Big Data в социально-экономической жизни общества

Размещено на http://www.allbest.ru/

Big Data в социально-экономической жизни общества

Ефименко А.М., С.А. Мясоедов

Аннотация: В статье рассматриваются теоретические аспекты, связанные с концепцией больших данных (Big Data). Дано определение Big Data, также выделены методы их извлечения, а так же рассмотрены примеры использования Big Data в информационной жизни общества.

Ключевые слова: Big Data, информационные технологии, обработка больших данных, базы данных.

Big Data in social and economic life of the company

Efimenko A.M., S.A. Myasoedov

Abstract: The article discusses the theoretical aspects associated with the concept of big data (Big Data). The definition of Big Data is given, methods for their extraction are also highlighted, and examples of the use of Big Data in the information life of society are also considered.

Keywords: Big Data, information technology, big data processing, databases.

Big Data - это комбинирование инструментов, технологий, методов и подходов, специализированных для переработки значительных масштабов информации. Так же Big Data имеется возможность расценивать как объем данных, из которого затруднительно и достаточно трудоёмко извлечь нужную информацию известными методами переработки данных.

Итоги результатов переработки крупных объёмов данных применяются для обозначения общих установок и закономерностей. Например, для ведения бизнеса в крупных компаниях используются анализ данных и статистика.

Использованием искусственного интеллекта, а так же благодаря применению мощных вычислительных машин и современных средств анализ данных аналитический подход стал более эффективным [4].

Один из наиболее популярных экспертов Big Data Фрэнк Акито, полагает, что значительным условием увеличения области использования Big Data является Интернет. Чем большее количество устройств подключено к Интернету, тем больше информации появляется в сети, которую можно успешно использовать для ведения бизнеса.

Анализируя и обрабатывая полученные данные, компании осваивают, из каких принципов и соображений исходит выбор потребителя при покупке товара или приобретении услуги. По итогам маркетологи разрабатывают образец действий потенциального потребителя и выпускают соответствующую их ожиданиям и потребностям рекламную кампанию.

В сентябре 2014 года «Accenture» опубликовала результаты крупномасштабного исследования под названием «Big Success from Big Data» (Большой успех от использования Big Data). Были опрошены 1000 директоров компаний из 7 различных сфер деятельности. 92% респондентов выразили положительность итоговыми результатами от внедрения Big Data и оказанием их влияния на свой бизнес, 89% назвали аналитику деятельности особой важной составляющей в улаживании и регулировании бизнес-процессов.

Ещё одной из работ, заслуживающей внимания, является исследование GEJ General Electric под названием «Industrial Internet Insights Report». 90% респондентов из различных отраслей деятельности заверили, что Big Data в числе 3-х лидирующих направлений для их предприятий. 84% респондентов считают, что применение аналитики способно вытеснить предприятия-конкурентов с рынка уже в течение от одного до трех лет.

Используя один из основных аналитических алгоритмов, организация смогла разработать прогноз и предотвратить число случаев закрытия потребительских счетов до 30%, а также снизить стоимость хранения больших данных с 10 миллионов долларов до ста тысяч за один год.

Представленная информация подтверждает значительную актуальность на будущее развитие данного направления в жизни современного общества.

Единого инструментария работы с Big Data еще не разработано, но, даже несмотря трудности, большие данные обеспечивают значительную информацию для различных отраслей деятельности [5]. К наиболее востребованным методам сбора данных относят методы, представленные на таблице 1.

Таблица 1.Методы сбора Big Data

Материалами для возникновения Big Datа послужили данные с измерительных устройств, потоки сообщений из социальных сообществ, метеоданные, данные зондирования Земли, GPS сигналы сотовых операторов местоположении своих абонентов, устройств аудио- и видео-регистрации. Ожидается, что толчок в развитии и начало широкого использования этих источников усилит проникновение технологий Big Data как в научно-исследовательскую деятельность, так и в финансовый сектор и сектор государственного управления.

В наше время Big Data активно используется в зарубежных компаниях, таких, как, Google, IBM, VISA, Master Card, HSBC, AT&T и Coca Cola, уже используют ресурсы Big Datа.

Примеры использования методов Big Data на практике:

Procter & Gamble с помощью технологии Big Data проектируют современные продукты и разрабатывают глобальные маркетинговые кампании. Procter & Gamble открыл специализированные офисы Business Spheres, предназначенные для просмотра информации в реальном времени. У руководства фирмы появилась возможность мгновенно производить проверку гипотез и проводить эксперименты. Procter & Gamble считают, что Big Data необходимы для прогнозирования деятельности компании [4].

В наше время уже есть возможность проверять состояние ключевых узлов, степень их износа, управлять издержками на топливо и амортизацию. Правительство Германии использует Big Data в работе, связанной с анализом поступающих заявок на выдачу пособий по безработице. После проведения анализа выяснилось, что более 20% пособий выплачивалось незаконно. При помощи Big Data министерство труда уменьшило издержки на 10 млрд евро.

Исходя из всего вышесказанного, можно сделать следующие выводы: Технологии Big Data подразумевают работу с огромными массивами информации. Универсального метода обработки больших объемов данных не существует, но присутствует возможность использования различных методов для частичного решения данной задачи. Успешное применение концепции Big Data на предприятии может серьезно увеличить эффективность работы, стимулировать к созданию нового продукта. Технология Big Data является очень перспективным направлением деятельности.

Использованные источники

технология маркетинговый теоретический

1.Герасименко Н.А. О некоторых особенностях технологии BIG DATA. Научное обозрение. 2018. С. 180-184.

2.Ситникова Н.В. Исследование алгоритмов классификации с применением методов обработки BIG DATA Н.В. Ситникова, Р.А. Парингер, А.В. Куприянов САМАРА, 2016. С. 137-138.

3.Яковлев В.С. BIG DATA. Техника и технологии: роль в развитии современного общества. 2017. № 6. С. 83-90.

4.Мясоедов С.А. Экономическая сегментация цифровой экономики// Вестник ИМСИТа: научно-информационный и учебно-методический журнал.

5.Краснодар: типография ИМСИТ - 2019. - №1(77). - С.8-11.

6.Мясоедов C.А. Перспективы промышленного применения технологий интернет вещей: ограничения и преимущества //Экономические науки. - М. - 2019. - №7(176). - С. 61- 64

7.Мясоедов C.А. Цифровая экономика: ограничения и перспективы внедрения //Экономические науки. - М. - 2019. - №6(175). - С. 62- 67.

Размещено на Allbest.ru