Пять мифов о Больших Данных

Большие Данные (Big Data) имеют большое значение в мире новейших технологий. Согласно исследованию IDG Enterprise 2016 Data and Analytics Survey, более 70% компаний считают, что Большие Данные способны кардинально изменить способ ведения бизнеса и открыть новые источники доходов, а 53% компаний уже реализуют проекты в сфере Больших Данных, либо планируют реализовать их в ближайший год.

Большие Данные сегодня у всех на устах, но что это такое и как это работает? Несмотря на то, что термин «Big Data» получил широкое распространение, его точного определения до сих пор не существует, что в свою очередь ведет к серьезным заблуждениям насчет того, чем в действительности являются Большие Данные.

Большие Данные – это про данные

Как ни странно, нет. Это скорее про то, как управлять данными. Просто собирать и хранить большие объемы данных или даже анализировать их недостаточно. Большие Данные – это о том, какие выводы вы извлекаете из ваших данных, какую пользу для бизнеса получаете, как улучшаете бизнес-процессы и какие решения принимаете. Сами по себе данные не имеют особой ценности. Верная интерпретация и умное применение – вот что делает их такими ценными.

Большие Данные – это большой объем данных

Верно лишь отчасти. Большие Данные традиционно характеризуют так называемые «три V»: объем (Volume), многообразие (Variety) и скорость (Velocity). Хотя объем определенно важен, Большие Данные в основном определяются двумя другими «V»: широким многообразием типов и источников данных, а также скоростью, с которой генерируются, собираются и анализируются огромные объемы данных.

Иногда выделяют еще одну «V» – ценность (Value). Возможно, наиболее важный аспект Больших Данных заключается в том, что в огромном массиве данных содержится не так много ценной информации. Большие Данные могут принести пользу практически в любой сфере бизнеса, повысить производительность и оптимизировать процессы, но сначала необходимо отделить зерна от плевел, — добавил Олег Дырдин, эксперт по Большим Данным в Ауриге.

Большие Данные – это лучше, чем маленькие

Не обязательно. Больше – не значит лучше, особенно когда на кону стоит качество. Большие массивы информации обычно нужно сортировать и организовывать в соответствии с параметрами анализа, в то время как небольшие наборы данных, как правило, более чисты и контролируемы – а значит, более ценны и эффективны.

Большие Данные – это для больших компаний

Да, но не только. Технологии Больших Данных применимы практически в любой отрасли, ведь почти все современные организации, включая мелкие, производят огромное количество информации. В будущем крупные компании будут основными драйверами роста объемов рынка Больших Данных и бизнес-аналитики и сгенерируют доход в 154 млрд. долл. в 2020 году. Тем не менее, по мнению IDC, малый и средний бизнес будет оставаться существенным вкладчиком в сегменте Big Data.

Большие Данные – это ответ на все вопросы

К сожалению, это миф. Большие Данные не дадут вам ответов, пока вы не зададите правильные вопросы и не примените специальные алгоритмы для анализа. Таким образом, человеческий вклад по-прежнему необходим, чтобы решить, какие данные использовать, как их сгруппировать, как интегрировать их с дополнительными источниками данных и как адаптировать их для каждого конкретного бизнес-кейса.

Как отметил Юрий Киркель, Исполнительный вице-президент Ауриги,

Большие Данные – это не просто слова. Уже сегодня Большие Данные влекут за собой как радикальные изменения, так и беспрецедентные возможности для компаний любого масштаба во всех отраслях. Пока некоторые специалисты пересматривают традиционные правила хранения и обработки данных, другие игроки рынка пытаются коммерциализировать уже существующие решения и делают это достаточно эффективно. В настоящее время набирает обороты индустрия здравоохранения, где аналитика Больших Данных открывает поистине безграничные перспективы. Недавно Аурига разработала высоконагруженную систему кардиомониторинга, доступную тысячам пациентов. Надеюсь, читателям понравится наше короткое видео об этом проекте.

Источник: auriga.com

Комментарии: