- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Big Data — термин, который уже стал настоящим «базвордом», настолько популярна эта тема. Все больше людей и компаний из самых разных частей света и отраслей начинают понимать важность анализа данных. Но мало просто захотеть использовать данные, нужно еще понимать, что и как собирать и изучать. Сегодня мы рассмотрим именно эту проблему.
Прежде всего давайте поговорим о том, как именно развивались технологии, приведшие к возникновению самой возможности появления понятия Bid Data. Развитие этой технологии невозможно рассматривать в отрыве от стоимости хранения информации. Например, в 80-е годы уже появилась возможность сбора больших объёмов данных, но их хранение было очень дорогим. Так, хранение 1 ГБ данных в 1980 году стоило $300 000.
Впервые практическое использование больших данных в компьютерной системе было реализовано в 1997 году создателями шахматного компьютера Deep Blue, который обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова.
К 2000-му году стоимость хранения 1 гигабайта данных снизилась уже всего до $100.
Следующим важным событием в эволюции Big Data стало создание платформы распределенных вычислений Hadoop [2] в 2005 году.
Понимание важности работы с данными продолжило приходить к владельцам все большего количества бизнесов, в основном IT-компаний. В 2006 году Netflix запустил конкурс [3], в ходе которого разработчики получали доступ к набору данных и должны были улучшить алгоритм рекомендаций сервиса (результаты должны были быть улучшены на 10%). Приз победителю составил $1 млн.
К началу первого десятилетия XXI века в перспективах Big Data убедились даже представители государственных органов. В 2011 году полиция Лос-Анджелеса запустила проект [4] по анализу данных о преступлениях за 80 лет для улучшения качества прогнозирования мест будущих преступлений.
В 2013 году стоимость хранения 1 ГБ данных снижается до $0,1.
К 2017 году компания McKinsey прогнозирует [5] рост глобального рынка Big Data до $50 млрд.
Бизнес давно понял, что умение работать с данными представляет собой конкурентное преимущество, и специалисты, обладающие подобными навыками, будут цениться на вес золота.
По данным той же компании McKinsey, к 2018 году в одних только США дефицит специалистов с глубокими аналитическими способностями составит 190 тыс. человек. К 2018 году недостаток на рынке менеджеров, умеющих анализировать большие объёмы данных для принятия эффективных решений, составит уже 1,5 млн.
Как обычно, в Рунете развитие Big Data отстает от США, но и в нашей стране есть немалое количество компании, которые при желании могут собирать огромные объёмы данных о текущих и потенциальных клиентах. Дальше уже возникает вопрос о способности эффективно анализировать и монетизировать эту информацию.
Специалистов по Big Data не хватает и в Америке, а в России их не сыскать днем с огнем. Однако они все же есть и готовы делиться своими знаниями.
Компания FABERNOVEL разработала специальную «Лабораторию» — однодневный курс по Big Data, слушатели которого смогут понять основные сценарии применения больших данных, познакомиться с базовыми технологиями в этой области и создать экспериментальный Big Data-проект с помощью менторов-экспертов индустрии. Коротко программу можно разбить на три раздела:
На занятиях участники совместно с менторами рассмотрят различные теоретические и практические темы из области Big Data. Например, одно из заданий будет посвящено определению сценариев применения данных для достижения целей бизнеса, а в ходе другого занятия задача будет заключаться в анализе анонимного набора данных и извлечении из него полезных инсайтов.
Подобные образовательные инициативы на данный момент не слишком распространены в нашей стране, поэтому мы приглашаем как представителей компаний, так и отдельных специалистов принять участие в Data Lab от FABERNOVEL.
Бизнесу нужно топливо, и теперь это топливо — данные. Нужно лишь научиться правильно их использовать.
Спасибо за внимание!
Лаборатория пройдет в Цифровом Октябре, по всем вопросам участия можно обращаться к Льву Самсонову [6].
Автор: fabernovel
Источник [7]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/big-data/62448
Ссылки в тексте:
[1] Image: http://habrahabr.ru/company/fabernovel/blog/226389/
[2] Hadoop: http://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop
[3] конкурс: http://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize
[4] проект: http://www.huffingtonpost.com/2012/07/01/predictive-policing-technology-los-angeles_n_1641276.html
[5] прогнозирует: http://wikibon.org/wiki/v/Big_Data_Vendor_Revenue_and_Market_Forecast_2012-2017
[6] Льву Самсонову: mailto:lev.samsonov@fabernovel.com
[7] Источник: http://habrahabr.ru/post/226389/
Нажмите здесь для печати.