Укрощение больших данных. Оказывается, это просто!

ukroschenie_bolshih_dannyh-bigУкрощение больших данных похоже не на закачку воды в бассейн, а скорее на питье воды из шланга: вы отхлебываете только то, что вам нужно, а остальному позволяете течь мимо.

Сама по себе тема управления большими данными не обеспечивает движения вперед. Для того, чтобы извлечь пользу из данных, необходимо проанализировать их и совершить какое-либо действие на основании результатов анализа, считает автор книги «Укрощение больших данных» Билл Фрэнкс. Он описывает роль аналитиков в компании, эволюцию аналитических процессов, утверждая при этом, что «размер не всегда имеет значение».

Большие данные и их источники

Большие данные появляются практически в каждой сфере деятельности, а их умелое применение дает компаниям конкурентное преимущество. Если говорить об анализе потребительского рынка, время, когда можно было полагаться исключительно на демографию и историю покупок, осталось в прошлом. Практически в каждой отрасли существует по крайней мере один совершенно новый источник информации.

Хотя понятие «большие данные» подразумевает наличие большого количества данных, оно относится не только к объему. Большие данные характеризуются возросшей скоростью их передачи, сложностью и разнообразием по сравнению с источниками данных прошлого.

Значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют собой данные. Важно то, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса

Первыми большими данными стали веб-данные. Они же являются и самым доступным источником информации, который, тем не менее, пока не находит широкого применения. Так, например, компании могли бы анализировать:

  • публикации комментариев;
  • пополнение корзины;
  • отправку ссылок;
  • просмотр информации о товаре.

Благодаря собранным данным можно сложить представление о намерениях, предпочтениях и мотивах потребителей, обеспечить дальнейшее взаимодействие с ними, повысить лояльность клиентов.

В то же время веб-данные — далеко не панацея. В качестве источников больших данных можно также использовать:

  • данные о времени и местоположении;
  • значения датчиков, установленных на промышленных двигателях и оборудовании;
  • данные, полученные из социальных сетей;
  • телеметрические данные в компьютерных играх.

Процессы и методы

Многие компании пугаются больших данных. Здесь важно понимать: существующий сегодня объем информации уже через 5 лет может показаться нам не таким уж и большим.

Аналитики на протяжении десятилетий раздвигают границы масштабируемости. Большие данные — всего лишь следующее поколение данных, которые необходимо укротить.

Методы и технологии эволюционируют — подстраиваются под существующие условия. Поэтому пугаться нечего, нужно действовать — совершенствовать аналитические процессы, проводить эксперименты — конечно, не в ущерб компании.

Для разработки эффективных аналитических решений в настоящее время доступны многие технологии: аналитические песочницы, облачные и грид-вычисления. При этом затраты на организацию подобной инфраструктуры и внедрение инновационных аналитических технологий могут быть меньше, чем кажется на первый взгляд — вплоть до бесплатных решений с открытым исходным кодом.

Люди

На рынке труда наблюдается дефицит талантливых аналитиков, поэтому, придется потрудиться, чтобы найти таких людей.

Будьте разборчивы в том, кого нанимаете. Хороший аналитик не обязательно должен иметь хорошую математическую подготовку. Ключевыми же факторами служат:

  • отраслевой опыт;

  • ответственность;

  • творческий подход;

  • деловая смекалка;

  • навыки презентации и коммуникации.

Кроме того, организация должна поощрять взаимное обучение и обмен опытом между членами аналитической команды.

Если аналитические команды будут делать то, что они умеют делать лучше всего, а бизнес-команды — то, что они умеют делать лучше всего, то выиграют все.

Мнение редакции 

Книга «Укрощение больших данных» по структуре и своей специфике несколько похожа на книгу «О чем говорят цифры», обзор которой уже представлен на нашем сайте.

Если попробовать описать это произведение максимально коротко, можно сказать, что это книга о людях и для людей.

Конечно, основной целевой аудиторией являются бизнесмены и топ-менеджеры. Вряд ли такой труд будет очень интересен техническим специалистам, хотя и они могут многое почерпнуть из него.

Основная идея книги заключается в том, что главное — это не методы, не ПО, а люди, которые могут извлечь ценность из больших данных.

Вывод: Книга действительно стоит прочтения и будет полезна бизнесменам, начинающим «осваивать» большие данные.

Оценка — 8 из 10.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =