Термин big data сегодня может сравниться по популярности разве что с блокчейном. Однако, несмотря на большой интерес, мало кто понимает, как на практике может быть использована эта технология. Мы предлагаем разобраться в понятии «большие данные» и увидеть возможности их применения.
Как возник этот термин
Информация становится ценным ресурсом. Ее анализ дает ответы на множество вопросов: какой товар может заинтересовать покупателя, какой состав игроков на поле является самым эффективным, какова вероятность начала грозы в определенном месте в заданное время и многое другое.
Сам термин big data, или «большие данные», появился в 2008 году. Его «отцом» стал редактор научного журнала Nature, который первым обратил внимание на объемные массивы информации, которыми располагает человечество. Его мысль заключалась в том, что их изучение и грамотная систематизация может стать ответом на большое количество вопросов. Несмотря на то что в корне всего положения стояла монетизация, дальнейшее развитие технологии принесло за собой решение многих проблем.
Изучение возможностей big data сосредоточено на следующем тезисе: вокруг каждого человека накапливается огромное количество информации. Ее анализ позволит предугадывать его желания и возможности с большой точностью. Извлеченные показатели могут использоваться для предоставления необходимых услуг и предложений.
Мы попросили рассказать о больших данных Михаила Медведева, управляющего партнера проекта WannaNew:
— В современных условиях информация на производстве очень важна. Для российской экономики возможности big data безграничны. Отечественные предприятия известны тем, что у них низкий уровень сервиса, операционной эффективности и управления рисками. При достаточном уровне развития инфраструктуры big data может решить эти локальные задачи. И если в части нашей нефтегазовой экономики эффективность таких решений ниже, то в цифровой конкурентной экономике, в которую мы стремимся, они приобретают решающее значение. Возможности big data помогут решить насущные проблемы российских предприятий. Например, бесконечную бюрократию, неумение вести клиента по воронке продаж, неэффективное стратегическое планирование. Это приведет к росту производительности труда и ВВП, благосостояния населения, средней заработной платы и других ключевых метрик национальной экономики. Задача больших данных — помочь реализовать потенциал экономики мира по объему рынка.
Big data на практике
Для понимания реальных возможностей больших данных приведем несколько примеров.
Баварский проект
Одним из первых случаев применения big data, который вызвал общественный резонанс, стал сбор данных игроков футбольного клуба Германии. В этих целях в гольфы спортсменов были встроены датчики, которые в режиме реального времени демонстрировали эффективность каждого игрока. Дополнительно по периметру были установлены считывающие информацию устройства. Через сбор данных тренер получал возможность: определять эффективный состав для игры, корректировать позиции игроков, получать данные об эффективности стратегии.
Совпадение или нет, но в 2014 году (период, когда технология была задействована) сборная Германии оказалась победителем чемпионата мира.
Сегодня в направлении больших данных главенствующую роль занимает когнитивный анализ. Основная особенность заключается в том, что с его помощью техника может самостоятельно подстраиваться под показатели, модифицируя управление, для достижения максимального результата.
Сфера телекоммуникации
Сегодня большие данные — часть работы некоторых телекоммуникационных компаний. При звонке система автоматически формирует базу данных из всех ранее совершенных клиентом операций. Дополнительно могут подключаться данные социальных сетей. Здесь необходимо передать привет Марку Цукербергу, благодаря которому информация о пользователях Фейсбука стала доступной консалтинговой компании Cambridge Analytica, и ему подобным владельцам социальных сетей.
Проанализировав все данные, система предоставляет оператору наиболее эффективную линию ведения беседы с пользователем.
В случае если мы говорим о сфере продаж, оператор получает данные о покупках, которые с наибольшей степенью вероятности будут совершены пользователем (уровень точности может достигать 60% против прежних 4–8%).
На выходе компания повышает уровень продаж, а клиент получает услугу, которая ему была действительно необходима.
Стратегия Walmart
В качестве примера можно взять глобальные распродажи по типу «черной пятницы». Walmart, крупнейшая компания, открывается по часовым поясам. Одновременно с этим ее представители получают уникальную возможность корректировать цены в режиме реального времени. Для этого у каждого открывшегося магазина собираются данные, которые впоследствии перерабатываются для формирования баланса между ценой и спросом. На выходе Walmart получает эффективную реализацию товара.
Конечно, обо всех возможностях тактического применения данных, полученных в результате анализа big data, рассказать в нашей небольшой статье не получится. Большие данные могут использоваться везде: от полиции (составление карт наиболее криминальных районов) до медицины (формирование базы симптоматики в целях выведения точного диагноза).
Представитель Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Венера Шайдуллина рассказала, в каких сферах еще могут применяться большие данные:
• быстрая обработка и распознавание лиц на видео, фото и других изображениях;
• организация движения беспилотного транспорта;
• решение социальных задач — в частности, анализ и обработка предпочтений огромного количества респондентов;
• применение в сфере ретейла — в частности, применение big data позволит быстро обработать огромное количество страниц в социальных сетях и предложить товары потенциальным клиентам;
• банковская сфера — обработка данных по заданным параметрам позволит быстро проанализировать потенциального клиента и принять верное решение;
• маркетинговая сфера — благодаря компьютеризированному анализу появится возможность максимально точно выбирать места для открытия торговых точек.
Применение больших данных в нашей стране
Все больше компаний начинают понимать, что их сила исключительно в объеме доступных сведений. Сбор информации никого не пугает до тех пор, пока это производится во благо, однако по факту есть и обратная сторона медали. Один из громких скандалов, связанных с применением big data, разразился между компанией Double Data и ВКонтакте. Суть разногласия состояла в следующем: представители социальной сети обвинили компанию в неправомерном сборе данных. По факту Double Data действительно аккумулировала информацию о пользователях, передавая ее в дальнейшем финансовым учреждениям, в целях анализа личности для принятия решений о выдаче кредитов. Учитывая любовь ВКонтакте к самостоятельной эксплуатации данных пользователей, суть данного скандала, видимо, основывалась на том, что Double Data не поделились своим финансовым профитом. К слову, социальная сеть выиграла суд, постановлением которого было выдвинуто требование о запрете сбора данных площадки в коммерческих целях.
Учитывая специфику возможностей применения собранных данных, отечественные организации предпочитают держать факт использования технологии в качестве инструмента для увеличения продаж в тени. Среди популярных компаний, которые открыто заявляют о применении больших данных, можно выделить следующие случаи: работа Центробанка по вычислению «черных кредиторов», формирование рабочей системы для Новолипецкого металлургического комбината, анализ своих клиентов компанией Дом.ru.
На практике в отсутствие четкого разграничения понятий о природе данных многие компании пользуются возможностью заработать на пристрастии людей к раскрытию своей личности в интернете.
***
Большие данные помогают корпорациям по максимуму выжать информацию о пользователях из интернета. В ближайшем будущем вероятна волна регуляции, которая позволит защитить пользователей сети от неправомерного посягательства на их личные данные.
текст: Евгения Лиходей, фото: Unsplash