Любое действие пользователя в цифровом мире — это данные. Бизнес может собирать информацию, как клиенты перемещаются по сайту, какие страницы открывают, с каких устройств заходят и когда уходят. Эти данные помогают уменьшать затраты бизнеса, улучшать продукт или искать точки роста.
Крупные компании накапливают терабайты подобной информации. Из-за большого объема данных, которые создаются ежедневно, их называют «большие данные» — Big Data.
Что такое Big Data
Big Data — технологии и методы для работы с большим объемом данных, который нельзя обработать вручную или с помощью обычного программного обеспечения.
Агрегатор такси собирает информацию обо всех поездках в течение дня: время заказа, геолокацию автомобилей и клиентов, их маршруты в разные часы, простой водителей без заказа и другие параметры. В совокупности все это образует «большие данные».
Бизнес анализирует эти данные и принимает решения, которые помогают увеличить прибыль или эффективность сервиса. Например, перераспределить водителей по городу в зависимости от активности пользователей в разные часы или автоматически менять стоимость поездок.
Big Data активно используют в разных отраслях экономики: в производстве — для планирования и снижения издержек, в финансах — для оценки рисков и обнаружения мошенничества, в маркетинге — для персонализации рекламы и анализа поведения клиентов. Большие данные помогают строить достоверные прогнозы, проводить оценку рисков и оптимизировать бизнес-процессы.
Параметры больших данных
Источниками больших данных могут выступать любые производители информации: например, социальные сети, мобильные телефоны, умные устройства, датчики, финансовые операции и другие бизнес-транзакции. Однако не все собранные данные можно отнести к Big Data.
Чаще всего большие данные описывают с помощью концепции 6V:
Объем (Volume): количество данных настолько велико, что традиционные инструменты обработки не справляются с их анализом. Ориентир — не менее 150 ГБ данных в сутки.
Скорость (Velocity): данные создают или получают с огромной скоростью, часто в реальном времени.
Разнообразие (Variety): данные бывают разными. Например, структурированные таблицы и базы данных или неструктурированные: текст, видео, аудио, журналы событий и так далее.
Достоверность (Veracity): важно, чтобы данные были точными, а способ, которым их собирают, — корректным. Некачественные и неточные данные могут привести к ошибкам в анализе и планировании.
Вариативность (Variability): значение одних и тех же данных может меняться с течением времени, поэтому оценивать их нужно в общем контексте.
Ценность (Value): анализ данных может принести пользу бизнесу.
Эти параметры помогают более полно охватить все аспекты работы с большими данными и понять, какие технологии и методы можно применять, чтобы эффективно управлять Big Data. Но если данные не удовлетворяют нескольким перечисленным критериям, их нельзя отнести к Big Data.
Как работает технология Big Data
Работа с большими данными состоит из четырех этапов:
- Сбор.
- Хранение.
- Обработка.
- Анализ.
Сбор. Компании собирают данные разными способами: отслеживают действия пользователей на сайте, анализируют звонки, банковские транзакции и отчеты сотовых операторов.
Хранение. Объем полученных данных, как правило, слишком большой, чтобы хранить его локально или обрабатывать в режиме реального времени. Поэтому бизнес часто использует распределенные хранилища или услуги облачных сервисов.
Обработка. Большие данные очищают, обобщают, структурируют и готовят для анализа.
Анализ. Финальный этап работы с данными: массивы информации анализируют, в том числе с помощью нейросетей, и находят скрытые закономерности, которые можно использовать для развития продукта. О том, как бизнес собирает и анализирует данные при помощи центров обработки, рассказали в отдельной статье.
Как в 2025 году создать небольшой бизнес: истории предпринимателей
- Как открыть суши-бар по франшизе в городе на 100 тысяч человек и окупиться за 5 месяцев
- Как создать производство умных домов полного цикла: история из Нижнего Тагила
- Бизнес на Урале: спа-салоны в новом русском стиле с планами выйти на всю Россию
- Импортозаместили Miro и привлекли 16,3 млн ₽ через выпуск акций: история flip
- Собрать 23 млн рублей через краудфандинг на бизнес-хобби — производство наличников
Технологии обработки Big Data
Чтобы работать с большими данными, нужны мощные инструменты. Они помогут собирать, хранить, обрабатывать и анализировать информацию. В Big Data используют такие технологии:
- хранилища данных — обработать большое количество данных на одном компьютере невозможно, их распределяют по серверам или облачным платформам;
- системы управления базами данных, СУБД, — обычные базы данных часто не подходят для Big Data, поэтому используют более мощные решения. Например, NoSQL-решения: Apache Cassandra или MongoDB;
- инструменты для обработки данных — чтобы делать сложные вычисления или анализировать большое количество показателей, используют распределенные сервисы. Например, Apache Spark или Hadoop MapReduce;
- машинное обучение и аналитика — Big Data помогает находить закономерности и строить прогнозы. Для этого используют платформы, которые могут обучаться на примерах. Например, TensorFlow, PyTorch или Apache Kafka.
Эти технологии позволяют компаниям анализировать большие объемы информации, автоматизировать процессы и принимать решения на основе данных.
Преимущества технологии Big Data
Работа с большими данными позволяет улучшить бизнес-процессы. Управление бизнесом на основе данных выделяют в отдельную методику — data-driven-подход.
