Что такое Big Data и как использовать большие данные

За последние 10 лет значимость больших данных выросла в 2,5 раза - их использует 50% всех мировых компаний. Теперь их собирают и анализируют не только такие компании-гиганты, как Apple, Microsoft и IBM – в Big Data инвестируют даже предприятия среднего и малого бизнеса. Рассказываем, что такое большие данные и как их правильно использовать, чтобы повысить эффективность своей организации.

Большие данные – что это

Большими данными, или Big Data, называют большие объемы информации, которые собирают и анализируют, чтобы объяснять причины уже произошедших событий и планировать будущие. Обычно “большими” считаются данные объемом более 150 Гб в сутки, но точного критерия до сих пор не существует – некоторые исследователи называют этим термином объемы информации более 8 Гб.

Как работает Big Data

Big Data применяются для того, чтобы принимать обоснованные решения на основании статистических данных. Информация поступает из разных источников в зависимости от сферы деятельности – например, из соцсетей и СМИ для бизнеса или приборов измерения метеорологических или радиационных показателей для науки. На основании этих данных можно:

• вести статистический учет;
• определять причины явлений, которые уже произошли;
• прогнозировать события, которые могут произойти;
• разрабатывать стратегию, как в будущем избежать ошибок или наоборот, повторить успех;
• строить модели, которые позволяют протестировать идеи и решения перед их внедрением на практике.

Информацию собирают автоматически при помощи сложных программ. Чтобы упростить дальнейший анализ, показатели часто усредняют, а для обеспечения конфиденциальности часть персональных данных удаляется. Информация хранится на устройствах с мощными серверами – там ее структурируют, проверяют на актуальность, при необходимости обновляют или удаляют. Иногда часть этой работы проводят вручную, но основной массив данных обрабатывается при помощи ПО. К анализу чаще всего привлекают искусственный интеллект и нейросети, но для обработки результатов аналитики обязательно требуется специалист.

Например, компания собирается запустить в продажу новую линейку продукта. При помощи Big Data можно проанализировать, как целевая аудитория реагирует на обновление ассортимента, какие предыдущие стратегии продвижения были успешными, а какие провалились, какие источники рекламы использовать целесообразнее. Также можно разработать модель-симуляцию, которая позволит предсказать поведение потребителей. На основании такого анализа можно определить, стоит ли запускать эту линейку и как ее лучше продвигать, что позволит с большей вероятностью избежать ошибок и лишних расходов.

Источники больших данных

В качестве источников Big Data может использоваться любая информация. Например, в науке это данные экспериментов, лабораторных исследований, показателей приборов, в маркетинге - соцсети, блоги, геолокации, в финансовой сфере - банковские транзакции, показатели различных бирж, политические и экономические процессы, динамика курса валют. Вот из каких источников поступают некоторые данные для дальнейшего анализа:

• данные пользователей из интернета - поведение в соцсетях и блогах, статистика посещений, информация о просмотрах и проведенном времени на сайтах;
• статистика – данные опросов и исследований, информация от различных компаний и госструктур, например, об уровне безработицы или о перемещениях через границу;
• финансовая информация – информация от банков, трейдеров, бирж, курсы валют; влияние политических событий на экономическую ситуацию;
• научные исследования – данные об экспериментах, информация в научных статьях и журналах.

Одной компании не нужны все данные сразу – специфика зависит от ниши. Но иногда приходится выходить за пределы своей сферы – например, при маркетинговых исследованиях можно изучать данные от банков и финансовых организаций, чтобы определить платежеспособность ЦА на данный момент.

Характеристики Биг Дата

Характеристики Big Data структурируют по принципу 6V:

• объем (volume) – от 150 Гб в сутки;
• скорость (velocity) – большинство данных отслеживаются в режиме реального времени без задержек, чтобы они не теряли актуальность;
• разнообразие (variety) – информация собирается по разным параметрам в разной форме;
• достоверность (veracity) – для анализа используются только надежные источники, а результаты проверяются специалистами;
• изменчивость (variability) – данные постоянно меняются, это нужно учитывать при прогнозировании и проверять актуальность;
• ценность (value) – с помощью полученных данных можно делать выводы и принимать решения, которые повысят эффективность в бизнесе или в другой сфере, где используется Big Data.

Эти характеристики означают, что большие данные – это огромный массив разнородной, постоянно обновляющейся информации. ПО для обработки структурирует Big Data, проверяет достоверность и актуализирует их – только после этого они могут принести пользу.

Методы анализа больших данных

Существует множество методов анализа Big Data – это связано с большим количеством задач, для которых нужна аналитика, и разнообразием типов поступающей информации. Из-за этого невозможно выделить наиболее удобный и универсальный алгоритм - нужно разобраться в цели анализа и определить, какой из методов будет оптимальным в конкретном случае. Вот как чаще всего анализируют Big Data в бизнесе:

• краудсортинг – обработка данных вручную большим количеством людей, используется тогда, когда объем информации сравнительно небольшой, а задача разовая;
• нейросети и искусственный интеллект – программа разрабатывается под конкретную задачу или выбирается наиболее подходящая из существующих, после чего ИИ проходит обучение и дальнейшую проверку на ошибки, затем допускается к обработке информации;
• моделирование симуляций – в специально разработанное программное обеспечение загружаются исходные данные, полученные в процессе сбора Big Data, после чего модель подвергается изменениям, которые нужно протестировать – например, открытие новой торговой точки или сокращение количества персонала;
• Data Mining, или поиск скрытых данных для выявления незаметных тенденций, закономерностей, сходств, аномалий, алгоритмов – для этого применяются все существующие методы анализа в комплексе, результаты тщательно проверяются вручную группой специалистов.

С результатами анализа удобнее работать тогда, когда они визуализированы. Для этого используются специальные программы – например, Datawrapper, Fusion Tables от Google, Solver, Qlik. Они представляют данные в виде таблиц, инфографик, графиков, диаграмм.

Где используют Big Data

За рубежом Big Data используются практически во всех сферах деятельности – их собирают более 55% компаний в США и более 50% - в Европе. В России большие данные только набирают популярность - в основном с ними работают крупные компании и организации, такие как Сбербанк, Tinkoff, Mail.ru Group, Мегафон, Ростелеком. Big Data активно применяются в следующих отраслях:

• государственные учреждения – в министерствах, комитетах, силовых структурах для анализа и прогнозирования изменений в политике и экономике;
• бизнес и промышленность – для прогнозирования спроса на разные виды продукции и эффективного распределения человеческих ресурсов и производственных мощностей;
• маркетинг – для планирования рекламных кампаний и формирования успешных стратегий продвижения;
• медицина - для отслеживания и прогнозирования вспышек заболеваний и эпидемий, для контроля результативности лекарств, сравнения симптомов и более эффективной постановки диагнозов;
• банковская сфера – для отслеживания курсов валют относительно изменения ситуации в мире и прогнозирования их динамики, контроля тенденций в экономической сфере, обеспечения информационной безопасности и противодействия мошенничеству.

В каждой сфере у Big Data сохраняется главная задача – повышение эффективности работы и минимизация рисков. Анализ больших данных помогает повышать вероятность положительных событий и избегать отрицательных, проверять теории на моделях и выпускать их на рынок уже в усовершенствованном виде, увеличивать прибыль и снижать расходы и убытки.

Big Data в бизнесе

В сфере бизнеса Big Data используются для описания текущей ситуации на рынке, выяснения причин происходящих событий, разработке прогнозов и стратегий. Расскажем подробнее об этих задачах больших данных.

1. Анализ текущей ситуации. В этом случае выясняется, что происходит в данный момент в нише, какие тенденции имеются и какие процессы протекают. Эта информация служит основой для более глубоких исследований.
2. Разработка прогнозов. Анализируя данные за предыдущие периоды, можно предсказать, какие события могут произойти в будущем. Чаще всего после анализа больших данных описывают несколько сценариев и вероятность их развития.
3. Построение стратегии. Понимая, что может произойти в будущем, есть возможность заранее разработать алгоритм действий, которые повысят вероятность благоприятного сценария или позволят избежать неблагоприятного. Стратегия должна быть гибкой и охватывать разные варианты развития событий.
4. Выяснение причин происходящих процессов. Таким образом анализируют, за счет чего был достигнут успех или какие действия привели к неудаче – благодаря этому можно избежать ошибок в будущем и развивать перспективные направления.

К анализу Big Data подходят комплексно - невозможно построить стратегию, не проанализировав текущую ситуацию и не выявив предыдущие тенденции. Поэтому к обработке привлекается команда специалистов – в нее входят инженеры по большим данным, бизнес-аналитики, финансисты и экономические консультанты, маркетологи, топ-менеджеры и даже психологи.

Биг Дата: проблемы и перспективы

Основная проблема Big Data – это сложность их хранения и обработки. Для этого требуются мощные сервера и компьютеры с большим запасом оперативной памяти - всего за месяц объем накопленной информации может превышать 5 тысяч Гб. Сортировкой этих данных занимается сложное ПО, а для анализа нужно привлекать узкоквалифицированных специалистов с опытом работы с Big Data в конкретной нише. Из-за этого большими данными пользуются в основном крупные компании. Иногда они могут предоставлять доступ более мелким организациям - например, так работает Google Analytics и Яндекс.Метрика.

Еще одна проблема Big Data – вопрос конфиденциальности. Вся информация должна тщательно фильтроваться так, чтобы персональные данные были надежно защищены и не использовались в целях, запрещенных законом. Из-за этого в команде обязательно должны быть квалифицированные юристы с опытом в сфере конфиденциальности и специалисты по кибербезопасности, которые будут защищать данные от утечки регулярно проверять систему на наличие уязвимостей.

По этим причинам сейчас работа с Big Data требует очень больших вложений - мелкий бизнес зачастую не может позволить себе такие затраты. При этом инвестиции не могут окупиться быстро - на это могут уйти годы. Но с каждым годом технология становится более распространенной – если в 2015 году их использовали только 17% компаний, то в 2022-2023 эта цифра превышает 50%. Big Data становятся все более доступными - если в будущем эта тенденция сохранится, то уже в конце десятилетия средний и малый бизнес сможет использовать большие данные на том же уровне, что и компании-гиганты в данный момент.

Итак, Big Data – это большие объемы информации, которые структурируют, обрабатывают и анализируют для принятия эффективных и обоснованных решений. Они могут применяться в разных сферах - от управления государством до тестирования рекламной стратегии для стартапа. Таким образом можно избежать ошибок и ненужных расходов, улучшить качество продукции, отследить потребности ЦА, более эффективно управлять персоналом - все это приведет к развитию компании и росту прибыли. Но, чтобы верно интерпретировать данные, понадобится комплексный подход команды специалистов – от инженеров в сфере айти до психологов.