesnes tiek pardavėjams, tiek pirkėjams. Verslas gali sužinoti, kurie produktai yra populiaresni, kaip formuoti kainų politiką, kada tinkamiausias laikas parduoti, kaip optimizuoti gamybos išteklius, kad gamyba būtų efektyvesnė. Dėl šios priežasties klientai gauna tikslų pasiūlymą „be vandens“.

Kas yra dideli duomenys ir kam jie skirti

Šaltinis: lifehacker.ru 

Kur naudojama daugiau duomenų

dideli duomenys

• Debesų saugykla. Viską laikyti vietiniuose kompiuteriuose, diskuose ir serveriuose yra nepatogu ir brangu. Dideli debesų duomenų centrai tampa patikimu būdu bet kada saugoti turimą informaciją.

• „Blockchain“. Pastaraisiais metais pasaulį sukrėtusi revoliucinė technologija supaprastina operacijas, daro juos saugesnius ir, svarbiausia, dėl savo matematinio algoritmo puikiai susidoroja su daugybės sandorio šalių operacijų apdorojimu..

• Savitarna. Robotizacija ir pramonės automatizavimas sumažina verslo sąnaudas ir sumažina prekių ar paslaugų kainą.

• Dirbtinis intelektas ir gilus mokymasis. Smegenų proto mėgdžiojimas padeda reaguoti atsakingas sistemas efektyviai moksle ir versle.

Šios sritys kuriamos ir tobulinamos renkant ir analizuojant duomenis. Tokių pokyčių pradininkai: paieškos sistemos, mobiliojo ryšio operatoriai, internetinės prekybos gigantai, bankai.


„Big Data“ bus neatsiejama „Industry 4.0“ ir daiktų interneto dalis, kai kompleksinės sistemos iš daugybės prietaisų veikia kaip visuma. Čia pateikiami paprasti, nebe futuristiniai, pavyzdžiai:


• Pati automatizuota gamykla keičia produktų liniją, daugiausia dėmesio skirdama paklausos, pasiūlos, sąnaudų ir rinkos padėties analizei.

• Išmanieji namai pataria, kaip apsirengti pagal orą ir kuris maršrutas yra greičiausias būdas į darbą patekti ryte.

• Bendrovė analizuoja gamybos ir paskirstymo kanalus, atsižvelgdama į realios rinkos situacijos pokyčius.

• Kelių saugumas pagerėja renkant duomenis apie vairavimo stilių ir pavienių vairuotojų pažeidimus, taip pat apie jų automobilių būklę.

Kas naudoja didelius duomenis

dideli duomenys

Didžiausią pažangą pramonė padarė JAV ir Europoje. Čia yra didžiausios užsienio įmonės ir agentūros, kurios naudojasi „Big Data“:

• HSBC pagerina plastikinių kortelių klientų saugumą. Bendrovė teigia 10 kartų pagerinusi apgaulingų operacijų aptikimą ir 3 kartus pagerinusi apsaugą nuo sukčiavimo..

• „Watson“ superkompiuteris, kurį sukūrė IBM, analizuoja finansines operacijas realiu laiku. Tai sumažina melagingų pavojaus signalų dažnį 50% ir nustato 15% daugiau apgaulingų veiksmų..

• Procter&„Gamble“ vykdo rinkodaros tyrimus naudodamas „Big Data“, tiksliau numatydamas klientų norus ir naujų produktų paklausą.

• Vokietijos darbo ministerija vykdo tikslines išlaidas analizuodama didelius duomenis nagrinėjant prašymus dėl pašalpų. Tai padeda nukreipti pinigus tiems, kuriems jų tikrai reikia (paaiškėjo, kad 20% išmokų buvo išmokėta netinkamai). Ministerija teigia, kad „Big Data“ įrankiai sumažino išlaidas 10 milijardų eurų.


Tarp Rusijos bendrovių reikėtų atkreipti dėmesį į šiuos dalykus:


• „Yandex“. Tai korporacija, valdanti vieną iš populiariausių paieškos sistemų ir kurianti skaitmeninius produktus beveik visoms gyvenimo sritims. „Yandex“ nuomone, „Big Data“ nėra naujovė, o pareiga, kurią lemia jo paties poreikiai. Bendrovėje naudojami reklamos nukreipimo, srauto prognozavimo, paieškos sistemų optimizavimo, muzikos rekomendacijų, šlamšto filtravimo algoritmai..

• Megafonas. Telekomunikacijų milžinė atkreipė dėmesį į didelius duomenis maždaug prieš penkerius metus. Geoanalitikos darbas paskatino sukurti paruoštus sprendimus keleivių pervežimų analizei. Šioje srityje „Megafon“ bendradarbiauja su „Rusijos geležinkeliais“.

• Beeline. Šis mobiliojo ryšio operatorius analizuoja didžiulį informacijos kiekį, kad kovotų su šlamštu ir sukčiavimu, optimizuotų produktų linijas ir numatytų klientų problemas. Yra žinoma, kad korporacija bendradarbiauja su bankais – operatorius padeda anonimiškai įvertinti abonentų kreditingumą.

• „Sberbank“. Didžiausiame Rusijos banke yra analizuojami supermatiniai, siekiant optimizuoti sąnaudas, kompetentingai valdyti riziką, kovoti su sukčiavimu, taip pat apskaičiuoti priemokas darbuotojams. Konkurentai panašias problemas išsprendžia naudodamiesi „Big Data“: „Alfa-Bank“, VTB24, „Tinkoff-Bank“, „Gazprombank“.

Tiek užsienyje, tiek Rusijoje organizacijos daugiausia naudojasi trečiųjų šalių plėtra ir pačios nesukuria „Big Data“ įrankių. Šioje srityje populiarios technologijos Oracle, Teradata, SAS, Impala, Apache, Zettaset, IBM, Vowpal.

Panašūs straipsniai
  • Demencijos pietų rinkinys

    Technologijos, kurios palengvina gyvenimą Siekimas patogumo ir efektyvumo yra pagrindinis išradėjų įkvėpimo šaltinis. Nes žmones žavi technologijos,…

  • Kokią kriptovaliutą pirkti – 7 geriausios kriptovaliutos

    Kriptovaliutos nepalieka pasaulio ekonomikos, bet toliau vystosi. Ir dar yra galimybė užsidirbti daug pinigų investuojant…

  • 5G mobilieji tinklai

    Verslo ir ekonomikos skaitmeninimas dar neįėjo į aktyvią fazę. Bet kiekvienais metais mes matome vis daugiau pokyčių automatizavimo, robotizacijos ir…

Įvertinkite straipsnį
Dalinkis draugais
Svarbiausios ekspertų rekomendacijos
Pridėti komentarą

Spustelėdamas mygtuką „Pateikti komentarą“ sutinku, kad būtų tvarkomi asmens duomenys ir sutinku su privatumo politika