Большие данные или жизнь в “облаках”

Большие данные или жизнь в “облаках”

Еще несколько лет назад память мобильных устройств не превышала и одного гигабайта, а сегодня смартфон с объемом встроенного накопителя четыре или восемь гигабайт даже не может претендовать на звание флагмана. Новые технологии вносят изменение в привычные для нас вещи. Лет десять назад фразу “мой телефон делает тяжелые фотографии” мало бы кто понял, а сегодня возможность расширения памяти в смартфонах воспринимается как обыденная функция. С каждым днем новые технологии увеличивают объем контента, который нам приходится хранить в цифровом виде, и это своего рода маленькая “Big Data” в жизни каждого из нас.

Необходимость хранения больших объемов данных приводит к развитию “облачных” сервисов для хранения информации. Для рядового пользователя такой сервис ни что иное, как передача по воздуху фотографий, музыкальных и других файлов, которые при необходимости можно загрузить обратно на свое устройство. Но мало кто задумывался, а где эти данные хранятся и какой объем занимают на сервере того или иного сервиса. И это лишь один из немногих примеров, который поможет составить приблизительную картину применения Big Data ("большие данные").

В качестве другого примера использования big data можно назвать заказ детализации звонков у оператора сотовой связи. Независимо от того, услугами какого оператора вы пользуетесь (Билайн, МТС или Мегафон), “биг дата” хранят всю информацию о совершенных вами звонках, отправке сообщений, использования других услуг. Сегодня, когда на дворе 2017 год, а впервые термин “биг дата” появился в 2008 году, дата центры по обработке данных в течение считанных секунд способны обработать ваш запрос, сформировать ответ и направить его вам. Аналогичная практика применяется и в сфере банков, где также есть необходимость сбора и хранения данных.

Если продолжать рассматривать применение big data на примере мобильных операторов, то при совершении звонков в колл-центр, разговоры с оператором записываются для дальнейшего анализа работы специалистов компании. 

Обработка больших данных

Говоря об обработке big data, стоит отметить, что любой дата центр хранит в себе огромный объем абсолютно разнообразной информации, которую необходимо анализировать в кратчайшие сроки. Для понимания скорости обработки можно привести пример работы сервиса новостей Yandex. Поисковый алгоритм способен в доли секунды анализировать и структурировать полученную информацию группируя ее на тематические блоки. Схожий алгоритм используется в маркетинге и аналитике при составлении статистических отчетов или макроэкономических показателях на основе “больших данных”.

Обработка BIG DATA


В прошлом году Сбербанк представил новый проект “Открытых данных” на основе “big data”. В открытую часть банковских данных вошла обезличенная информация о суммах и размерах потребительских и ипотечных кредитов, депозитов, а также динамика зарплат и пенсий. Использование “открытых”, хоть и обезличенных данных, позволяет партнерам банка анализировать и прогнозировать поведение потенциальных клиентов в любом бизнесе - от продуктового супермакета до авиакомпаний, чтобы выводить на рынок новые и главное востребованные услуги или продукты.

Сегодня, когда объемы данных растут в геометрической прогрессии, необходимо максимально быстро анализировать их. Понятно, что человек не способен на такую работу, поэтому для работы с большими данными применяется программирование вычислительных систем, которое еще называют “машинным обучением”. Это отнюдь не супер-разум и не искусственный интеллект. Машины применяют методы на которые их программирует человек при анализе “больших данных”.

Перспективы больших данных

Всего за несколько лет технологии использования баз данных сделали колоссальный рывок в своем развитии, и это только начало. Сегодня практически во всех сферах нашей жизни мы сталкиваемся с хранением информации с возможностью ее анализа и дальнейшего применения. Основной проблемой остается сложность хранения все большего объема данных, и нехватка вычислительных мощностей.

Перспективы BIG DATA


Специалисты констатируют, что невозможно хранить абсолютно все данные, но и сложно спрогнозировать на каком своем промежутке собранная информация представляет особую ценность для анализа. В перспективе появится возможность высокоскоростного анализа данных, что позволит использовать их в режиме реального времени. Пока же это не представляется возможным учитывая скорость и частоту их обновления. Со временем человек научится использовать “большие данные” по трем определяющих их характеристикам: объему, скорости и многообразии с максимальной для себя пользой. И учитывая скорость развития отрасли произойдет это в ближайшем будущем. 

Михаил Сумин
Главный редактор стаж 20 лет
Золотые Номера России
Другие статьи
Альтернативы iPhone 14 и iPhone 15 из мира Android
Альтернативы iPhone 14 и iPhone 15 из мира Android
Тарифы для смартфона
Тарифы для смартфона
Тариф "билайн" для умных вещей
Тариф "билайн" для умных вещей
Показать все статьи
Статьи других регионов
Как на МегаФоне поменять симку
Как на МегаФоне поменять симку
Можно ли поменять регион сим-карты
Можно ли поменять регион сим-карты
Как подключить "Радар" на МегаФон
Как подключить "Радар" на МегаФон
”Городской пакет” МегаФон
”Городской пакет” МегаФон
Легкий платеж МТС
Легкий платеж МТС
Новые номера
Новые тарифы
250 руб.
Подключение
1 300 руб.
Авансовый платеж
1 200 руб.
Абонентская плата
  • 50 ГБ интернета
  • 500 SMS/MMS на номера России
  • Безлимитные вызовы на номера билайн России
  • 1200 минут на номера России
  • Безлимит на мессенджеры, музыку, YouTube, VK
Отличная новость!
Мы решили сделать вам персональное предложение с интересными условиями!
На какой email его отправить?