Маленькая big data: как поставить анализ данных на конвейер

- kbrbank

Маленькая big data: как поставить анализ данных на конвейер

В Анахейме, США проходит глобальное мероприятие Teradata Partners. О том, как действеннее трудиться с Big Data и как применить на практике упорядоченные выжимки из массивов разносортной информации, сообщает из Калифорнии корреспондент Bankir.ru.

Термин Big Data с 2008 года успел распространиться далеко за пределами IT-сообщества, и сейчас приёмы и методы работы с громадными данными жарко обсуждаются на мероприятиях для маркетологов, рекламщиков, продажников и, само собой разумеется, финансистов. Польза от Big Data помой-му сомнению уже не подвергается. Вопрос только: как организовать максимально громадный количество «руды», как верно настроить инструменты для извлечения нужной информации и что позже с ней делать?

С рудой все более либо менее ясно. В ситуации, в то время, когда к Сети подключено большинство экономически активных субъектов и любой залогинен в добром десятке социальных сетей и сервисов, задокументировать любой ход — не неприятность. Вишенка на торте — нескончаемые потоки информации в соцсетях, где люди добровольно и с громадным наслаждением говорят о себе. Собранную информацию систематизируются, обезличиваются и продаются всем желающим.

И не смотря на то, что обезличенность в этом случае достаточно условна, со стороны законодательства к такому сбору информации вопросов не появляется.

Имеется собственные мелкие громадные эти и у банков. И с ними также возможно действенно трудиться.

Около полутора лет назад на мероприятиях, посвященных Big Data, заговорили о носимых датчиках.

Около полутора лет назад на мероприятиях, посвященных Big Data, заговорили о носимых датчиках. Умные часы, фитнес-браслеты, NFC-метки, домашние датчики, информирующие данные в интернет,— все это формирует еще один громадный массив информации о услуг потребителей и жизни товаров. Значительно более занимательный, чем соцсети. Не смотря на то, что, казалось бы, что возможно занимательнее?

Общее состояние организма, привычные маршруты, средняя скорость на том либо другом отрезке дороги, любимые места, время нахождения в них — читатель сам может дополнить перечень того, что может сказать невинный браслет на руке.

Инструменты обработки данных кроме этого улучшаются. На конференции Partners в Анахейме говорили о новом продукте Teradata Listener, что именно и рекомендован чтобы собирать огромные потоки данных с устройств, относящихся к классу Internet of Things (интернет вещей, IoT). Эта же функциональность добавлена к уже практически хорошему продукту Teradata Aster Analytics on Hadoop.

В дополнение к программным средствам добавились новые аппаратные ответа — могучий Teradata Active Enterprise Data Warehouse 6800 и довольно бюджетный (как по большому счету применимо такое определение в конкретном случае) Teradata Integrated Big Data Platform 1800 с ценой хранения сжатых данных $1000 за терабайт.

Берите. Настраивайте. Разбирайте. Определите большое количество увлекательного.

Вот лишь не весьма ясно, что делать дальше с этим знанием. Так как ответ все равно обязан принимать человек. Да, он будет вооружен значительно громадным числом информации.

Быть может, нащупает занимательные связи, каковые раньше никому не приходили в голову. Но ответ — это неизменно самое сложное. Какой из вариантов выбрать?

На чем остановиться? К каким последствиям ответ приведет?

Доверить и данный ход компьютеру запрещено. Он-то сходу «сообразит», что, например, люди, на чей счет поступила страховка за погибшего родственника, через некое время будут интересоваться установкой монумента на могиле. Связь металлическая. С позиций бизнеса, казалось бы, верно послать клиенту предложение финансирования установки надгробия на особенных условиях. Но делать этого ни за что запрещено чисто по-человечески.

Чего компьютер, кроме того самый замечательный, «не осознаёт». И таких полностью верных, но неприменимых на практике открытий Big Data подкинет много.

В случае если в конечном счете ответ все равно принимают люди, каков же прок от всех этих затрат и колоссальных усилий? Не несложнее ли посидеть, поразмыслить и решить? По старинке, безо всяких Big Data?

Так как раньше это как-то трудилось.

Не окажется по старинке. Никак. Больше ни при каких обстоятельствах.

Big Data — это собственного рода цифровой Китай.

По причине того, что интернет, пробравшись в повседневную судьбу, на порядки ускорил обмен информацией. Продуктовые линейки фактически в любом сегменте экономики обновляются по паре раз в год. Новые предложения в каждой отрасли появляются чуть ли не каждый день.

Количества ответов, каковые раньше принимались за месяц, сейчас принимаются каждый день.

И одновременно с этим число людей, талантливых принять взвешенное ответ, не увеличилось. Напротив, оно понижается из года в год, по причине того, что знаний требуется все больше, а времени на подготовку новых кадров нет. Нет возможности ожидать, пока эксперт заматереет, обрастет опытом и базирующейся на нем интуиции.

Решения нужно принимать уже на данный момент.

Big Data — это собственного рода цифровой Китай. В девяностых годах прошлого века мировая экономика совершила замечательный рывок вперед, радикально удешевив производство массовой продукции за счет переноса фабрик в Поднебесную.

Сейчас она переносит в цифровую среду разработку принятия ответов. Она дробит сложное и не весьма понятное множество на систематизированный комплект небольших очевидных фактов. Очевидных так, что действенное ответ сможет принять кроме того не самый компетентный и загружённый в предмет человек.

Уточним: сможет в теории. По причине того, что до тех пор пока область применения Big Data очень узка, а в известных историях успеха роль антропогенного фактора до тех пор пока значительна. Получается, что разработка, предназначенная для конвейерного производства, пока употребляется в маленьких частных мастерских.

И это не разрешает дать ей честную оценку.

До тех пор пока область применения Big Data очень узка, а в известных историях успеха роль антропогенного фактора до тех пор пока значительна.

Но сомневаться в том, что Big Data доберется до конвейера, не приходится. И, вероятнее, через несколько поколений поднимется вопрос: как вернуть принятие ответов обратно человеку, от начала до конца? И будет это столь же эффектным и бесплодным делом, как попытки перенести производство обратно из Китая в Соединенных Штатах.

Анализ данных (Big Data) одна из самых сексапильных IT специальностей 21 века

Интересные записи

Похожие статьи, которые вам, наверника будут интересны: