Big Data — термин, который уже стал настоящим «базвордом», настолько популярна эта тема. Все больше людей и компаний из самых разных частей света и отраслей начинают понимать важность анализа данных. Но мало просто захотеть использовать данные, нужно еще понимать, что и как собирать и изучать. Сегодня мы рассмотрим именно эту проблему.
Эволюция
Прежде всего давайте поговорим о том, как именно развивались технологии, приведшие к возникновению самой возможности появления понятия Bid Data. Развитие этой технологии невозможно рассматривать в отрыве от стоимости хранения информации. Например, в 80-е годы уже появилась возможность сбора больших объёмов данных, но их хранение было очень дорогим. Так, хранение 1 ГБ данных в 1980 году стоило $300 000.
Впервые практическое использование больших данных в компьютерной системе было реализовано в 1997 году создателями шахматного компьютера Deep Blue, который обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова.
К 2000-му году стоимость хранения 1 гигабайта данных снизилась уже всего до $100.
Следующим важным событием в эволюции Big Data стало создание платформы распределенных вычислений Hadoop в 2005 году.
Понимание важности работы с данными продолжило приходить к владельцам все большего количества бизнесов, в основном IT-компаний. В 2006 году Netflix запустил конкурс, в ходе которого разработчики получали доступ к набору данных и должны были улучшить алгоритм рекомендаций сервиса (результаты должны были быть улучшены на 10%). Приз победителю составил $1 млн.
К началу первого десятилетия XXI века в перспективах Big Data убедились даже представители государственных органов. В 2011 году полиция Лос-Анджелеса запустила проект по анализу данных о преступлениях за 80 лет для улучшения качества прогнозирования мест будущих преступлений.
В 2013 году стоимость хранения 1 ГБ данных снижается до $0,1.
К 2017 году компания McKinsey прогнозирует рост глобального рынка Big Data до $50 млрд.
«Знание Big Data», как строчка в резюме
Бизнес давно понял, что умение работать с данными представляет собой конкурентное преимущество, и специалисты, обладающие подобными навыками, будут цениться на вес золота.
По данным той же компании McKinsey, к 2018 году в одних только США дефицит специалистов с глубокими аналитическими способностями составит 190 тыс. человек. К 2018 году недостаток на рынке менеджеров, умеющих анализировать большие объёмы данных для принятия эффективных решений, составит уже 1,5 млн.
DataLab от FABERNOVEL
Как обычно, в Рунете развитие Big Data отстает от США, но и в нашей стране есть немалое количество компании, которые при желании могут собирать огромные объёмы данных о текущих и потенциальных клиентах. Дальше уже возникает вопрос о способности эффективно анализировать и монетизировать эту информацию.
Специалистов по Big Data не хватает и в Америке, а в России их не сыскать днем с огнем. Однако они все же есть и готовы делиться своими знаниями.
Компания FABERNOVEL разработала специальную «Лабораторию» — однодневный курс по Big Data, слушатели которого смогут понять основные сценарии применения больших данных, познакомиться с базовыми технологиями в этой области и создать экспериментальный Big Data-проект с помощью менторов-экспертов индустрии. Коротко программу можно разбить на три раздела:
- Бизнес-аспекты: история Big Data и эволюция рынка, наиболее уязвимые сегменты и отрасли, основные вызовы и успешные сценарии применения технологий.
- Технологические аспекты: революция Hadoop и ее принципы, перспективные технологии (Storm et Spark), No-SQl и его новые возможности, сценарии применения технологий.
- Симуляция собственного проекта Big Data: цель упражнения — получить первые инсайты, визуализировать результаты и понять принципы получения ROI (возврат на инвестиции)
На занятиях участники совместно с менторами рассмотрят различные теоретические и практические темы из области Big Data. Например, одно из заданий будет посвящено определению сценариев применения данных для достижения целей бизнеса, а в ходе другого занятия задача будет заключаться в анализе анонимного набора данных и извлечении из него полезных инсайтов.
Подобные образовательные инициативы на данный момент не слишком распространены в нашей стране, поэтому мы приглашаем как представителей компаний, так и отдельных специалистов принять участие в Data Lab от FABERNOVEL.
Бизнесу нужно топливо, и теперь это топливо — данные. Нужно лишь научиться правильно их использовать.
Спасибо за внимание!
Лаборатория пройдет в Цифровом Октябре, по всем вопросам участия можно обращаться к Льву Самсонову.
Автор: fabernovel
