7 нояб. 2023 г. Время чтения: Около 4 мин. Data Science

Для чего и кому нужны Big Data

Недавно мы с вами познакомились с основными понятиями Big Data, сегодня мы расскажем вам какие технологии и профессии ними связаны, приведем примеры их использования в реальной жизни и выясним, что общего у больших данных и Data Science.

Большие данные (англ. Big Data) — это огромные массивы разнообразной информации, которые требуют применения специальных подходов для работы с ними. Отличительные черты больших данных — колоссальные объемы, высокая скорость обновления и многообразие форматов. Для эффективной работы с ними нужны передовые технологии и методы сбора, хранения, обработки и анализа и, конечно же, квалифицированные кадры.

* Подробнее читайте в статье Big Data: основные понятия.

Анализ больших данных позволяет миру получать ценные знания, осуществлять научные открытия, улучшать бизнес-процессы, разрабатывать новые лекарства, продукты и услуги.

Главная цель специалиста по большим данным — превратить огромные массивы raw data в smart data, несущие стратегическую ценность для бизнеса и общества.

Перед тем как ответить на вопрос, кто же работает с большими данными, мы хотим рассказать вам о том....

Где и для чего применяется аналитика больших данных

Аналитика больших данных активно используется в самых разных сферах, но мы вам расскажем об основных.

Бизнес

Аналитика клиентов. Компании анализируют данные клиентов, их действия и предпочтения для создания персонализированных продуктов и услуг, улучшения уровня обслуживания и настройки актуальной рекламы.
Управление запасами и логистика. Данные о складских запасах, снабжении, логистике и спросе собираются для оптимизации управления запасами, прогнозирования спроса, улучшения эффективности поставок и сокращения затрат на логистику.
Финансовый анализ. Анализ записей транзакций, клиентских данных, рыночных трендов проводится с целью обнаружения мошенничества, оценки рисков, проведения прогнозов и принятия инвестиционных решений.
Маркетинговые исследования. Здесь технологии больших данных помогают определить эффективность маркетинговых кампаний, идентифицировать новые рыночные возможности и разработать точные стратегии продвижения товаров и услуг.
Прогнозирование и анализ трендов. Большие объемы данных помогают компаниям прогнозировать будущие тенденции и тренды, определять новые возможности и адаптироваться к изменчивому рынку.
Управление качеством и обслуживание клиентов. Компании постоянно мониторят и анализируют информацию о качестве продуктов, удовлетворенности клиентов и обратной связи для выстраивания процессов обслуживания клиентов и повышения уровня лояльности.

Наука

В геномике Big Data нужны для анализа генетических данных и поиска связей между генами и наследственными заболеваниями.
В астрономии обнаруживать новые планеты, изучать эволюцию Вселенной, исследовать черные дыры и иные увлекательные космические вещи помогает анализ данных, полученных от телескопов или спутников.
В экологии большие данные позволяет ученым изучать взаимодействие между разными экосистемами, прогнозировать изменения климата, а также разрабатывать стратегии для сбережения окружающей среды и биологического разнообразия.
В физике элементарных частиц анализ этих данных позволяет исследователям открывать новые элементарные частицы, понимать природу темной материи и темной энергии, а также проверять фундаментальные физические теории.

Медицина

Персонализированная медицина: врачи с помощью полученных и обработанных медицинских данных предсказывают персональные риски развития заболеваний, а также предлагают выбор наиболее эффективных лекарств и делают прогноз результата лечения.
Обнаружение эпидемий и общественное здравоохранение: Big Data позволяет мониторить и анализировать данные о заболеваниях, распространении вирусов и эпидемиологических параметрах. Это помогает обнаруживать вспышки заболеваний, прогнозировать распространение эпидемий и вовремя принимать меры.
Клинические исследования: чтобы исследователи находили новые лекарства, лечебные подходы и методы диагностики постоянно собирается и анализируется огромное количество информации о пациентах, включая историю болезни, результаты лабораторных исследований, медицинские изображения.
Улучшение здравоохранения и управление больницами: распределение ресурсов, улучшение качества ухода, прогнозирование необходимости в медицинском оборудовании и планировании служб также происходит за счет анализа Больших данных.

Образование

Анализ данных студентов
Персонализированное обучение.

Сфера Безопасности

Кибербезопасность
Общественная безопасность
Безопасность предприятий
Мониторинг и предсказание аварий.

Также Big Data пользуются технологические и транспортные компании, финансовые учреждения и государственные органы, и даже создаются отдельные компании по аналитике данных.

Примеры использования Big Data

Для того, чтобы вам не было скучно, давайте рассмотрим реальные примеры из разных сфер.

Бизнес

Amazon использует big data для изучения корзин покупателей, рекомендаций, ценообразования, таргетинга рекламы, логистики
Netflix использует big data аналитику для персонализированных рекомендаций фильмов и сериалов.

Сфера науки

В проекте Большого адронного коллайдера данные нужны для изучения столкновений частиц, поиска бозона Хиггса и темной материи
Проект SETI применяет большие данные для поиска разумной жизни во Вселенной.

Медицина

В проекте по расшифровке генома человека Большие данные применяются для анализа ДНК и выявления генетических причин заболеваний
IBM Watson Health использует big data для персонализированной медицины
Компания Apple использовала инструменты Big Data на массивах медицинских данных, чтобы внедрить функцию ЭКГ в Apple Watch.

Образование

Платформа Coursera анализирует поведение студентов онлайн-курсов, чтобы дать им обратную связь
Платформа Khan Academy применяет ее для анализа успеваемости и составления индивидуальных планов для студентов.

Сфера безопасности

Агентство национальной безопасности США использует Big Data для борьбы с терроризмом, хакерством и мошенничеством путем анализа коммуникаций на предмет выявления подозрительных лиц и действий.
Splunk предлагает платформу для обработки и анализа больших данных в реальном времени. Они помогают организациям обнаруживать и реагировать на киберугрозы, создавать аналитические отчеты и мониторить безопасность своих сетей и систем.

Big Data и Data Science — в чем разница

Big Data и Data Science — это два термина, которые часто используются в связи с анализом данных. Однако эти термины не являются синонимами и имеют различные значения и области применения.

Big Data — это данные, а Data Science — это наука о данных. Big Data является объектом изучения и применения Data Science.

Однако Data Science может работать не только с Большими данными, но и с любыми другими данными. А Big Data могут быть проанализированы не только с помощью Data Science, но и с помощью других методов и технологий. — Вот такая вот загадка!

Кто работает с большими данными

Работа с большими данными требует навыков в сфере ИТ, математики, статистики и машинного обучения.

Специалисты по большим данным

Data Engineer отвечает за разработку инфраструктуры для сбора, хранения и обработки больших данных. Использует такие технологии, как Hadoop, Spark, Kafka.
Data Analyst занимается извлечением знаний из данных, их очисткой, трансформацией, визуализацией. Применяет SQL, Python, статистику.
Data Scientist строит модели машинного обучения для решения различных прикладных задач на основе больших данных. Работает с TensorFlow, SciKit Learn.
Data Visualization Specialist проектирует инфографику и дашборды для наглядного представления результатов анализа данных. Применяет Tableau, D3.js.
Data Steward занимается контролем качества и целостности данных, обеспечением их безопасности и доступности. Пользуется инструментами Data Governance и Data Quality.