11 текстов, которые помогут разобраться в больших данных

Сегодня необходимо хотя бы в общих чертах иметь представление о мире big data. Мы отобрали публикации, в которых доступно объясняют, что такое большие данные и как их используют. Статьи рассчитаны, скорее, на новичков, но и люди, разбирающиеся в теме, смогут найти для себя интересные (или просто забавные) кейсы.

Что это такое?

Во-первых, почитайте отличные публикации здесь на «Хабре»:

» Что такое большие данные, часть 1 ^[1]
» Что такое большие данные, часть 2 ^[2]

Еще короче: в статье на «ПостНауке» научный сотрудник Университета Иннополис Станислав Протасов объясняет, почему анализ больших данных – важная часть нашей жизни:

» Что такое Big Data? ^[3]

Разбираемся в терминах

В любых статьях о big data для профессионалов вам непременно встретятся словосочетания вроде «машинное обучение» и «озеро данных». Поэтому стоит потратить несколько минут на изучение терминологии с помощью публикации на Rusbase:

» Мир big data в 8 терминах ^[4]

Большие данные в рекламе

Работа с big data помогла Бараку Обаме одержать победу на выборах в 2012 году. В предвыборной гонке штаб президента США активно использовал возможности рекламного таргетинга. Таргетирование рекламы осуществляется на основе данных о предыдущей активности и предпочтениях пользователей. Но это только малая часть того, как современные рекламщики используют большие данные:

» Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса? ^[5]

Время старого доброго CPM, когда рекламодатели платили за тысячу показов, как известно, уходит. Просто продать кому-то баннер с каждым годом становится все сложнее. Теперь рекламщики делают упор на Programmatic, Real-timeBidding, DSP. Что это значит, объясняют на MediaToolbox.ru:

» Всё что вы хотели знать о Programmatic рекламе ^[6]

«Ключевая особенность программатика – оперирование многофакторными алгоритмами при продаже и покупке рекламного инвентаря (рекламных мест, попросту говоря). Всё это происходит на огромных массивах данных, в плане анализа аудитории, площадок, цен.

Только роботы за доли секунд могут обработать такие большие данные: проанализировать площадку на состав аудитории, соотнести эти данные с таргетингом клиента, выбрать соответствующий рекламный формат и уложиться в заявленную цену, которая регулируется принципом аукциона».

Продавать рекламу без анализа big data в современном мире настолько сложно, что издатели по всему миру начали объединять информацию о своих читателях, чтобы получить достаточно большие и качественные базы данных. Разбор кейса с немецкими издателями:

» Как большие данные меняют рынок рекламы в СМИ ^[7]

«Данные имеют решающее значение», — говорит руководитель проекта Pangaea, директор по доходам Guardian News & Media Тим Джентри. По его словам, обмениваясь первичной информацией об их пользователях, медиа-компании создают «уникальные и привлекательные сегменты аудитории». Например, информация о подписке от одного издателя может быть объединена с поведенческой информации, полученной от другого. В результате создается подробный профиль пользователя, за который рекламодатели готовы платить».

От теории к практике

Данные нужно собирать, хранить и уметь использовать. Как это делают – в публикации Mebius.io:

» Насколько трудно работать с большими данными? ^[8]

«Допустим мы собрали всю необходимую информацию в озере данных, но как все это свести воедино? Преобразовывать и согласовывать данные, обеспечивать согласованность всех источников, проверять качество данных в действительности и является самой сложной частью в процессе работы с большими данными».

Какая информация собирается с помощью big data? Откуда она берется и каким образом обрабатывается? Как эффективно использовать большие данные для развития сайта? Об этом рассказывают на Cossa.ru:

» Как большие данные помогают повысить продажи с сайта ^[9]

О том, к кому идти за «железом», алгоритмами, консультацией и готовыми решениями в России, рассказывается здесь:

» Как устроен рынок big data в России ^[10]

В качестве бонуса рекомендуем почитать о том, как большие данные и таргетинг используются в порноиндустрии ^[11].

Автор: Surfingbird

Источник ^[12]