Решения для больших данных: как они реализуются на практике?
Мировой рынок больших данных обещает вырасти к 2025 году до рекордных 68 миллиардов долларов США, тогда как в 2019 году эта цифра была почти в пять раз меньше. Это означает, что номера израиля все чаще представляют продукты, основанные на этой концепции.
Существует общепринятое определение больших данных, которое уже было предложено IBM. По ее словам, большие данные описываются четырьмя параметрами (4В):
объем: эти данные генерируются постоянно
скорость: вам нужно быстро их обработать
разнообразие: используется множество источников и типов данных
достоверность: данные должны быть хорошего качества
Большие данные — это широкое понятие. Поэтому оно предполагает использование передовых цифровых решений. Среди них:
Машинное обучение, включая искусственные нейронные сети, методы сетевого анализа и оптимизации.
Краудсорсинг, потому что для анализа часто не хватает данных, которые способна собрать сама компания, что требует внешних данных.
Интеллектуальный анализ данных на основе правил ассоциации обучения, классификации и анализа данных
Интеграция гетерогенных данных
Имитационное моделирование и анализ
Визуализация аналитических данных с помощью изображений, графиков, таблиц и т. д.
Вместе или по отдельности эти решения способны собирать и обрабатывать колоссальные потоки неструктурированных данных. Однако они не способны самостоятельно решить ряд проблем больших данных, которые мы перечислим ниже.
Проблемы больших данных и их решения: 12 примеров, с которыми может столкнуться ваша компания
Проблемы больших данных
Непонимание того, как работать с большими данными.
Непонимание того, как работать с большими данными, открывает наш список проблем с данными. Когда компании начинают переходить на цифровые продукты, использующие большие данные, их сотрудники могут быть не готовы работать с такими передовыми решениями.
В результате внедрение неподготовленным персоналом может привести к значительному замедлению рабочих процессов, перебоям в рабочих процессах и множеству других ошибок. Пока ваши сотрудники не осознают все преимущества инноваций и не научатся их использовать, производительность может снизиться.
Чтобы преодолеть эти проблемы с данными, очень важно подключить квалифицированных экспертов или обучить существующих современным рабочим процессам, а также создавать и внедрять новые передовые цифровые решения.