Big Data без страха: Как подружиться с большими данными - стр. 5

4. Аналитика данных

Аналитика данных – это процесс систематического применения статистических и логических методов для извлечения полезной информации из данных. Она делится на несколько уровней:

– Описательная аналитика: эта форма анализа отвечает на вопрос «Что произошло?». Примером может служить анализ продаж за предыдущий год для определения трендов.

..

– Прогностическая аналитика: отвечает на вопрос «Что может произойти?». Это включает прогнозирование будущих продаж с использованием исторических данных и моделей машинного обучения.

– Прескриптивная аналитика: отвечает на вопрос «Что делать?». Предприятия используют эту аналитическую форму для оптимизации решений на основе прогностических моделей.

5. Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение и искусственный интеллект стали неотъемлемой частью анализа больших данных. Эти технологии позволяют системам самостоятельно учиться на основе огромных массивов данных и делать точные прогнозы.

Например, алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа исторических данных покупок, чтобы рекомендовать клиентам товары, которые они, скорее всего, захотят купить. Модели могут эффективно выявлять аномалии, такие как возможные мошеннические транзакции.

6. Визуализация данных

Визуализация данных – это искусство представления информации в графическом или визуальном формате, чтобы упростить процесс анализа и понимания данных. Хорошо выполненная визуализация данных помогает бизнесменам принимать более обоснованные решения.

Инструменты, такие как Tableau или Power BI, позволяют создавать интерактивные дашборды, где любой пользователь сможет быстро уловить ключевые тренды и показатели производительности. Например, создание графиков для визуализации объема продаж по регионам поможет понять, где сосредоточены ваши наибольшие прибыли.

Заключение

Понимание ключевых понятий в мире больших данных является обязательным шагом для любого бизнеса, стремящегося максимально использовать свои данные. От облачных технологий до аналитики, каждый из этих аспектов вносит свой вклад в создание эффективных систем обработки и анализа данных. Освоив эти концепции, вы сможете не только снизить уровни неопределенности, связанные с работой с большими данными, но и использовать их для достижения стратегических бизнес-целей.

Большие данные не появились внезапно – их история коренится в развитии технологий и изменении потребностей бизнеса и общества. Понимание предмета требует анализа его эволюции, чтобы знать, как подходить к этой области в будущем.

Первые шаги: Появление данных

Рассмотрим, как небольшие объемы данных в прошлом со временем трансформировались в крупные массивы. В начале эпохи цифровых технологий в 1960-х годах данные хранились в основном в виде таблиц и карточек. С ростом вычислительных мощностей и доступности компьютеров в 1980-х годах начали появляться базы данных, которые позволили структурировать данные и выполнять над ними базовые операции. В этот период основное внимание уделялось количеству данных, а не их качеству.

Бум интернета и неструктурированные данные

С началом массового использования интернета в 1990-х годах объем создаваемых данных значительно увеличился. Вектором изменений стали неструктурированные данные, такие как текстовые сообщения, изображения, видео и аудио. Facebook* социальная сеть, признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ, YouTube и другие социальные платформы стали двигателями этого процесса, так как каждый пользователь стал не только потребителем информации, но и создателем контента. Расширение объема данных потребовало новых подходов для их обработки и анализа.