大規模データのパラダイムに基づくアプリケーションシステム。 主要な市場動向。 ビッグデータテクノロジーは、それらが発信された場所に適用されます

データ成長の恒久的な加速は現代の現代の不可欠な要素です。 ソーシャルネットワーク、モバイルデバイス、測定装置からのデータ、ビジネス情報は、巨大なデータ配列を生成できるいくつかの種類のソースです。

現在その言葉 ビッグデータ。 （大きなデータ）は非常に一般的になっています。 大規模なデータ配列を処理するための迅速かつ深い技術をまだ認識していない。 変化はさまざまな球体で発生し、機密性、整合性、可用性などのようなそのような重要な側面があるべきである情報セキュリティの分野を含む、新しい問題と課題を生成します。

残念ながら、多くの現代企業は、収集して保存する巨大なデータアレイを確実に保存することができる適切なインフラストラクチャを作成せずにビッグデータ技術に頼る。 一方、ブロックチェーン技術は急速に急速に発展しており、これはこれと他の多くの問題を解決するように設計されています。

大きなデータは何ですか？

本質的に、この用語の定義は表面上にあります：「ビッグデータ」とは、非常に大量のデータの管理、およびそれらの分析を意味します。 より広く見ている場合、これは大量の大量の方法で古典的な方法で処理できない情報です。

大きなデータ自体という用語は比較的最近現れました。 Google Trends Serviceによると、2011年末に期間の人気の積極的な成長

2010年には、大規模データの処理に直接直接関連する最初の製品と解決策が既に現れていました。 2011年までに、IBM、Oracle、MicrosoftおよびHewlett-Packardを含む最大のIT企業のほとんどは、ビジネス戦略のビッグデータという用語を積極的に使用しています。 徐々に、情報技術市場のアナリストはこの概念の積極的な研究を開始します。

現在、この用語はかなりの人気を獲得し、多種多様な球で積極的に使用されています。 しかし、大きなデータが何らかの基本的に新しい現象であるという自信を持って言うことは不可能です - それどころか大きいデータ源が長年存在しています。 マーケティングでは、彼らは顧客の購入、クレジットストーリー、ライフスタイルなどのためにデータベースを呼び出すことができます。

現在、状況は2つの側面で変わりました。

- 分析と比較のためのより複雑なツールと方法が現れました 異なるセット データ;
- 分析ツールには、デジタル技術への広範な遷移、ならびに新しいデータ収集およびデータ測定方法があるため、多くの新しいデータソースが追加されました。

研究者らは、ビッグデータ技術が生産、健康、貿易、官能、そして他のさまざまな分野や産業においてもっと活発になることを予測しています。

ビッグデータは特定のデータ配列ではなく、それらの処理の一連のメソッドです。 大規模データの決定的な特性は、それらのボリュームだけでなく、時間のかかる処理とデータ分析プロセスを特徴付ける他のカテゴリもあります。

処理のためのソースデータとして、例えば：

- インターネットユーザーの動作のログ。
- モノのインターネット;
- ソーシャルメディア;
- 気象データ。
- 最大のライブラリのデジタル化された本。
- 車両からのGPS信号。
- 銀行の顧客の取引に関する情報。
- モバイルネットワーク加入者の場所に関するデータ。
- 大リテールネットワークの購入に関する情報など

時間の経過とともに、データ量とそれらの情報源の数は継続的に成長しており、この背景には新しくて既存の情報処理方法が表示されます。

基本原則ビッグデータ：

- 水平スケーラビリティ - データアレイは巨大であり、これは大規模データの処理システムがそれらのボリュームの増加をもって動的に拡大するべきであることを意味します。
- 詐欺許容範囲 - いくつかの機器要素が故障した場合でも、システム全体が作業可能なままでなければなりません。
- データの地域。 大規模な分散システムでは、データは通常かなりの数のマシンで分散されます。 ただし、できるだけ早く、リソースを保存するために、データは保存されているのと同じサーバー上で処理されることがよくあります。

3つの原理全ての安定した運転のために、そしてそれに応じて、大きなデータの高い記憶効率および処理は、例えばブロックチェーンのような新しいブレークスルー技術を必要とする。

なぜあなたは大きなデータが必要なのですか？

大きなデータの範囲は絶えず拡大しています。

- 医学では大きなデータを使用できます。 したがって、疾患の歴史の分析に頼るだけでなく、他の医師の経験を考慮して、患者の診断を考慮して、患者の地域の生態学的状況に関する情報を考慮することが可能である。他の多くの要因
- ビッグデータ技術を使用して、無人車両の動きを整理することができます。
- 大規模なデータアレイの処理は、写真やビデオ素材の顔で認識できます。
- 小売業者によってビッグデータ技術を使用することができます - トレーディング会社は、特定の消費者セグメントで最大限に構成できる広告キャンペーンを効果的に構成するために、ソーシャルネットワークからのデータ配列を積極的に使用することができます。
— この技術 社会における政治的好みを分析するために、選挙運動の組織に積極的に使用されています。
- ビッグデータ技術の使用は、矛盾する検出ツールと詳細なデータ分析を含む所得保証クラス（RA）の決定に関連しており、タイムリーな方法での可能性のある損失を特定することを可能にします。財務結果の減少に。
- 電気通信プロバイダは、地理位置を含む大きなデータを集約することができます。 順番に、この情報は、ターゲットとローカルの広告、および小売業者や銀行のためにそれを使用することができる広告機関にとって商業的に関心を持つかもしれません。
- ビッグデータは、パワフルな目標の人々の存在下でのデータに基づいて、特定の場所の取引ポイントの開始を解決するために重要な役割を果たすことができます。

したがって、ビッグデータ技術の最も明白な実用的な適用はマーケティングにあります。 インターネットの開発のおかげで、あらゆる種類の通信機器を配布して、行動データ（通話数、購買習慣、購入など）がリアルタイムで利用可能になります。

大規模なデータ技術はまた、社会学的研究のために、そして他の多くの分野のために、財務において効果的に使用することができる。 専門家は、大規模なボリュームでは、これらの技術が諜報機関で使用されているので、これらのテクノロジは、軍事企業で、情報戦争を呼び出すのが慣例であるため、大規模なデータを使用する可能性はすべて氷山の目に見える部分です。 。

一般に、ビッグデータを使用するシーケンスは、データ収集、レポートとダッシュボードを使用して受信した情報を構造化し、その後の推奨事項の作成を行うことで構成されています。

マーケティングにおけるビッグデータ技術の使用を簡単に検討してください。 あなたが知っているように、マーケティング担当者情報は戦略を予測して作成するための主要なツールです。 大規模データの分析は、消費者のターゲットオーディエンス、興味、需要、および活動を決定するために長くかつ正常に適用されています。 特に大規模データの分析により、製品やサービスに興味がある消費者にのみ（RTBオークションモデル - リアルタイム入札に基づく）広告を出力することができます。

マーケティングで大きなデータを使用することで、ビジネスマンが可能になります。

- あなたの消費者を認識し、インターネット上で同様の聴衆を引き付けるのが良いです。
- 顧客満足度の程度を評価する。
- 提案されたサービスが期待とニーズを満たしているかどうかを理解する。
- お客様の自信を高める新しい方法を見つけて実装します。
- 需要などを使用してプロジェクトを作成する

たとえば、Google.RENDSサービスは、クリックの特定の製品、変動、地理の季節需要のためのマーケティング担当者の予測を示している可能性があります。 この情報を自分のWebサイト上の対応するプラグインによって収集された統計データと比較すると、その日、地域、その他のパラメータを示す広告予算の配布の計画を作成できます。

多くの研究者によると、それはセグメンテーションと、プランパキャンペーンの成功が終わっているという大きなデータの使用です。 米国大統領の未来のチームは、視聴者を正しく分割し、彼女の欲求を理解し、有権者が見たいと思うメッセンジャーを正確に示すことができました。 したがって、データ中心のアライアンスからのIrina Beljhevaによると、Trumpの勝利は、ビッグデータ、心理的行動分析、そして個別広告に基づいていたインターネットマーケティングへの非標準的なアプローチのおかげで、何度も多くなりました。

政治技術と路面電車のマーケティング担当者は、特別に開発された数学モデルを使用してきました。これにより、地理的徴候だけでなく、意図、有権者の利益などによっても、すべての米国の有権者のデータを深く分析することができました。このマーケティング担当者の後の精神病、行動特性などは、彼らのニーズ、気分、政治的見解、心理的特徴、さらには任意の個々の投票者を使って肌の色でさえも、市民の各グループとパーソナライズされたコミュニケーションを組織しました。

ヒラリー・クリントンに関しては、そのキャンペーンでは、社会学的データと標準的なマーケティングに基づいて「実証時間」の方法を使用し、選挙人を正式に均質なグループ（男性、女性、アフリカ系アメリカ人、ラテンアメリカ人、貧弱、豊かなど）に分けていました。

その結果、彼は新しい技術と分析方法の可能性を高く評価した人を獲得しました。 選挙キャンペーンヒラリークリントンの費用が対戦相手の2倍のものであることは注目に値します。

データ：PEW Research.

ユースビッグデータの大きな問題

高コストに加えて、さまざまな球体で大きなデータの導入を禁止する主な要因の1つが、処理中のデータを選択するという問題です。つまり、どのデータを削除、格納および分析している必要があります。考慮に入った。

もう1つの問題ビッグデータは倫理的です。 言い換えれば、自然な質問が発生します。このデータ収集（特にユーザーの知識なしに）は、民間の国境の違反と見なされますか。

記憶されている情報が秘密ではありません サーチエンジン GoogleとYandexは、巨人が常に自分のサービスを改善し、それらをユーザーに便利にし、新しい対話型アプリケーションを作成します。 これを行うには、検索エンジンはインターネット、IPアドレス、地理位置データ、興味、およびオンラインショッピング、個人データ、またはオンラインショッピングのインターネット活動に関するユーザーデータを収集します。 郵便番号 どちらも。これはすべて、インターネット上のユーザーの動作に従ってコンテキスト広告を示すことができます。 この場合、通常、ユーザーの同意はこれを要求していないため、自分自身に関する情報が与えられていない選択の可能性があります。 つまり、デフォルトでは、ビッグデータはすべてサイトデータサーバに保存されることすべてになります。

これは、データの保存と使用のセキュリティに関する次の重要な問題を意味します。 たとえば、消費者が安全な分析プラットフォームがあります。 自動モード データを送信しますか？ さらに、多くの事業担当者には、大量のデータで効果的に活動的に運営し、それらの助けを借りて特定のビジネスタスクを解決できる、高品質のアナリストやマーケティング担当者が不足しています。

ビッグデータの導入とのあらゆる困難にもかかわらず、この事業はこの方向への投資を増やす予定です。 Gartnerの研究によると、ビッグデータ産業への投資の指導者は、メディア、小売、テレコム、銀行セクターおよびサービス会社です。

技術ブロックチェーンとビッグデータの相互作用の展望

ビッグデータとの統合は相乗効果を担い、許可を含む幅広い新機能を開きます。

- 特定の供給業者、商品および製品コンポーネントの詳細な分析プロファイルを構築することができる、消費者の好みに関する詳細な情報へのアクセスを得る。
- さまざまなカテゴリのユーザーによる商品の特定のグループの消費の消費の取引および統計に関する詳細なデータを統合する。
- 給電チェーンに詳細な分析データを受信し、輸送中の製品の損失を管理する（たとえば、特定の種類の商品の蒸発による重量損失など）。
- 製品の改ざんを相殺し、マネーロンダリングと詐欺の闘いの有効性を高めます。

商品の使用と消費に関する詳細なデータへのアクセスは、主要なビジネスプロセスを最適化するための大きなデータ技術の可能性を大幅に明らかにし、規制上のリスクを削減し、関連する消費者の好みを最大化するであろう収益化および製品の作成のための新しい機会を明らかにするでしょう。

知られているように、オリバーバスマンの意見、スイスの財務保持UBSのマネージャー、IT - マネージャーを含む最大の金融機関の代表者、スイスの財務保持のマネージャーが「取引を減らすことができる」数日から数分までの処理時間 "。

ビッグデータ技術の助けを借りてブロックチェーンからの分析の可能性は巨大です。 分散レジストリテクノロジは、情報の完全性、およびトランザクションの全履歴の信頼性が高く透明な記憶を保証します。 ビッグデータは、順番に、効果的な分析、予測、経済的モデリング、そしてそれに応じて、より懸まば管理の決定を下すための新しい機会を開くための新しいツールを提供します。

タンデムブロックチェーンとビッグデータは、ヘルスケアでうまく使用できます。 あなたが知っているように、時々患者の健康に関する不完全で不完全なデータは、誤った診断と誤って規定された治療の処方の危険性を高めます。 医療機関のクライアントの健康に関する重大な重要なデータは最大限保護されるべきであり、不変性の性質を有する、チェックされるべき操作の影響を受けないべきではありません。

ブロックチャレータの情報は、リストされているすべての要件を満たし、新しいビッグデータ技術を使用した深い分析のための高品質で信頼性の高いソースデータとして機能することができます。 さらに、ブロックチェーンの助けを借りて、医療機関は、医療情報を必要とする保険会社、正義体、雇用主、科学機関、その他の組織で信頼できるデータを交換することができます。

ビッグデータと情報セキュリティ

広義には、情報セキュリティは、情報のセキュリティと、ランダムまたは人工的な性質の悪影響の影響からのインフラストラクチャのセキュリティです。

情報セキュリティの分野では、ビッグデータは次のような課題に直面しています。

- データ保護の問題を保証し、それらの完全性を確保する。
- 部外者のリスクと機密情報の漏洩。
- 機密情報の不適切な保管。
- たとえば、ある種の悪意のある行動の結果として、情報を失うリスク。
- 第三者による個人データの誤用のリスク

ブロックチェーンが解決することを意図している大規模データの主な問題の1つは、情報セキュリティの分野にあります。 すべての基本原理を遵守することによって、分散型レジストリ技術はデータの完全性と正確さを保証することができ、そして単一の拒絶点がないことから、ブロックチェーンは情報システムの安定した動作を行う。 分散レジストリテクノロジは、データへの信頼性の問題を解決するのに役立ち、それらの普遍的な交換の可能性を提供することができます。

情報は貴重な資産です。つまり、前景には情報セキュリティの主な側面を確保するという問題があるべきです。 競争の激しい闘争に立ち向かうためには、企業は時代に追いつくべきです。つまり、ブロックチェーンテクノロジとビッグデータツールが自分自身に入る潜在的な機会や利益によっては無視できないことを意味します。

大きなデータ（またはビッグデータ）は、膨大なボリュームの構造化されたまたは非構造化されていない情報を持つ一連の作業方法です。 大きなデータを扱う専門家は、その処理と分析に携わって、視覚的、認識された結果を得ることができます。 私を専門家と話すことを見て、ロシアで大規模なデータの処理がある状況があるのは、この分野で働きたい人に学ぶことをお勧めします。

大規模データの分野の主な方向にAlexey Rupinが、顧客とのコミュニケーション、そして数の世界

私はモスクワ電子技術研究所で勉強しました。 私が取り出すことができた主なことは、物理学と数学の基本的な知識です。 同時に、私はR＆Dセンターで働いていました。そこで彼は保護されたデータ転送の手段のための貴重なコーディングアルゴリズムの開発と実装に従事していました。 学部課程の終了後、私は高等学校学校のビジネス情報学の責任に入りました。 その後、私はIBSで働きたいです。 私はその時、私は多くのプロジェクトに関連して追加のインターンのセットがあり、そして私がこの分野で最大のロシア企業の1つであるIBSで働き始めました。 3年間、私は企業ソリューションの建築家の前に電車から離れました。 今、私は財務部門と電気通信部門の顧客企業のための大きなデータ技術の開発に従事しています。

大きなデータを扱いたい人のための2つの主要な専門分野があります。アナリストや大規模データを扱うための技術を作成するITコンサルタントがあります。 さらに、ビッグデータアナリストの職業について話すこともできます。すなわち、顧客からのITプラットフォームでデータを直接取り扱う人々。 以前は、統計と数学を知っていて、データ分析タスクを解決するための統計ソフトウェアを使用している通常の数学アナリストでした。 今日、統計と数学の知識に加えて、技術の理解とデータのライフサイクルも必要です。 このように、私の意見では、以前のアナリストからの現代データアナリストの違いです。

私の専門化はそれがコンサルティングされています、つまり、ITテクノロジとのビジネスタスクを解決する方法を顧客に発明して提供しています。 人々はさまざまな経験と相談するようになりますが、この職業のための最も重要な資質は、クライアントのニーズを理解し、人々や組織を助けたいという願望、良いコミュニケーションとチームスキルを理解する能力です（それは常にクライアントと協力しているのでチームでは、良い分析能力。 内部の動機は非常に重要です：私たちは競争的な環境で働き、顧客は待っています 珍しい解決策 そして仕事への関心。

ほとんどの場合、私は顧客とコミュニケーションをとり、最も適した技術アーキテクチャの開発における彼らのビジネスニーズと援助を正式化する必要があります。 ここでの選択基準は独自の機能を持っています。機能とTSO（総所有コスト - 総所有コスト - 総所有コスト）は非常に重要で、ほとんどの場合、ほとんどの場合これは応答時間、情報処理です。時間。 顧客を納得させるために、私たちはしばしばコンセプトアプローチの証明を使用します - 技術が機能することを確認するために、いくつかのタスクのための「テスト」テクノロジを自由に提供します。 この決定は、追加の利点（例えば、X販売、交差販売など）を犠牲にしてお客様に競争上の優位性を生み出すか、ある種のビジネス上の問題を解決し、言って、高水準のローン詐欺を減らす必要があります。

顧客が完成したタスクから来た場合は、はるかに簡単になります。 しかし、彼らが革命的な技術が現れたことを理解していない限り、それは数年間市場を変えることができます。

どんな問題が直面する必要がありますか？ 市場は「ビッグデータ」技術を使用する準備ができていません。 顧客が既製のタスクから来たのではなく、数年間市場を変える可能性がある革命的な技術であることを理解するまで、それははるかに簡単になります。 それが、実際にはスタートアップモードでの作業 - テクノロジーを販売するだけでなく、これらの解決策に投資する必要がある顧客に納得させるたびに。 これはそのような先見の位置です - 私たちはあなたがデータの魅力とそれを顧客に変更することができる方法を顧客に示す。 この新しい市場を作成します - ビッグデータ地域での商業ITコンサルティングの市場。

人がデータ分析またはビッグデータの範囲でコンサルティングを行いたい場合は、最初に重要なことは数学的または技術的な教育が良いです。 特定の技術を習得することも役立ち、SAS、Hadoop、R言語またはIBMソリューションを言ってみましょう。 さらに、銀行のライフサイクルの銀行または管理の改善されたクレジットスコアリングのために使用できるように、ビッグデータのためのアプリケーションタスクに積極的に興味があることが必要である。 これらおよび他の知識は、利用可能な情報源から入手することができる：例えば、CourseraおよびBig Data Undalival。 PennsylvaniaのWharton大学の顧客分析イニシアチブは、多くの興味深い資料を発表しました。

私たちの地域で働きたい人にとって深刻な問題は、大きなデータについての明示的な情報の欠如です。 あなたは本屋やいくつかのサイトのために行くことができず、たとえば銀行のビッグデータ技術のすべてのアプリケーションのための徹底的な列を取得することができます。 そのような参照書はありません。 情報の一部は本の中にあり、別の部分は会議で収集され、あなたが自分自身に到達する必要がある何かに。

もう1つの問題は、アナリストが数字の世界でうまく感じることですが、彼らは常に快適ではありません。 そのような人々はしばしばやめられているので、彼らがコミュニケーションをとることは困難であり、したがって彼らが研究結果に関する顧客に伝えることを彼らが納得することは困難です。 これらのスキルの発展のために、私は「ピラミッドの原則」、「図で話す」と同じ本をお勧めします。 彼らはプレゼンテーションスキルを身に付け、簡潔にそして明確に彼らの考えを述べるのを助けます。

私はHSEで勉強しながら、さまざまなケース選手権への参加に非常に役立ちました。 ケースチャンピオンシップは、学生のためのインテリジェントな競争で、あなたがビジネス上の問題を勉強し、彼らの決定を提供する必要がある場所です。 彼らは2つの種です。マッキンシー、BCG、アクセンチュア、そして独立したChangelge Type Championshipsなどのコンサルティング会社のケース選手権。 彼らへの参加中、私は複雑なタスクを見て解決することを学びました - 問題の識別とその解決策の勧告の保護への構造化から解決することを学びました。

