Укрощение 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.