Заказать звонок
Оставьте Ваш номер, и мы перезвоним в удобное время и ответим на все вопросы!
В каких областях применяются большие данные?
Вы же знаете эту известную шутку? Big Data — это как секс до 18:
Но давайте начистоту, с любой шумихой рядом всегда будет идти обычное любопытство: что за сыр-бор и есть ли там что-то действительно важное? Если коротко — да, есть.
1. Технологии Big Data там, где они зародились
Большие IT компании — то место, где зародилась наука о данных, поэтому их внутренняя кухня в этой области интереснее всего. Кампания Google, родина парадигмы Map Reduce, создала внутри себя целое подразделение, единственной целью которого является обучение своих программистов технологиям машинного обучения.
2. Большие Данные на 4 колесах
Современный автомобиль — накопитель информации: он аккумулирует все данные о водителе, окружающей среде, подключенных устройствах и о себе самом. Уже скоро одно транспортное средство, которое подключено к сети наподобие той, что объединяет электромобили Tesla Model S, будет генерировать до 25 Гб данных за час.
Транспортная тематика используется автопроизводителями на протяжении многих лет, но сейчас лоббируется более сложный метод сбора данных, который в полной мере задействует Big Data. А это значит, что теперь технологии могут оповестить водителя о плохих дорожных условиях путем автоматической активации антиблокировочной тормозной и пробуксовочной системы.
3. Применение Больших Данных в медицине
Реализация технологий Big Data в медицинской сфере позволяет врачам более тщательно изучить болезнь и выбрать эффективный курс лечения для конкретного случая. Благодаря анализу информации, медработникам становится легче предсказывать рецидивы и предпринимать превентивные меры. Как результат — более точная постановка диагноза и усовершенствованные методы лечения.
4. Анализ данных уже стал стержнем розничной торговли
Понимание пользовательских запросов и таргетинг — одна из самых больших и максимально освещенных широкой публике областей применения инструментов Big Data. Большие Данные помогают анализировать клиентские привычки, чтобы в дальнейшем лучше понимать запросы потребителей. Компании стремятся расширить традиционный набор данных информацией из социальных сетей и историей поиска браузера с целью формирования максимально полной клиентской картины.
5. Большие Данные на страже закона и порядка
За последние несколько лет правоохранительным структурам удалось выяснить, как и когда использовать Большие Данные. Общеизвестным фактом является то, что Агентство национальной безопасности применяет технологии Больших Данных, чтобы предотвратить террористические акты. Другие ведомства задействуют прогрессивную методологию, чтобы предотвращать более мелкие преступления.
6. Как технологии Big Data помогают развиваться городам
Генеральный директор Veniam Жоао Баррос демонстрирует карту отслеживания Wi-Fi-роутеров в автобусах города Порту
Анализ данных также применяется для улучшения ряда аспектов жизнедеятельности городов и стран. Например, зная точно, как и когда использовать технологии Big Data, можно оптимизировать потоки транспорта. Для этого берется в расчет передвижение автомобилей в режиме онлайн, анализируются социальные медиа и метеорологические данные. Сегодня ряд городов взял курс на использование анализа данных с целью объединения транспортной инфраструктуры с другими видами коммунальных услуг в единое целое. Это концепция «умного» города, в котором автобусы ждут опаздывающий поезд, а светофоры способны прогнозировать загруженность на дорогах, чтобы минимизировать пробки.
7. Двигатель прогресса в сфере маркетинга и продаж
В маркетинге инструменты Big Data позволяют выявить, продвижение каких идей на том или ином этапе цикла продаж является наиболее эффективным. С помощью анализа данных определяется, как инвестиции способны улучшить систему управления взаимоотношениями с клиентами, какую стратегию следует выбрать для повышения коэффициента конверсии и как оптимизировать жизненный цикл клиента. В бизнесе, связанном с облачными технологиями, алгоритмы Больших Данных применяют для выяснения того, как минимизировать цену привлечения клиента и увеличить его жизненный цикл.
8. Анализ данных в масштабах планеты
Не менее любопытно то, как эти технологии применяются для снижения влияния человека на Землю. Возможно, что именно машинное обучение в конечном счете будет единственной силой, способной поддерживать хрупкое равновесие. Тема влияния человека на глобальное потепление до сих пор вызывает много споров, поэтому только достоверные предсказательные модели на основе анализа большого объема данных могут дать точный ответ. В конечном счете, снижение выбросов поможет и нам всем: мы будем меньше тратиться на энергию.
Банки. Несколько кредитных учреждений в России заявляют о себе как о высокотехнологичных структурах, говоря о внедрении нейронных сетей, сборе данных по социальным сетям и т.д. (Сбербанк, ВТБ, «Тинькофф банк», «Альфа-банк»). Это, опять же, часть их PR-работы с аудиторией. Причем внедрение ИИ позволяет зарабатывать миллиарды долларов. В реальности картина такова, что этим занимается в России каждый второй более-менее крупный банк, а в недалеком будущем будет каждый. Соответственно, в банковской сфере стабильно есть спрос на специалистов по обработке больших данных.
