Уважаемые слушатели! Обращаем ваше внимание, что 01.05.2024 и 09.05.2024 у нас выходные дни. Вы можете оставить сообщение в чате, мы обязательно ответим!
Уважаемые слушатели! Теперь для вас работает номер технической поддержки 8 (800) 444-28-35 с 9:00 до 21:00

Частным лицам +7 (495) 232-32-16

Слушателям
от организации
+7 (495) 780-48-44

+7 (495) 780-48-49

Большие данные для большого бизнеса: зачем компаниям работать с Big Data

В последнее время мы постоянно слышим о больших данных и об их значении для бизнеса. Однако вряд ли мы представляем себе, насколько данные действительно велики. Каждый день в мире генерируется 2,5 квинтиллиона байт информации (квинтиллион — число с 18 нулями), но анализу подвергается всего... 1% от этого массива. Откуда берутся эти данные, зачем их анализировать и как это поможет в развитии бизнеса, рассматриваем в этом материале

Что такое данные

Данные — это все, что генерируют пользователи, это огромные массивы самой разной информации: текстовой, числовой, видео, изображений и т.д. Сам термин «большие данные» предложил в 2008 году редактор журнала Nature Клиффорд Линч, и с тех пор и до сегодняшнего дня не выработано единого критерия, чтобы определить, что относится к большим данным.

Сведения поступают из нескольких источников: Интернет вещей, социальные сети, блоги, электронные СМИ, статистика компаний (транзакции, заказы, базы данных пользователей и клиентов), показания различных приборов, официальная статистика и т.д. Для хранения данных существуют специальные Data-центры: первый коммерческий центр появился в 1953 году. В нем содержалась информация о пассажирах American Airlines, и это был настоящий прорыв: в то время посадочные талоны выписывали от руки, а архивы документов хранились в обычных коробках. Понятно, что ни о каком упорядоченном хранении архивов в таких условиях говорить не приходилось.

Сегодня самый крупный Data-центр находится в Китае, его площадь составляет почти 2 млн кв. м. Самый защищенный центр находится в Голландии: CyberBunker расположен в бункере, который уходит под землю на четыре уровня. Больше всего ЦОДов находится в Великобритании, только в одном Лондоне их около 350.

Сегодня выделяют шесть основных характеристик больших данных.

  • Объем

  • Скорость накопления и обработки

    Большие данные накапливаются очень быстро и регулярно обновляются, поэтому для их корректной обработки нужны самые продвинутые технологии

  • Разнообразие типов

    Большие данные могут быть структурированными, неструктурированными и частично структурированными

  • Достоверность

  • Изменчивость

    Потоки данных не бывают равномерными, у них тоже есть пики и спады. От характера потока данных зависит то, как просто или сложно будет их анализировать

  • Ценность или значимость

Зачем компаниям большие данные

На основе анализа больших данных компании получают ценные сведения, которые используют для

  • уточнения и детализации портрета целевой аудитории;
  • создания персонифицированных предложений;
  • актуализации базы данных и ее своевременного обновления;
  • сбора информации о сильных и слабых сторонах продукта, что важно для его усовершенствования;
  • оптимизации логистики;
  • pасчета рисков;
  • cоставления прогнозов поведения потребителей и изменения динамики продаж.

Успешные кейсы использования больших данных

  • Zarina

    01

    На основе анализа больших данных разработала систему персонализированной рекомендации товаров, благодаря чему выручку удалось увеличить на 28%.

  • Alltime

    02

    На основе анализа больших данных разработала систему персонализированных предложений и предложений сопутствующих товаров. В итоге рост выручки по последней категории составил 13,2%, а за счет оптимизированных поисковых рекомендаций удалось нарастить выручку еще на 32%

  • Утконос

    03

    С помощью анализа больших данных оптимизировал маркетинговые кампании. В итоге рост доходов по e-mail каналу составил более 40%, а по каналу СМС — 8%. Общее количество заказов удалось увеличить на 2%.