ロシア市場についてオレグミカルキー、大規模データの分野で新製品を作成する詳細

Acronisに来る前に、私はすでに他社の市場への新製品の発売に従事していました。 それは常に興味深く難しいので同時に難しいので、私はすぐに取り組む可能性に興味がありました クラウドサービス データストレージのためのソリューション。 この地域では、IT業界での私の以前の経験はすべて独自のスタートアッププロジェクトi-acceleratorを含めて便利でした。 基本的な工学に加えて、ビジネス教育（MBA）の存在も助けました。

ロシア、大企業 - 銀行、モバイルオペレーターなど - 大きなデータを分析する必要があるので、私たちの国ではこの分野で働きたい人の見通しがあります。 TRUE、多くのプロジェクトは現在、外国の開発やオープンソース技術に基づいて統合されています。 そのようなプロジェクトでは、基本的に新しいアプローチと技術\u200b\u200bが作成されていませんが、むしろ既存の開発が適応しています。 Acronisでは、私たちは別の方法で、既存の代替案を分析した後、私たち自身の開発に投資することを決定し、大規模なデータのための信頼できる記憶システムを作成することを決定しました。これは、例えばAmazon S3です。大幅なスケールで確実かつ効率的に。 大規模データの自社開発も主要なインターネット企業の間でもありますが、外部のクライアントのニーズの満足度よりも内部ニーズに焦点を当てています。

大規模データの処理の分野に影響を与える傾向と経済力を理解することが重要です。 これを行うには、それを読んで、IT業界で権威ある専門家の演奏を聴く、テーマ別会議を訪問してください。 今、ほとんどすべての会議には大きなデータセクションがありますが、それらはすべて異なる角度でそれについて話しています。テクノロジー、ビジネスまたはマーケティングの観点から。 あなたはすでにこのトピックのプロジェクトを行っている会社のデザイン作業やインターンシップのために行くことができます。 あなたがあなたの能力に自信を持っているならば、それはビッグデータの立場で始動を整理するのに遅すぎません。

市場と絶えず接触することなく 新しい開発リスクは除きます

TRUE、あなたが新製品の責任があるとき、多くの時間は市場の分析に行き、潜在的な顧客、パートナー、顧客とそのニーズについて知っているプロのアナリストと通信します。 市場と絶えず接触することなく、新しい開発リスクは要求されていません。 不確実性は常にたくさんあります。あなたは誰が彼らにとって価値がある最初のユーザー（初期の採用者）になるかを理解しなければなりません、そしてそれから大量の聴衆を引き付けます。 2番目に重要な課題は、いくつかの要件が変わる可能性がある場合にそれらがそのような状況で働くように動機付けるための最終製品の明確かつ全体的なビジョンを開発者に形成します。 フィードバック最初の顧客から来る。 したがって、重要な作業は、片側と開発者の顧客の期待を管理することです。 どちらも他の人が興味を失い、完成の前にプロジェクトをもたらさなかった。 最初の成功したプロジェクトの後、それが簡単になり、主な仕事は新規事業の正しい成長モデルを見つけるでしょう。

Moscow_Exchange 2015年5月20:38

ビッグデータ市場の分析レビュー

• 会社ブログモスクワ交換、
• ビッグデータ。

"ビッグデータ" - 技術会社によって積極的に議論されているトピック。 それどころか、彼らを可能な限り多くのことにしていたことができるように、それらをビジネスのために使用することができます... Moscow Exchangeによって準備された「ビッグデータ」の新鮮な分析の概要Ipoboardアナリストは、現在市場に最も関連性があるかを示しています。。 情報が面白くて便利になることを願っています。

大きなデータは何ですか？

主な機能

現時点では、ビッグデータは情報技術の開発のための重要なドライバの1つです。 この方向はロシアのビジネスから比較的新しいもので、西洋諸国では広く普及しています。 これは、特にソーシャルネットワークのブームの後の情報技術の時代には、各インターネットユーザーについて、大量の情報が蓄積し始め、これは最終的にはビッグデータの方向への開発を行いました。

「大きなデータ」という用語は多くの紛争を引き起こし、多くの人は累積情報の額だけを意味するが、技術的な面を忘れないでください、この分野は記憶技術、計算、そしてまた サービスサービス.

球体は、従来の方法*を処理することが困難な大量の情報の処理を指すことに留意されたい。

以下は、従来のデータベースと大規模なデータベースの比較表です。

大きなデータの範囲は、以下の機能によって特徴付けられます。
ボリューム。 - 蓄積されたデータベースの量は、伝統的な方法で扱われて保存されている大量の情報であり、新しいアプローチと高度なツールが必要です。
速度。 - 速度、この機能は、データの蓄積率の増加率（過去2年間に90％が収集されている）を示し、最近データ処理速度がリアルタイムのデータ処理の需要が求められています。
バラエティ - マニホールド、すなわち 構造化および非構造化分散情報の同時処理の可能性 構造化情報の主な違いは、分類できることです。 そのような情報の例は、クライアントトランザクションに関する情報です。
非構造情報には、ビデオ、オーディオファイル、フリーテキスト、ソーシャルネットワークからの情報が含まれています。 今日まで、情報の80％が非構造化グループに含まれています。 この情報は、さらなる処理に役立つようにするための包括的な分析を必要とします。
正確さ。 - データの正確さ、重要なユーザーが利用可能なデータの正確さの重要性となっています。 したがって、インターネット企業は、ロボットが保有している行動の分離が、最終的にはデータ分析の難しさにつながります。
値 - 累積情報の値。 ビッグデータは会社に役立ち、それに特定の価値をもたらすべきです。 たとえば、ビジネスプロセスの向上に役立ち、報告または最適化コストを削除すること。

