{"id":906,"title":"\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0440\u044b\u0431\u044c\u0435\u0439 \u0447\u0435\u0448\u0443\u0438","url":"\/redirect?component=advertising&id=906&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/316632-odezhda-kotoraya-rastet-vmeste-s-rebenkom-biotoplivo-i-krossovki-iz-chaynogo-griba&placeBit=1&hash=413af13d844da7e84c97fdf1d29e78ebf1a11a0edd61d068a8ddf7c16768b86e","isPaidAndBannersEnabled":false}
Альберт Валиахметов

Бизнес-процессы и BigData

От пробуждения, завтрака – до отхода ко сну данные окружают нас. И во сне мы обрабатываем информацию, более того, наши сны – продукт такого процесса. Данные усложняются динамично.

Мозг имеет колоссальные возможности обработки (хранения) структурированной информации, но не все возможности используемы. Да и скорость обработки, извлечения информации из памяти – мала. Помогают технологии: БД, БЗ, Data Mining и другие.

фото из свободных источников Валиахметов Альберт 

BigData

Технология BigData – «свежая», менее 10 лет. Термин «Большие Данные», впрочем, применяли с 2008 года. Отражал рост объёма и разнообразия обрабатываемых данных (соблюдая принцип «от количества к качеству»). Изначально Big Data использовался в университетских структурах, деловой прессе, ПО.

BigData – инструментарий, единство методов обработки объемных данных для получения «человеческого» (интерпретируемого без дополнительной обработки) результата. Результата воспринимаемого органами и сознанием человека. BigData применяется в здравоохранении, госуправлении, торговле и др.

Принцип четырех «V»

Есть принцип «4V», состоящий в акценте при обработке больших данных на:

  • Volume, физический объем;
  • Velocity, скорость прироста, актуализации;
  • Veracity, интерпретируемость, правдивость;
  • Variety, многообразие, возможность обработки разнотипных данных.

Есть и другие важные принципы, их также три:

  • горизонтальная масштабируемость – любая система Big Data должна быть расширяемой, машин может быть много;
  • отказоустойчивость – из большого кластера машин часть будет «сбоить», но без существенных для всей системы последствий;
  • локализация данных – обрабатывать локализованные на машине (сервере) данные станет возможно.

Например, в торговле, Big Data означает (отражает) больше, чем подсчет количества посетителей. Это комплекс, который включает конверсию, величину «среднего чека» веб-магазина, время задержки на сайте, маршрут посетителя (все для оценки посетительской активности и ее потенциала).

Основные методы и примеры

К базовым технологиям и методам BigData относят:

  • DataMining – поиск в данных скрытых, не «поверхностных» закономерностей;
  • краудсорсинг и краудфандинг для обработки данных с привлечением добровольцев (на базе оферты);
  • ситуационное, сценарное моделирование;
  • нейросетевой, генетико-алгоритмический анализ, особенно, распознавание;
  • 3D-визуализация, анализ и виртуализация;
  • когнитивная аналитика (анализ когнитивных сетей) и др.

Примеры необходимости работать с BigData в бизнесе:

  • таргетирование в соцсетях по потребительским настроениям;
  • оптимизация маршрутов крупной логистической компании;
  • маркетинговые исследования с использованием данные сети дистрибьюторов.

В частности, для последней проблемы (эффективного менеджмента) следует организовать релевантно и оперативно сбор информации, ее анализ и применение в управлении. Основной принцип Big Data в бизнесе: максимально эффективно и оперативно (в реальном режиме) использовать данные для увеличения целевой аудитории, управления трафиком и конвертации посетителя в покупателя, осуществления соответствующих прогнозов.

0
6 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Малость стремался публиковать)) не судите строго.

0
Парадный каякер

Комментарий удален по просьбе пользователя

0
Парадный каякер

Похоже на какой-то конспект

0
Парадный каякер

Где?

0
Парадный каякер

Мы же тебя по ip найдём 🕵🏻‍♂️

0

Комментарий удален

Читать все 6 комментариев
null