Информационные технологии и техника постоянно развиваются и совершенствуются. Вместе с ними увеличивается объем электронных сведений, которые требуют не только обработки и хранения, но и проведения так называемого анализа. То, что еще 5-10 лет назад казалось большим, теперь – мизер.
Огромный объем информации принято называть специальным термином. А именно – Big Data. Это – целое направление в IT, требующее отдельного внимания. Каждой крупной и стремительно развивающейся компании необходим Data-специалист. Но не только фирмы и торговые точки пользуются большими данными. Они задействованы в государственных структурах и банковской деятельности.
В данной статье будет рассказано все о больших данных, а также о том, как они используются банками в реальной жизни. В конце каждый выяснит, каким образом можно выучиться на так называемого Data-специалиста.
Определение
Биг Дата – термин, который произошел от английского Big Data. Переводя фразу дословно, можно увидеть, что это «большие данные». Огромное количество информации, которое перешагивает за Тетрабайты.
Материалы в электронном виде подобных объемов невозможно обработать обычными компьютерами. Для этого используются специальные машины. А для анализа применяются различные технологии обработки больших «дат».
BigData может быть:
- структурированными;
- неструктурированными.
Это – совершенно разные сведения в электронном формате. Включают в себя текстовые и медиафайлы, таблицы, а также диаграммы и базы данных. Заранее определить оные невозможно.
Большие данные – подходы, методы и инструменты обработки структурированных и неструктурированных сведений огромных объемов, а также значительного преобразования в целях получения результатов. Используются в экономике, банковской деятельности и не только.
Свойства
Стоит обратить внимание на то, что для работы с большими данными используются специальные технологии, а также обученные для этого люди. Их называются аналитиками БигДат или BigData-Engineer.
Но соответствующий «объект» имеет ряд свойств. Если они (или хотя бы один из них) отсутствуют, к БигДате соответствующую информацию отнести не получится:
- Скорость. Данные увеличиваются в геометрической прогрессии и постоянно. Скорость их появления невероятно высокая.
- Неоднородность. Данные «объекты» в основе не имеют однородности. Это совершенно разные электронные материалы, которые собираются из различных источников.
- Объем. Размеры соответствующей составляющей не позволяет хранить материалы на обычных носителях. Объем информации постоянно увеличивается.
Это первоначальные свойства. По соответствующим трем параметрам раньше определялись большие данные. При дальнейшем развитии технологий и бизнеса появились совершенно новые черты оных. А именно:
- Полезность. Обрабатываемые материалы должны быть в обязательном порядке полезны не только экономике, но и использующих их предприятиям.
- Изменчивость. Потоки информации обладают собственными подъемами и падениями. Могут обладать периодичностью и сезонностью.
Анализ электронный материалов огромных объемов помогает в конечном итоге отсеивать лишние, ненужные конкретной сфере сведения. Остаются только данные, которые помогают эффективному ведению деятельности.
Основные источники
Большие данные собираются со всего мира. Но у них есть основные, «ключевые» источники. В ним принято относить:
- интернет (социальные сети, СМИ-издания, блоги и так далее);
- сведения, получаемые от считываемых девайсов;
- корпоративные материалы (архивы, базы данных, транзакции).
Но и из других источников соответствующие сведения тоже могут быть получены. Биг Data собираются постоянно со всех точек мира. Даже поисковые запросы, которые вводят пользователи, относятся к соответствующему элементу.
Принципы работы
Существуют различные методы и принципы работы с «дата». К ним относят:
- Расширяемость. Предусматривается горизонтальная масштабируемость носителей электронных материалов. Это значит, что при увеличении входящих потоков информации возрастает мощность и серверы для хранения.
- Устойчивость к отказам. Технологии Big Data – это методики и машины, которые время от времени могут выходить из строя. Но серверы и девайсы, предназначенные для хранения соответствующих потоков, должны быть устойчивыми. Доступ к сведениям обеспечивается на постоянной основе, независимо от ситуации.
- Локализация. Массивы хранятся и обрабатываются в рамках одного конкретного сервера. Это помогает экономить не только время, но и ресурсы на обмен сведениями.
Стоит обратить внимание на то, что для обработки данных используются разнообразные методы. Каждый из них предусматривает собственные нюансы, особенности и сферы применения. Это помогает аналитикам быстрее находить оптимальное решение для дальнейшего ведения деятельности компании или государственной структуры.
Методы работы
Ни один человек не сможет справиться с Биг Data без дополнительных устройств и вычислительных машин. С постоянным потоком сведений в электронном формате справляются специальные хранилища. Сначала большие данные поступают в место хранения, после чего пропускаются через специальные алгоритмы. Они помогают провести структуризацию, а также получить максимально полезную информацию для той или иной области.
Вследствие выполненных манипуляций обнаруживаются взаимосвязи, используемые для прогнозирования и предсказывания будущего. Справляться с подобными операциями помогает так называемый искусственный интеллект.
В процессе «изучения» массивов данных аналитики и специалисты соответствующей области следуют некоторых методам работы. К ним относят:
- машинное обучение;
- анализы соцсетей/настроений/дерева классификаций;
- ассоциации правил обучения;
- майнинг;
- генетическую алгоритмизацию;
- регрессионные анализы;
- сплит-тестинг;
- краудсорсинг;
- анализирование сетевой активности.
Все эти приемы способствуют разрешению различных сложных задач для бизнеса, государственных нужд, а также предпринимательства.
Машинное обучение
Данный прием позволяет работать искусственному интеллекту без явных признаков программирования. Машины собирают информацию, которая вводится пользователями, после чего предлагает схожий контент.
Машинное обучение помогает:
- определять, где спам, а где полезные данные;
- выдавать рекомендации на основе пользовательских предпочтений;
- узнавать, какие продукты считаются наиболее полезными и популярными;
- устанавливать так называемые юртарифы.
Это – лишь малая часть того, для чего применяется соответствующий прием. Но есть и другие варианты развития событий.
Анализирование
Существуют различные методы по управлению большими данными и работе с ними. Довольно распространены всевозможные анализы.
В случае с изучением настроений можно:
- опираясь на отзывы потребителей, улучшать деятельность предприятия;
- придумывать разнообразные стимулы и услуги, которые начнут предельно удовлетворять потребностям публики;
- на основе информации из социальных сетей понимать, о чем думают потенциальные клиенты.
Изучение социальных сетей – тоже относится к методам работы с «датами». Этот расклад помогает:
- понять, как люди тех или иных слоев населения выстраивают связи;
- выяснять популярность и значимость конкретного лица в социуме;
- искать самые короткие способы связи нескольких людей;
- понимать социальную структуру клиентских баз.
Статистическая классификация помогает при:
- автоматической классификации документации по категориям;
- разделении организмов по группам;
- разработке различных Личных Кабинетов и профилей в Сети.
С использованием регрессионного анализа удается:
- составлять прогнозы относительно того, как те или иные условия влияют на поведение публики;
- оценивать уровень удовлетворенности клиентуры;
- следить за зависимостью стоимости жилья в зависимости от площади пространства и района, в котором оно находится.
В экономике и предпринимательстве подобные приемы помогают решать различные проблемы и искать оптимальные решения при производстве. Но есть и другие варианты развития событий. Некоторые из них отличились особым спросом в банковской деятельности и системе государственного обеспечения.
Генетические алгоритмы
Большие данные могут обрабатываться при помощи генетических алгоритмов. Такая модель используется для:
- составления расписаний;
- расчета оптимального количества материалов при производстве с целью уменьшения расходов без ущерба качеству;
- создания искусственно творческого софта.
В основе лежат принципы эволюции, а также наследования, естественного отбора, а также мутаций.
Правила ассоциаций
Исследования правил ассоциаций – это своеобразная метода по обнаружению интересных взаимосвязей между различными переменами в крупных базах данных. Помогает:
- эффективному мерчендайзингу;
- извлечению данных о посетителях из журналов;
- анализировать биоинформацию;
- отслеживанию по журналам системного характера реальных и потенциальных злоумышленников;
- определять, как меняются покупательские потребности и способности.
Впервые такой прием использовался крупными торговыми сетями. Большие данные получали посредством POS-терминалов.
Глубинный анализ
Глубинный анализ является производной от технологий работы с обычной структурированной информацией в пределах небольших массивов. В новых условиях применяются более совершенные математические алгоритмы. Они основаны на цифровизации. Этот прием более известен как майнинг.
Краудсорсинг
Большие данные могут поступать одновременно из нескольких источников. Чтобы успешно обрабатывать оные, используется краудсорсинг.
В процессе реализации привлекается огромное количество людей. Они помогают искать выходы и решения для тех или иных обстоятельств.
Сплит-тестинг
На этот раз предстоит из общего массива информации выбрать несколько составляющих. Они сравниваются между собой в состояниях «до» и «после» корректировок. Этот расклад называют A/B-тестированием.
Он помогает:
- определять связи между двумя составляющими;
- выяснять факторы, которые имеют большее влияние на те или иные объекты;
- проводить огромное количество интеграций с максимальной точностью.
Сплит-тесты способствуют определению колебаний параметров. Для бизнеса найти подобные зависимости крайне важны.
Сетевая активность
Анализ большого объема данных может проводиться сетевым методом. Он встречается при исследовании соцсетей, а также взаимосвязей между собственниками профилей, сообществами, пабликами.
Посредством сетевой активности сервисы способны формировать рекомендации по возрасту, интересам, а также другим социально значимым параметрам.
Банковское дело
Методов анализа больших данных очень много. Выбрать один из предложенных вариантов не так-то просто, особенно когда требуется получать информацию сразу на нескольких сфер деятельности и итоговых целей.
Довольно часто больши да нные используются в банках. Они задействованы для:
- определения и анализа структуры расходов клиентуры;
- выяснения, по каким каналам осуществляются основные транзакции;
- классификацию публики и пользователей на сегменты в зависимости от их профилей;
- кросс-продажи продукции;
- управление продуктами банковского типа;
- предотвращение и обнаружение мошенничества/потенциальных угроз;
- оценки рисков, которые основываются на требованиях безопасности;
- составления отчетов;
- анализирования и реагирования на отзывы потенциальных клиентов.
Больше данные по мере роста объема поступаемой информации и увеличения клиентской базы становятся все более актуальными. Можно отыскать в Сети немало статей по данной теме. Но по ним не совсем понятно, как обстоят дела в рассматриваемой области в России.
Data и банки РФ
В России большие данные в банковской деятельности задействованы повсеместно. Самые крупные финансовые компании, в числе которых есть Сбербанк, используют их для того, чтобы:
- рассчитывать бонусы;
- проводить грамотный расчет премий и выплат;
- управлять сотрудниками;
- оценивать платежеспособность населения;
- прогнозировать возможность образования очередей в тех или иных отделениях;
- борьбы с мошенниками;
- предотвращения разнообразных рисков во время оказания услуг.
У Тинькофф-банка большие данные и их использование помогает предсказывать потребности потенциальной клиентуры. И тех, кто уже является пользователем системы. Также соответствующие приемы оценивают риски и развивают маркетинговые ходы с продажами.
Альфа-Банк тоже не пренебрегает соответствующими сведениями. Здесь большие данные в основном черпаются из социальных сетей, пабликов и сайтов-отзовиков. Они помогают компании развиваться и оценивать платежеспособность приходящих в отделения людей.
А ВТБ задействует информацию, чтобы формировать отчеты об отзывах, оставляемых в социальных сетях. Также большие данные способствуют сегментированию клиентов, составлению прогнозов доходов. Для финансовой отчетности подобные электронные материалы крайне важны.
Как стать специалистом
Для того, чтобы работать с большими данными, требуются определенные навыки, умения и знания. Освоить эту перспективную область не слишком трудно, если подготовиться ко всему заранее.
Существуют различные способы получения образования в сфере больших данных:
- Поступление в ВУЗ. В основном подразумеваются зарубежные университеты, так как в России BigData-Engineer не слишком распространены. Но можно отдать предпочтение IT и программированию, постепенно совершенствуясь.
- Самообразование. Хороший прием, если у человека уже есть общее понимание выбранного направления. Хорошее дополнение к остальным выходам из ситуации. Освоить соответствующую область собственными силами можно, но придется потратить немало времени и сил.
- Курсы. В Москве и других регионах полно образовательных центров, предлагающих курсы по большим данным. По окончанию выдается сертификат установленного образца. Есть предложения очные и заочные, для новичков и уже подвинутых «инженеров».
Лучше всего отдавать предпочтение последнему варианту, особенно если человек хочет освоить большие данные в кратчайшие сроки и «поэтапно».
Прокачать свои навыки владения инструментами и технологиями работы с большими данными можно онлайн на образовательной платформе OTUS:
