АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР BIG DATA

ANALYTICAL REVIEW OF BIG DATA

Arina Koryagina

student, Department of Computer Engineering and Control Systems, Institute of Information Technologies and Radioelectronics, Vladimir State University named after A. G. and N. G. Stoletov,

Russia, Vladimir

Denis Gradusov

scientific supervisor, Ph. D., Associate Professor, Department of Computer Engineering and Control Systems, Institute of Information Technologies and Radioelectronics, Vladimir State University named after A. G. and N. G. Stoletov,

Russia, Vladimir

АННОТАЦИЯ

Описаны определение больших данных, сфера применения и тенденции развития Big Data.

ABSTRACT

The definition of big data, the scope of application and trends in the development of Big Data are described.

Ключевые слова: Big Data, большие данные, обработка, применение, развитие.

Keywords: Big Data, big data, processing, application, development.

Зачем требуется огромное количество информации и где оно используется? Рассмотрим различные сферы применения.

Сфера применения Big Data является обширной, так как анализируя большие данные возможно спрогнозировать поведение клиентов, предотвращать различного рода аварии на производстве, повышать продажи и т.д.

Рассмотрим несколько сфер применения с реальными примерами.

1. Большие данные в промышленности.

На сегодняшний день на многих производствах внедряются IoT - системы (системы Интернет вещей), например, устанавливаются различного рода датчики на оборудование и в помещения. После этого данные собираются для анализа. Такие данные и называются большими данными. Анализируя их, можно производить мониторинг состояния оборудования, анализировать и предотвращать сбои.

Пример из жизни: ранее у сети «Газпром нефть» были проблемы с автоматическим перезапуском насосов после аварийного отключения электричества. Для устранения данной проблемы были собраны 200 млн записей с контроллеров систем управления, а затем проанализированы и смоделированы события. При помощи моделирования были выяснены и устранены причины сбоев.

2. Большие данные в ритейле.

Информация о поведении клиентов тоже является большими данными, при помощи их можно узнать, что люди планируют покупать и использовать 13 данную информацию для повышения продаж. Например, предлагая сопутствующие товары, а также устраивая скидки и акции на товары, которые актуальные в заданный период времени.

Пример из жизни: в сети супермаркетов «Лента» существует система лояльности. Клиент может приобрести карту, предоставляя которую, будет собираться информация о покупках заданного клиента и на основе этой информации генерироваться персональные предложения. Например, если покупатель в определенный момент начал покупать продукты из категории «Здоровое питание», то и персональное предложение для клиента будет в заданной категории.

3. Большие данные в HR.

Для найма сотрудников требуется отсеивать тех, кто не заинтересован в работе или же не подходит под условия. Для решения данной задачи также подходят большие данные: сбор информации о кандидатах и их резюме, анализируются закономерности.

Пример из жизни: компанией Stafory (интернет-площадка по подбору персонала) был разработан робот-рекрутер, который сортирует резюме, звонит сотрудникам и выделяет наиболее заинтересованных кандидатов. С помощью заданного робота в компании PepsiCo было заполнено 10% необходимых вакансий.

4. Большие данные в финансовой сфере.

Большие данные в сфере финансов можно использовать в различных направлениях, например, антифрод.

Пример из жизни: антифрод-система, разработанная платежным гигантом VISA позволяет выявлять операции мошенничества в автоматическом режиме. В настоящее время, используя данную систему, ежегодно можно предотвратить мошеннические действия на сумму до 2х млрд долларов США.

С каждым годом большие данные все больше проникают в различные сферы жизни и в связи с этим набирают популярность.

Большие данные начали набирать популярность в 2011 году. Объем данных с каждым годом стремительно растет. Активнее всего генерируют данные здравоохранение, производство и ритейл, а также банки.

Стоит отметить, что по подсчетам на 2019 год работа с массивами информации возросла в пять раз с момента начала десятилетия. В связи с таким ростом и широким распространением больших данных, они стали использоваться также и в сферах малого и среднего бизнеса.

Заметим, что с началом пандемии COVID-19 множество компаний только увеличили наем специалистов по данным, так как увеличился рост по реализации проектов, которые связаны с большими данными в таких сферах, как производство, здравоохранение и государственный сектор.

Однако продолжают лидировать в сфере работы с большими данными ритейл и финансовая сфера. При помощи Big data определяют вероятности мошенничества в страховых случаях, создается искусственный интеллект, а также оптимизируются различного рода процессы.

IDC предполагают, что к 2025 году объем цифровых данных вырастет до 175 зеттабайт и больше половины данных будет изменяться в режиме онлайн.

Сегодня крупнейшие по выручке рынки больших данных — это США (53% от мирового рынка, 100 млрд долл.), Япония (5,1%, 9,6 млрд долл.) и Великобритания (4,9%, 9,2 млрд долл.). На текущий момент российский рынок занимает незначительную долю и оценивается в 45 млрд рублей.

Рисунок 1. Рост стоимости больших данных

В связи с ростом применения и распространения использования больших данных требуется также узнать о методах их хранения и обработки.

Список литературы:

1. Веретенников, А. В. BigData: анализ больших данных сегодня / А. В. Веретенников. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 32 (166). — С. 9-12. — URL: https://moluch.ru/archive/166/45354/ (дата обращения: 13.06.2022).
2. Коновалов, М. В. Big Data. Особенности и роль в современном бизнесе / М. В. Коновалов. — Текст: непосредственный // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы VI Междунар. науч. конф. (г. Санкт- Петербург, июль 2018 г.). — Санкт-Петербург: Свое издательство, 2018. — С. 8-10. — URL: https://moluch.ru/conf/tech/archive/288/14418/ (дата обращения: 13.06.2022)