1004
Бізнес та великі дані: Лабораторія Фаберновелла
Великі дані є терміном, який вже став реальним «bazord», ця тема так популярна. Більше і більше людей і компаній з різних куточків світу і промисловості починають розуміти важливість аналітики даних. Але це не достатньо, щоб використовувати дані, потрібно розуміти те, що і як зібрати і вивчити. Сьогодні ми розглянемо саме цю проблему.
Перш за все, ми поговоримо про те, як саме технології, які призвели до появи самої можливості концепції даних Bid. Розробка цієї технології не можна розглядати в ізоляції від вартості зберігання інформації. Наприклад, в 80-х роках вже вдалося зібрати велику кількість даних, але їх зберігання було дуже дорого. Зберігання 1 ГБ даних у 1980 р. вартість $ 300 000.
Перша практична робота великих даних в комп'ютерній системі була реалізована в 1997 році творцями шахового комп'ютера Deep Blue, які побили чемпіон світу Гаррі Каспаров у шахи.
До 2000 року вартість зберігання 1 гігабайт даних знизився лише $100.
У 2005 році було створення розподіленої обчислювальної платформи Hadoop.
Розуміння важливості роботи з даними, що продовжили приїхати до власників збільшення кількості підприємств, переважно ІТ-компаній. У 2006 році Netflix запустив конкурс, в якому розробники були надані доступ до даних, а також мали змогу поліпшити алгоритм рекомендацій сервісу (за результатами було покращено 10%). Приз переможця склав $1 млн.
На початку першого десятиліття XXI ст., навіть представники органів влади переконували перспективи великих даних. У 2011 році ЛАПД запровадив проект для аналізу 80-ти років кримінальних даних для підвищення передбачуваності майбутніх кримінальних сцен.
У 2013 році вартість зберігання 1 ГБ даних знижується до $0.1.
За 2017 рік McKinsey очікує глобальний ринок великих даних, щоб виростити до 50 мільярдів доларів.
Компанія має багаторічний досвід роботи з даними є конкурентною перевагою, а фахівці з такими навичками будуть цінувати їх вага в золоті.
Згідно з аналогічною компанією McKinsey, за 2018 рік в США самостійно, дефіцит фахівців з глибокими аналітичними навичками складе 190 000 осіб. За 2018 рік кількість менеджерів, які можуть проаналізувати велику кількість даних для прийняття ефективних рішень, буде 1,5 млн.
Як звичайно, в RuNet розробка Big Data lags за Сполученими Штатами, але в нашій країні є значна кількість компаній, які, при бажанні, можуть збирати величезні кількості даних на поточних і потенційних клієнтів. Після чого виникає питання здатності ефективно аналізувати і змочити цю інформацію.
Фахівці великих даних недостатньо в Америці, а в Росії не знайшли вогню протягом дня. Вони є і готові поділитися своїми знаннями.
FABERNOVEL розробила спеціальну «Лаборативну» – одноденний курс на Big Data, студенти яких зможуть зрозуміти основні сценарії використання великих даних, познайомитися з основними технологіями в цій галузі та створити експериментальний проект Big Data за допомогою ментор-експертів галузі. Програма може бути розділена на три розділи:
- Бізнес-опитування: Історія великих даних і еволюція ринку, найбільш вразливих сегментів і галузей промисловості, основні виклики і успішні сценарії застосування технології.
- Технологічні аспекти: Революція Hadoop та її принципи, перспективні технології (Storm та Spark), No-SQl та нові можливості, сценарії застосування технологій.
- Моделювання власного проекту Big Data: Мета вправ – отримати перші інсайти, візуалізувати результати та зрозуміти принципи отримання ROI (повернення інвестицій)
Такі навчальні ініціативи не дуже поширені в нашій країні, тому запрошуємо як представників компаній, так і окремих фахівців для участі в Data Lab від FABERNOVEL.
Бізнеси потребують палива, і зараз, що паливо є даними. Ви просто повинні дізнатися, як використовувати їх правильно.
Дуже дякую.
Лабораторія відбудеться в цифровому жовтні, ви можете звернутися до Лева Самсонова за всі питання участі.
Джерело: habrahabr.ru/company/fabernovel/blog/226389/
