Билл Фрэнкс - Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

Сама по себе тема управления большими данными не обеспечивает движения вперед. Для того чтобы извлечь пользу из данных, необходимо проанализировать их и совершить какое-либо действие на основании результатов анализа. Так же как традиционные инструменты управления базами данных не обеспечивали автоматический анализ данных о транзакциях, полученных из традиционных систем, системы Hadoop и MapReduce не производят автоматическую интерпретацию данных, полученных от сайтов, картирования генов, анализа изображений или других источников больших данных. Даже до наступления эпохи больших данных многие организации многие годы (а иногда и десятилетия) занимались исключительно управлением данными, не извлекая из них никакой пользы в плане улучшения качества анализа и принятия решений.

Думаю, эта книга акцентирует внимание именно на том, на чем нужно. Она в первую очередь посвящена эффективному анализу больших объемов данных, а не управлению ими. Она начинается с данных и переходит к таким темам, как фреймовое представление решения, построение аналитического центра и создание аналитической культуры. Разумеется, здесь упоминается об управлении большими данными, однако основное внимание уделено созданию, организации, подбору персонала и воплощению аналитических инициатив, которые позволяют извлечь из входных данных пользу.

На тот случай, если вы этого не заметили: в настоящее время тема аналитики крайне актуальна в бизнес-среде. Я занимался в основном вопросами конкуренции компаний в области аналитики, и мои книги и статьи по этой теме были самыми популярными из всех, что я когда-либо писал. Конференции на тему аналитики проводятся повсеместно. У таких крупных консалтинговых фирм, как Accenture, Deloitte и IBM, имеется большой практический опыт в этой области. Многие компании, государственные и даже некоммерческие организации сделали аналитику своим стратегическим приоритетом. Сегодня наблюдается повышенный интерес к проблеме больших данных, однако в центре внимания должны по-прежнему оставаться способы приведения этих данных в форму, позволяющую проанализировать их и использовать в процессе принятия решений.

Билл Фрэнкс находится в уникальном положении: он может описать пересечение области больших данных и аналитики. Его компания Teradata, в отличие от других поставщиков систем хранения данных, всегда была максимально сосредоточена именно на анализе данных и извлечении из них пользы для бизнеса. И хотя компания хорошо известна как поставщик корпоративных инструментов для хранения данных, Teradata в течение многих лет также предоставляла набор аналитических приложений.

За последние несколько лет Teradata наладила тесное партнерство с SAS – ведущим поставщиком аналитического программного обеспечения – для разработки высокомасштабируемых инструментов проведения анализа больших баз данных. Эти инструменты, которые часто подразумевают встроенный анализ в среде хранилища данных, предназначены для таких мощных аналитических приложений, как системы обнаружения мошенничества в режиме реального времени и крупномасштабного скоринга [1] Скоринг (англ. score – подсчет очков) – система оценки кредитоспособности, в основу которой положены численные статистические методы обработки анкет потенциальных заемщиков. Суть ее в том, что за каждую позицию анкеты («стаж работы» или «количество детей») потенциальный заемщик получает некое количество баллов. В зависимости от суммы набранных баллов принимается решение об одобрении или отказе в выдаче кредита. Прим. ред . покупательского поведения потребителей. Билл Фрэнкс – скоринг-директор по аналитике этого партнерства и поэтому имеет доступ к идеям и опыту в области проведения крупномасштабного анализа и «обработки в базе данных». Вероятно, лучшего источника на эту тему просто не существует.

Так что же еще особенно интересного и важного содержится в этой книге?

• Глава 1 Глава 1 Что такое «большие данные» и каково их значение? Пожалуй, ничто так сильно не повлияет на сферу передовой аналитики в ближайшие годы, как постоянное появление новых и мощных источников данных. Если говорить об анализе потребительского рынка, время, когда можно было полагаться исключительно на демографию и историю покупок, осталось в прошлом. Практически в каждой отрасли существует по крайней мере один совершенно новый источник данных, который в ближайшее время появится в интернете, если его еще там нет. Одни источники данных широко используются в различных отраслях промышленности, другие – в очень небольшом количестве отраслей или ниш. Многие из этих источников данных попадают под определение, которое вызывает в последнее время много шума: «большие данные». Большие данные появляются везде, и их умелое применение окажется конкурентным преимуществом. Игнорирование больших данных опасно для организации, поскольку так можно отстать от конкурентов. Чтобы оставаться конкурентоспособными, крайне важно, чтобы организации активно анализировали эти новые источники данных и воспользовались содержащимися в них ценными сведениями. Профессиональным аналитикам предстоит много работы! Нелегко будет объединить большие данные со всеми остальными данными, которые в течение многих лет применялись для анализа. В начале главы объясняется, что такое «большие данные». Далее приведены соображения о том, чем они могут быть полезны организации. включает в себя обзор концепции больших данных и объясняет, что «размер не всегда имеет значение». На протяжении всей книги Фрэнкс отмечает, что б о льшая часть данных вообще бесполезна и очень важно уметь отфильтровывать ненужные данные.

• Обзор источников больших данных в главе 3 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. – интересный, полезный и необыкновенно подробный каталог. Подход к веб-данным и веб-аналитике в главе 2 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. может заинтересовать людей и организации, которые стремятся понять поведение потребителей, совершающих покупки через интернет. Этот подход выходит далеко за рамки обычной веб-аналитики, ориентированной на отчетность.