Перейти к контенту
Линии связи вокруг земного шара: футуристический технологический фон со световым эффектом, 3D-иллюстрация / фон с изображением взаимосвязей в масштабе мира

Что такое большие данные?

Значение аналитики больших данных

Большие данные — это океан информации, в который мы ежедневно погружаемся: зеттабайты данных, поступающих от наших компьютеров, мобильных устройств и аппаратных датчиков. Эти данные используются организациями для принятия решений, оптимизации процессов и политик, а также для создания ориентированных на клиента продуктов, услуг и клиентского опыта. Слово «большие» в этом определении говорит не только об объеме данных, но и о разнообразии и сложности их характера. Как правило, они превышают возможности традиционных баз данных по сбору, управлению и обработке данных. Кроме того, большие данные могут поступать из любой точки земного шара и от любого устройства, которое мы можем отслеживать в цифровом формате. Метеорологические спутники, устройства Интернета вещей (IoT), дорожные камеры, тенденции в социальных сетях — вот лишь несколько источников данных, которые извлекаются и анализируются ради повышения устойчивости и конкурентоспособности компаний.

Истинная ценность больших данных измеряется уровнем возможности их анализа и понимания. Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и современные технологии баз данных позволяют визуализировать и анализировать большие данные в режиме реального времени и получать ценную информацию для последующих действий. Аналитика больших данных помогает компаниям эффективно использовать имеющиеся данные для реализации новых возможностей и разработки бизнес-моделей. Джеффри Мур (Geoffrey Moore), автор и аналитик в области управления, метко заметил: «Без анализа больших данных компании остаются слепыми и глухими; они блуждают по интернету, словно олени по автостраде».

Машинное обучение и большие данные

Алгоритмы машинного обучения определяют входящие данные и выявляют в них закономерности. Полученные знания используются для принятия обоснованных бизнес-решений и автоматизации процессов. Машинное обучение успешно работает на основе больших данных, поскольку чем надежнее анализируемые наборы данных, тем больше возможностей для обучения, постоянного развития и адаптации процессов системы.

Часто задаваемые вопросы по большим данным

Наверх