上記の5つの条件への準拠の下で、累積データボリュームは大きい数に起因する可能性があります。

大規模データの使用の範囲

大規模データの技術の使用範囲は広範囲です。 したがって、大きなデータの助けを借りて、あなたは顧客の好み、マーケティングキャンペーンの有効性、またはリスクを行うことができます。 IBM Institute Surveyの結果は、企業のビッグデータの使用についての結果です。

図から分かるように、ほとんどの企業はクライアントサービスの分野で大規模なデータを使用し、その方向の人気の2番目の人気はリスク管理の分野での運用効率です。現時点では大規模なデータはあまり一般的ではありません。

また、統計によると、ビッグデータは情報技術の最も急成長している領域の1つであることにも注意してください、統計によると、取得および保存されたデータの総量は1.2年ごとに2倍になります。
2012年から2014年までの期間の間、月額送信されたデータ量 モバイルネットワーク81％増加しました。 シスコの見積もりによると、2014年に、モバイルトラフィックの量は2.5 Exbaytes（標準バイト数の測定単位）1ヶ月あたり、すでに2019年には24.3のEXABYTESに等しくなります。
したがって、大規模なデータは、多くの企業の分野で分配され、企業の発展において重要な役割を果たしているにもかかわらず、すでに確立された技術分野です。

大データ技術

大きなデータを収集して処理するために使用される技術は、3つのグループに分類できます。

• ソフトウェア;
• 装置;
• サービスサービス。

最も一般的なデータ処理アプローチ（ソフトウェア）は次のとおりです。
SQL. - 構造化クエリの言語で、データベースを扱うことができます。 SQLでは、データを作成して変更し、対応するデータベース管理システムはデータ配列の制御に従事します。
n n - この用語はSQLだけでなく（SQLだけでなく）復号化されています。 従来のリレーショナルDBMSで使用されているモデルから区別してデータベースを実装することを目的としたいくつかのアプローチが含まれています。 絶えず変化するデータ構造でそれらを使用するのが便利です。 たとえば、ソーシャルネットワークに関する情報を収集して保存するため。
MapReduce。 - コンピューティング分布モデル 非常に大きなデータセット（Petabytes *以上）にわたる並列計算に使用されます。 プログラミングインタフェースでは、非データはプログラムの処理、およびデータプログラムに送信される。 したがって、要求は別のプログラムです。 操作の原理は、2つのマップを備えた一貫したデータ処理で構成されています。 マップ予備データを選択し、それらを集計してください。
ハドープ。 - Facebook、eBay、Amazonなどの検索およびコンテキストメカニズムを実装するために使用されます。 独特の機能 各ユニットは、最低であるデータの1つのコピーであるため、システムがクラスタノードの障害から保護されていることです。
SAPハナ。 - データを保存および処理するための高性能のNewSQLプラットフォーム。 供える 高速 リクエスト処理 他の際立っている特徴は、SAP HANAがシステムの景観を単純化し、分析システムを支援するコストを削減することです。

技術機器は以下のものを含みます。

• サーバ;
• インフラ設備

サーバーにはデータウェアハウスがあります。
インフラ機器には、プラットフォーム、無停電電源源、サーバーコンソールのセットなどがあります。

サービスサービス。
サービスサービスには、インフラストラクチャを改善し、データストレージを確保するためのデータベースシステムアーキテクチャを構築するためのサービスが含まれています。

ソフトウェア、機器、およびサービスサービスは、データを保存し分析するための包括的なプラットフォームを組み合わせています。 Microsoft、HP、EMCなどの会社は開発サービス、大規模なデータと管理ソリューションを展開しています。

産業における応用

ビッグデータは多くのビジネスブランチで広く普及しました。 彼らは医療、電気通信、貿易、物流、金融会社、そして公共の管理で使用されています。
以下は、いくつかの産業における大規模データの適用のいくつかの例です。

小売り
小売店のデータベースでは、クライアントに関する多くの情報、株式管理システム、商用配信システムを蓄積することができます。 この情報は買い物のすべての球に役立つかもしれません。

したがって、蓄積された情報の助けを借りて、あなたは商品の供給、その保管及び販売を制御することができます。 累積された情報に基づいて、あなたは商品の需要と配達を予測することができます。 また、処理とデータ分析システムは、コストの最適化や報告の準備など、他の小売業者の問題によって解決できます。

金融業務
大きなデータは借り手の信用力を分析することを可能にし、彼らはクレジットスコアリング*と引受**にも役立ちます。 大規模なデータ技術の導入により、クレジットアプリケーションの時間的考察が減少します。 大きなデータの助けを借りて、特定のクライアントの操作を分析して適切な銀行サービスを提供することができます。