Промышленность. В последние годы идет бурное развитие нейронных сетей и машинного обучения в различных областях промышленности — например, в металлургической. В частности, речь идет о сотрудничестве Yandex Data Factory с Магнитогорским металлургическим комбинатом и другими предприятиями. Эта тема широкой публике не очень известна. Соответствующие статьи появляются только в специализированных изданиях. Хайп поднимается вокруг более очевидных «потребительских» вещей, вроде приложения Adobe Sensei. Но это не значит, что автоматизированный Photoshop — самое яркое достижение в области ИИ.
Склады. По всему миру склады переходят на практически полную автоматизацию с применением ИИ. Один из примеров — компания Symbotic, производящая автоматизированные склады, для обслуживания которых требуется всего восемь-девять человек в смену. Грузчики на этом складе заменены роботамис компьютерным зрением. Для таких объектов всегда будут требоваться операторы с соответствующей подготовкой. Подобный склад от другого производителя был недавно открыт в Подмосковье. Бизнес довольно осторожно относится к такого рода нововведениям. Компании наблюдают друг за другом и ждут, пока кто-то первый успешно внедрит инновацию. И уже тогда начнется лавинообразный процесс повсеместного применения. Именно это и ждет складское хозяйство в ближайшие пару лет.
Сейчас Big Data — это не абстрактное понятие, которое, может быть, найдет свое применение через пару лет. Это вполне рабочий набор технологий, способный принести пользу практически во всех сферах человеческой деятельности: от медицины и охраны общественного порядка до маркетинга и продаж. Этап активной интеграции Больших Данных в нашу повседневную жизнь только начался, и кто знает, какова будет роль Big Data уже через несколько лет?
Информация со всевозможных систем слежения в режиме реального времени также поступает на сервера той или иной компании. Телевидение и радиовещание, базы звонков операторов сотовой связи – взаимодействие каждого конкретного человека с ними минимально, но в совокупности вся эта информация становится большими данными.
Технологии больших данных стали неотъемлемыми от научно-исследовательской деятельности и коммерции. Более того, они начинают захватывать и сферу государственного управления – и везде требуется внедрение все более эффективных систем хранения и манипулирования информацией.
Результаты внедрения технологий больших данных:
- все об этом думают;
- все об этом говорят;
- все думают, что их друзья это делают;
- почти никто этого не делает;
- тот, кто это делает, делает это плохо;
- все думают, что в следующий раз лучше получится;
- никто не принимает мер безопасности;
- любому стыдно признаться в том, что он чего-то не знает
- если у кого-то что-то получается, от этого всегда много шума.
Но давайте начистоту, с любой шумихой рядом всегда будет идти обычное любопытство: что за сыр-бор и есть ли там что-то действительно важное? Если коротко — да, есть.
1. Технологии Big Data там, где они зародились
Большие IT компании — то место, где зародилась наука о данных, поэтому их внутренняя кухня в этой области интереснее всего. Кампания Google, родина парадигмы Map Reduce, создала внутри себя целое подразделение, единственной целью которого является обучение своих программистов технологиям машинного обучения.
2. Большие Данные на 4 колесах
Современный автомобиль — накопитель информации: он аккумулирует все данные о водителе, окружающей среде, подключенных устройствах и о себе самом. Уже скоро одно транспортное средство, которое подключено к сети наподобие той, что объединяет электромобили Tesla Model S, будет генерировать до 25 Гб данных за час.
Транспортная тематика используется автопроизводителями на протяжении многих лет, но сейчас лоббируется более сложный метод сбора данных, который в полной мере задействует Big Data. А это значит, что теперь технологии могут оповестить водителя о плохих дорожных условиях путем автоматической активации антиблокировочной тормозной и пробуксовочной системы.
3. Применение Больших Данных в медицине
Реализация технологий Big Data в медицинской сфере позволяет врачам более тщательно изучить болезнь и выбрать эффективный курс лечения для конкретного случая. Благодаря анализу информации, медработникам становится легче предсказывать рецидивы и предпринимать превентивные меры. Как результат — более точная постановка диагноза и усовершенствованные методы лечения.
4. Анализ данных уже стал стержнем розничной торговли
Понимание пользовательских запросов и таргетинг — одна из самых больших и максимально освещенных широкой публике областей применения инструментов Big Data. Большие Данные помогают анализировать клиентские привычки, чтобы в дальнейшем лучше понимать запросы потребителей. Компании стремятся расширить традиционный набор данных информацией из социальных сетей и историей поиска браузера с целью формирования максимально полной клиентской картины.
5. Большие Данные на страже закона и порядка
За последние несколько лет правоохранительным структурам удалось выяснить, как и когда использовать Большие Данные. Общеизвестным фактом является то, что Агентство национальной безопасности применяет технологии Больших Данных, чтобы предотвратить террористические акты. Другие ведомства задействуют прогрессивную методологию, чтобы предотвращать более мелкие преступления.
6. Как технологии Big Data помогают развиваться городам
Генеральный директор Veniam Жоао Баррос демонстрирует карту отслеживания Wi-Fi-роутеров в автобусах города Порту
Анализ данных также применяется для улучшения ряда аспектов жизнедеятельности городов и стран. Например, зная точно, как и когда использовать технологии Big Data, можно оптимизировать потоки транспорта. Для этого берется в расчет передвижение автомобилей в режиме онлайн, анализируются социальные медиа и метеорологические данные. Сегодня ряд городов взял курс на использование анализа данных с целью объединения транспортной инфраструктуры с другими видами коммунальных услуг в единое целое. Это концепция «умного» города, в котором автобусы ждут опаздывающий поезд, а светофоры способны прогнозировать загруженность на дорогах, чтобы минимизировать пробки.
7. Двигатель прогресса в сфере маркетинга и продаж
В маркетинге инструменты Big Data позволяют выявить, продвижение каких идей на том или ином этапе цикла продаж является наиболее эффективным. С помощью анализа данных определяется, как инвестиции способны улучшить систему управления взаимоотношениями с клиентами, какую стратегию следует выбрать для повышения коэффициента конверсии и как оптимизировать жизненный цикл клиента. В бизнесе, связанном с облачными технологиями, алгоритмы Больших Данных применяют для выяснения того, как минимизировать цену привлечения клиента и увеличить его жизненный цикл.
8. Анализ данных в масштабах планеты
Не менее любопытно то, как эти технологии применяются для снижения влияния человека на Землю. Возможно, что именно машинное обучение в конечном счете будет единственной силой, способной поддерживать хрупкое равновесие. Тема влияния человека на глобальное потепление до сих пор вызывает много споров, поэтому только достоверные предсказательные модели на основе анализа большого объема данных могут дать точный ответ. В конечном счете, снижение выбросов поможет и нам всем: мы будем меньше тратиться на энергию.
Банки. Несколько кредитных учреждений в России заявляют о себе как о высокотехнологичных структурах, говоря о внедрении нейронных сетей, сборе данных по социальным сетям и т.д. (Сбербанк, ВТБ, «Тинькофф банк», «Альфа-банк»). Это, опять же, часть их PR-работы с аудиторией. Причем внедрение ИИ позволяет зарабатывать миллиарды долларов. В реальности картина такова, что этим занимается в России каждый второй более-менее крупный банк, а в недалеком будущем будет каждый. Соответственно, в банковской сфере стабильно есть спрос на специалистов по обработке больших данных.
Промышленность. В последние годы идет бурное развитие нейронных сетей и машинного обучения в различных областях промышленности — например, в металлургической. В частности, речь идет о сотрудничестве Yandex Data Factory с Магнитогорским металлургическим комбинатом и другими предприятиями. Эта тема широкой публике не очень известна. Соответствующие статьи появляются только в специализированных изданиях. Хайп поднимается вокруг более очевидных «потребительских» вещей, вроде приложения Adobe Sensei. Но это не значит, что автоматизированный Photoshop — самое яркое достижение в области ИИ.
Склады. По всему миру склады переходят на практически полную автоматизацию с применением ИИ. Один из примеров — компания Symbotic, производящая автоматизированные склады, для обслуживания которых требуется всего восемь-девять человек в смену. Грузчики на этом складе заменены роботамис компьютерным зрением. Для таких объектов всегда будут требоваться операторы с соответствующей подготовкой. Подобный склад от другого производителя был недавно открыт в Подмосковье. Бизнес довольно осторожно относится к такого рода нововведениям. Компании наблюдают друг за другом и ждут, пока кто-то первый успешно внедрит инновацию. И уже тогда начнется лавинообразный процесс повсеместного применения. Именно это и ждет складское хозяйство в ближайшие пару лет.
Сейчас Big Data — это не абстрактное понятие, которое, может быть, найдет свое применение через пару лет. Это вполне рабочий набор технологий, способный принести пользу практически во всех сферах человеческой деятельности: от медицины и охраны общественного порядка до маркетинга и продаж. Этап активной интеграции Больших Данных в нашу повседневную жизнь только начался, и кто знает, какова будет роль Big Data уже через несколько лет?
Информация со всевозможных систем слежения в режиме реального времени также поступает на сервера той или иной компании. Телевидение и радиовещание, базы звонков операторов сотовой связи – взаимодействие каждого конкретного человека с ними минимально, но в совокупности вся эта информация становится большими данными.
Технологии больших данных стали неотъемлемыми от научно-исследовательской деятельности и коммерции. Более того, они начинают захватывать и сферу государственного управления – и везде требуется внедрение все более эффективных систем хранения и манипулирования информацией.
Результаты внедрения технологий больших данных:
- рост качества клиентского сервиса;
- оптимизация интеграции в цепи поставок;
- оптимизация планирования организации;
- ускорение взаимодействия с клиентами;
- повышение эффективности обработки запросов клиентов;
- снижение затрат на серви
- оптимизация обработки клиентских заявок.