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.

* Описание профессий смотри в Путеводителе по профессиям Data Science.