テレコム
電気通信業界では、大規模なデータがセルラーオペレータから広く普及していました。
演算子 セルラーコミュニケーション 財務組織と共に、最も膨大なデータベースの1つがあり、それは彼らが蓄積された情報の最も深い分析を実行することを可能にする。
データ分析の主な目的は、既存の顧客を保有し、新しいものを引き付けることです。 この会社では、顧客のセグメンテーション、トラフィックを分析し、加入者の社会的有料を決定します。

マーケティング目的で大きなデータを使用することに加えて、詐欺的な金融取引を防ぐために技術が使用されています。

鉱業と石油産業
ビッグデータは、マイニングと処理とマーケティングとマーケティングの両方で使用されています。 企業は受信された情報に基づいて、フィールドの開発効率について結論を描き、主要修理のチャートと機器の状態を追跡し、製品と価格の需要を予測しています。

Tech Pro Research Surveyによると、大規模データの最大の分布は、電気通信業界、ならびにエンジニアリング、IT、財務および州企業で得られました。 この調査の結果によると、教育や医療の大規模なデータはそれほど人気が\u200b\u200bありません。 調査結果を以下に示す。

企業で大きなデータを使用する例

今日まで、大きなデータは外国企業に積極的に導入されています。 NASDAQ、Facebook、Google、IBM、VISA、マスターカード、アメリカ、HSBC、AT＆T、Coca Cola、Starbucks、Netflixなどの企業は、既に大きなデータリソースを使用しています。

処理された情報の適用の範囲は多様で、業界と実行されなければならないタスクによって異なります。
次に、実際にはビッグデータ技術の使用例を提起します。

HSBC。 大規模なデータ技術を使用してプラスチックカードで詐欺的な操作に対抗します。 ビッグデータの助けを借りて、会社はセキュリティサービスの有効性を3回、不正行為の認識 - 10回です。 これらの技術の導入の経済的影響は1000万ドルを超えました。

アンチフロッド* ビザ。 自動モードが不正な業務を計算できるようにすると、現時点でのシステムは、毎年2億ドルの詐欺的支払いを防ぐのに役立ちます。

スーパーコンピュータワトソン企業 IBM。 マネートランザクションに関するデータの流れをリアルタイムで分析します。 IBMによると、ワトソンは15％増加した詐欺業務の数を増加させ、システムの虚偽の対応の50％を減らし、そのキャラクターの取引から保護された資金の量を増やしました。

プロクター・アンド・ギャンブル。 大規模なデータの助けを借りて、新製品の設計とグローバルマーケティングキャンペーンを行います。 P＆Gは、ビジネス球を作成した専門事務所、リアルタイムの情報を見ることができます。
したがって、会社の経営者は、仮説を即座に確認し、実験を行う機会があります。 P＆Gは、大規模なデータが会社の活動を予測するのに役立つと考えています。

小売業者事務用品 officeMax。 一般的なデータの助けを借りて、顧客の行動を分析します。 ビッグデータ分析B2B収益を13％増加させることが可能になり、年間40万ドルのコスト削減を可能にしました。

による キャタピラー。 彼女の販売業者は毎年9から180億ドルまで克服されます。米ドルは、彼らが一般的なデータ処理技術を導入しないという事実のためにのみ到着しました。 機械に設置されたセンサーからの情報の分析により、顧客が車の艦隊をより効果的に管理できるようになります。

今日までに、燃料のコストとメンテナンスを管理するために、キーノードの状態、それらの着用程度の状態を分析することがすでに可能です。

ルクチカグループ。 それはスポーツメガネの製造業者です。レイバン、ペロロール、オークリーのようなブランドです。 大規模データ技術当社は、潜在的な顧客の行動を分析するために適用され、「スマート」SMSマーケティング。 その結果、Big Data Luxottic Groupは1億人以上の最も価値のあるお客様を割り当て、マーケティングキャンペーンの有効性を10％増加させました。

YANDEXデータファクトリーゲーム開発者を使用する タンクの世界。 プレイヤーの動作を分析します。 大規模なデータ技術は、1000以上のパラメータを使用して100000の世界の世界の行動を分析することを許可されています（購入、ゲーム、経験などに関する情報）。 分析の結果として、ユーザーの流出の予測が受けられました。 この情報を使用すると、ユーザーケアを削減し、ゲームアドレスの参加者と協力することができます。 開発されたモデルは、ゲーム業界を分析するための標準的な機器よりも20~30％効率的でした。

労働省ドイツ 失業率の発行のために、アプリケーションの分析に関連する作業で大きなデータを使用します。 そのため、情報を分析した後、メリットの20％が損なわれていないことが明らかになりました。 大きなデータの助けを借りて、労働省は10億ユーロのコストを削減しました。

子供の病院トロント 実装プロジェクトArtemisプロジェクト。 これは、リアルタイムの赤ちゃんに関するデータを収集して分析する情報システムです。 各子供の状態の毎秒各トラックのシステム。 Project Artemisでは、子供の不安定な状態を予測し、子供の病気の予防を始めることができます。

グローバルマーケットマーケットのレビュー

世界市場の現在の状況

2014年には、データ集団によると、大規模なデータは、ベンチャー業界の分野における優先投資分野の1つになりました。 データによると 情報ポータル コンピュータは、この方向の発展がユーザーに対して重要な結果をもたらし始めたという事実に接続されています。 昨年、大規模データの管理分野で実施されたプロジェクトを持つ企業の数は125％増加しましたが、市場の販売数量は2013と比較して45％増加しました。