Кто в компании отвечает за обработку данных?

Data Analyst

Осуществляет первичную обработку, должен владеть SQL, Python/R, Excel и BI инструментами.

Data Engineer

Проектирует системы хранения и обработки данных, его главным инструментом является платформа Big Data.

Data Scientist

Анализирует большие объемы данных, владеет инструментами статистики, машинного обучения, знает Python и языки R и SQL

Project Manager

Управляет проектами и умеет формировать команды и выстраивать их работу.

Business Analyst

Дает задания Data Scientist и использует их результаты для решения прикладных задач бизнеса. Его основные инструменты находятся в области BI

Какими навыками должен обладать специалист по обработке данных

  • Знать математику и статистику

    Основа науки о данных — это математические алгоритмы. Именно поэтому погружение в Data Science стоит начать с изучения матанализа

  • Владеть техническими инструментами

    В частности основами программирования. Одни из самых популярных языков для работы с большими данными — это Python и SQL. Инструменты постоянно развиваются, поэтому свои знания в этой области надо все время обновлять

  • Знать и уметь применять инструменты аналитики

    Это обязательная компетенция для тех, кто работает с Big Data

  • Визуализировать результаты исследований

    Так как это упрощает работу с данными и наглядно демонстрирует результаты работы

Центр «Специалист» предлагает большое разнообразие курсов по анализу данных

Согласно прогнозу американской компании Gartner, по итогам 2024 года мировые расходы на информационные технологии достигнут 5,1 трлн долларов. Это все расходы на IT, лидирующую роль в которых будут играть расходы на специалистов по Data Science. Если вы хотите развиваться в перспективной области, выбирайте курсы «Специалиста» и учитесь у лучших профессионалов. 

Курсы по обработке и анализу данных

Эти курсы предназначены для специалистов, работающих с инструментами анализа данных: аналитиков, разработчиков аналитических решений и приложений, экономистов и маркетологов.

Специалисты по бизнес-аналитике, Big Data и Data Mining необходимы практически каждой современной организации, а в особенности – средним и крупным предприятиям с разветвленной системой филиалов.

Курсы для разработчиков нейросетей

Каждый шестой российский пользователь нейросетей использует их для работы ежедневно. Искусственный интеллект помогает решать множество задач: от анализа данных до создания забавных картинок. 

В России сейчас доступно большое число бесплатных нейросетей, в том числе Dream, Stable Diffusion, ruDALL-E, «Кандинский», AIVA, Mubert, Soundraw, Smodin, Retext.AI и другие. Часто у компаний возникает необходимость в создании собственных нейросетей и их обучении под конкретные задачи. 

Этим занимаются разработчики, которые должны владеть инструментами аналитики, проектирования автоматизированных систем, создавать ПО для систем искусственного интеллекта, тестировать прототипы и модели, а также обучать нейросети. В центре «Специалист» вы можете пройти комплексную подготовку или изучить курс по конкретной проблеме из этой области.

Курсы по визуализации данных

Например, «Профессионал по бизнес - анализу и визуализации данных в Microsoft Excel и Power BI»

Специалист в области анализа и визуализации данных в Microsoft Excel и Power BI – это сотрудник, который особенно востребован в российских и зарубежных компаниях в цифровую эпоху. Бизнес-аналитикам уже недостаточно собрать данные и на основе их оценки описать ситуацию на рынке. Им необходимо работать с большими массивами информации, быстро обрабатывать их и наглядно представлять тенденции. Для этого существуют эффективные инструменты, такие как Excel и Power BI, со всеми возможностями которых вы познакомитесь на специальной дипломной программе нашего Центра.


17.12.2024

envelope

Спасибо! Вам на e-mail отправлено письмо со ссылкой для подтверждения

Если письмо не пришло, поищите его в папке со спамом или повторите подписку

email-checked.png

Вы подписались на рассылку

Как будет оформлено обучение?

Оплачивать будет:

Спасибо за обращение! Ваш менеджер свяжется с Вами в течение нескольких минут.