Большие данные – что это такое и кто может собирать Big Data?
Big Data – это выражение, которое становится все более популярным во всем мире. В основном их используют в своей работе аналитики, но они вызывают интерес и у обычных людей. Это связано с тем, что как рабочий инструмент он является источником ряда полезных данных и информации, а в обществе вызывает нежелание и опасения чрезмерного наблюдения со стороны корпораций, использующих его.
Большие данные – что это такое?
Наборы так называемых больших данных, как правило, ищут, скачивают, собирают и обрабатывают с помощью специальных инструментов. Это метод легального сбора информации из различных источников, а затем анализа и использования в своих целях. В результате создается профиль потребителя, который позже используется, например, для увеличения продаж. Поэтому самое важное в Big Data для бизнеса – это обработка информации и практическое использование выводов, сделанных из нее, а не простой сбор данных.
Кто может собирать Big Data?
- Социальные сети. Изучение поведения групп пользователей и обработка данных для дальнейшего использования в маркетинговых стратегиях. Полученную информацию очень сложно анализировать, поскольку они не содержат числовых значений, которые можно легко сравнить друг с другом. Однако они могут быть проанализированы с точки зрения наличия и содержания ключевых слов, внешнего вида и частоты сообщений пользователей, а также времени их отклика на сообщения, опубликованные другими людьми.
- Банки. Собирают данные, возникающие в результате движения учетных записей пользователей, например, произведенные платежи, их размер и тип приобретенных товаров.
- Компании. Выпускают собственные приложения, которые пользователи загружают на смартфоны или планшеты. Устанавливая продукт на устройство, пользователи чаще всего автоматически дают согласие на доступ приложения к данным.
- Владельцы веб-сайтов, которые также могут собирать такие данные с помощью предоставляемых услуг.
Разделение данных – методы и инструменты
Объем собранных данных огромен, и он растет с каждым новым действием, выполняемым пользователями. Некоторые из них могут оказаться менее ценными, другие бесценными для того или иного вида деятельности. Поэтому следующий этап работы аналитиков – это правильно разделить информацию, чтобы иметь возможность полноценно использовать ее. Самый эффективный способ – это выбрать самые важные и использовать известные и доступные аналитические инструменты, сочетая классические инструменты и элементы машинного обучения.
Поскольку запросы нужно выполнять быстро, все анализы выполняются параллельно. Самый важный алгоритм, используемый для этой цели, – это использование инструмента позволяющего распределить введенные наборы данных между множеством серверов, которые организуют их и выбирают соответствующие элементы и записи в соответствии с правилами запроса. Полученные таким образом результаты собираются и обрабатываются в итоговую форму.
Есть и другие инструменты, которые могут успешно использоваться аналитиками. Выбор наиболее подходящего зависит от предпочтений пользователя и ожидаемых результатов.