С помощью больших данных можно строить точные модели, масштабировать бизнес, мгновенно реагировать на сбои и уязвимости системы, оптимизировать производственные процессы и улучшать продукт.
Сервис доставки еды видит, что его прибыль снизилась. Анализ информации о заказах позволит оценить динамику клиентской базы, изучить маршруты курьеров и эффективность их работы, выявить наиболее и наименее маржинальные позиции и выгоду от работы в разных районах города в зависимости от времени суток. Все это позволит принять решение, как развивать продукт дальше: например, отказаться от доставки в удаленные районы в вечерние часы, а освободившихся курьеров использовать для работы на более коротких маршрутах.
Бизнес может разобраться с такими проблемами и без Big Data, но для этого нужно больше времени, а результат может быть не таким точным.
Сложности при использовании больших данных
Большие данные приносят пользу компаниям, но технология для малого и среднего бизнеса может стоить дорого, а внедрить ее сложно.
Стоимость. Обработка больших данных — дорогая процедура. Нужно не только собирать и хранить большой объем информации, но и платить аналитикам, чтобы они обрабатывали данные и делали полезные выводы для бизнеса.
Сложность. Чтобы применять data-driven-подход, нужно обеспечить высокое качество данных, позаботиться об их конфиденциальности и защитить информацию от киберпреступников. Если бизнес собирает персональные данные клиентов, ему нужно убедиться, что он не нарушает законы об их обработке.
Где применяют аналитику больших данных
Big Data применяют в таких сферах:
- бизнес и маркетинг;
- медицина;
- финансы;
- логистика;
- наука;
- соцсети и интернет;
- государственное управление;
- образование;
- промышленность.
Бизнес и маркетинг. Компании анализируют поведение клиентов, оценивают спрос и настраивают персонализированную рекламу. Big Data помогает предсказать, какие товары будут популярны, какие акции сработают лучше, и понять, как удержать клиентов.
Медицина. Аналитику больших данных используют, чтобы диагностировать заболевания, прогнозировать эпидемии и разрабатывать персонализированные методы лечения.
Финансы. Банки и страховые компании применяют Big Data, чтобы оценить риски и рассчитать индивидуальные условия для каждого клиента. Например, учесть кредитную историю, транзакции и предположить, какой лимит установить для кредитной карты или под какой процент дать заем.
Логистика. Big Data оптимизирует маршруты доставки, снижает затраты на транспорт и предсказывает сбои в цепочках поставок. Компании анализируют трафик, погодные условия и загруженность складов, чтобы уменьшить задержки.
Наука. При помощи Big Data анализируют климатические изменения, моделируют движение галактик и разрабатывают новые лекарства.
Соцсети и интернет. Социальные сети анализируют поведение пользователей — лайки, комментарии, просмотры. Это помогает подбирать персонализированный контент.
Государственное управление. Власти используют Big Data, чтобы контролировать потоки транспорта и управлять городским хозяйством. Например, анализируют данные с камер, чтобы улучшить движение транспорта и уменьшить пробки.
Образование. Аналитика больших данных помогает адаптировать образовательные программы под студентов и следить за их успеваемостью. Например, оценивать эффективность онлайн-курсов.
Промышленность. На заводах и фабриках при помощи Big Data предсказывают простои оборудования, контролируют качество товаров или прогнозируют нужное количество сырья.
Как начать работать с большими данными
Вот пошаговый план, как бизнесу начать работать с Big Data.
Шаг 1. Определите цель. Важно понять, зачем бизнесу эта технология. Например, компания может анализировать поведение клиентов, предсказывать спрос или оптимизировать логистику. Важно сформулировать конкретную задачу: «Как найти самые прибыльные локации в городе для продажи кофе?» или «Как сократить расходы на доставку товара из Китая?».
Шаг 2. Соберите данные. Это могут быть журналы посещения сайта, отчеты по продажам или данные с камер наблюдения. Важно выбрать информацию, которая поможет решить задачу бизнеса.
Шаг 3. Определите инструменты для хранения данных. Выберите локальные или облачные серверы, где можно накапливать большое количество данных.
Шаг 4. Выберите методы обработки данных. Выберите сервис или приложение для обработки данных, которое будете использовать, чтобы структурировать и анализировать данные.
Шаг 5. Сделайте выводы и внедрите результаты. После анализа данных нужно применить результаты на практике: изменить маркетинговую стратегию, оптимизировать бизнес-процессы или автоматизировать рутинные задачи.
Что важно запомнить
- Big Data — технология, которая помогает собирать, хранить и анализировать большое количество информации.
- Большие данные отличаются от обычных по ряду характеристик, которые принято описывать как 6V: объем, скорость, разнообразие, изменчивость, достоверность и ценность.
- Big Data применяют в разных сферах: бизнес и маркетинг, медицина, финансы, логистика, наука, соцсети и интернет, государственное управление, образование, промышленность.
- Чтобы работать с большими данными, бизнесу нужно поставить цель, настроить сбор полезной информации и обеспечить ее хранение. Затем данные обрабатывают с помощью специальных технологий анализа и нейросетей.
- Для малого и среднего бизнеса работа с большими данными может стоить дорого. Внедрить такую технологию будет сложно.
Спасибо за статью! 😉