Wikibonによると、Big Data Market収入のほとんどは、2014年にサービスサービスに合わせて、彼らの株式は総収入で40％に相当しました（下図を参照）。

サブタイプで2014年の大きなデータを考えると、市場は次のようになります。

Wikibonによると、アプリケーションと分析は、2014年の大きなデータ収益の36％であり、大規模データのアプリケーションと分析は、17％ - コンピューティング機器、および15％データストレージ技術のアプリケーションと分析をもたらしました。 最小収入は、NOSQL技術、インフラ建築機器および会社のネットワーキング（企業ネットワーク）によって生成されました。

Big Data Technologiesは、SAP、Hana、Oracle、その他の会社のメモリ内プラットフォームなど、最も人気があります。Tシステム調査の結果は、調査調査された会社の30％が選択されたことを示した。 2番目に人気のあるNOSQLプラットフォーム（ユーザーの18％）、企業はSplunkとDellの分析プラットフォームを使用していました、企業の15％が選ばれました。 大規模データの問題を解決するのに有用で最も有用なものでは、調査の結果はHadoop / MapReduce製品であることがわかりました。

アクセンチュア調査によると、大規模なデータ技術を使用している企業の50％以上では、大きなデータコストは21％から30％の範囲です。
以下のアクセンチュアの分析によると、企業の76％が2015年にこれらの費用が増加すると信じており、企業の24％が大規模なデータ技術に関する予算を変更することはありません。 これは、これらの会社では、ビッグデータがIT連邦デバイスになっていることを示唆しています。これは、会社の開発の不可欠な部分となりました。

エコノミストインテリジェンスユニット調査調査結果は、ビッグデータ実装からの前向きな効果を確認します。 企業の46％が大規模データの技術を担当していると宣言し、顧客サービスが10％以上、企業の33％が最適化され、主要な資産の生産性の向上、企業の32％が計画プロセスが向上しました。

世界のさまざまな国の大きなデータ

今日まで、大規模なデータ技術は最も頻繁に米国企業で導入されていますが、今、世界の他の国々が興味を示し始めました。 2014年、IDCによると、ヨーロッパ、中東、アジア（日本を除く）とアフリカの国々は、ビッグデータのソフトウェア、サービス、および機器の45％を占めています。

また、CIO調査によると、アジア太平洋地域の国々からの企業は、大データ分析、安全な保管の分野で急速に新しい解決策を開発しています。 クラウドテクノロジー。 ラテンアメリカは、ヨーロッパとアメリカに先んじて、大規模データ技術の開発への投資数の観点から2位です。
次に、いくつかの国の大規模データ市場の開発の説明と予測について説明します。

中国
中国の情報は909のExbaytesです。世界の総情報の10％である2020年までに、2020年までに、世界的統計の情報のシェアは増加し、5年で18％に相当するでしょう。 。 ビッグデータ中国の潜在的な成長は、最も急成長しているスピーカーの1つを持っています。

ブラジル
2014年の結果に関するブラジルは212のExabytesに関する情報を蓄積しました。これは、グローバルボリュームの3％です。 2020年までに、情報の量は1600の発赤に成長します。これは全世界の情報の4％になります。

インド
EMCによると、2014年の結果に応じたインドの累積データ量は326 exbaytesで、総情報の5％です。 2020年までに、情報量は2,800の発赤に成長します。これは全世界の情報の6％になります。

日本
2014年の結果に応じた日本の累積データの額は495 exbaytesで、総情報の8％です。 2020年までに、情報量は2,200程度に成長しますが、日本市場のシェアは減少し、全世界の総情報の5％になります。
したがって、日本市場の量は30％以上減少します。

ドイツ
EMCによると、2014年末のドイツの累積データ量は230のExbaytesです。これは世界の総情報の4％です。 2020年までに、情報量は1100の発見に成長し、2％になります。
エキスパートングループによると、ドイツの市場では、2015年のシェアが54％になるサービスセグメントを生み出し、2019年には59％に増加し、それとは反対に、ソフトウェアと機器のシェアに増加します。減少。

一般に、市場販売は、2015年の2015年に3,450億ユーロから2019年に3,480億ユーロになり、平均成長率は24％になります。
したがって、Analytics CIOとEMCに基づいて、今後数年間の世界の発展途上国は大規模データ技術の積極的な発展のための市場になると結論付けることができます。

主なマーケットトレンド

IDG Enterpriseによると、2015年には、大企業が大企業が1,600万ドル、中小額1,380万ドルを費やす予定です。
ほとんどは、データの分析や視覚化やそのコレクションなどの分野に投資されます。
現在の動向や市場の需要によると、2015年への投資はデータの品質を向上させ、計画と予測の改善、およびデータ処理率の向上を図ります。
Bain CompanyのInsights分析によると、金融部門の会社は重要な投資に加えられます。2015年には、ビッグデータ技術で64億ドルを費やす予定です。平均投資成長率は22％~2020です。 インターネット企業は28億ドルを費やす予定で、大規模データの平均成長率の増加は26％になります。
エコノミストインテリジェンスユニット調査調査を実施するとき、2014年に大きなデータ開発の優先順位方向は識別され、今後3年間で、回答の分布は次のとおりです。

IDCの予測によると、市場開発の動向は次のようになります。

• 今後5年間で、大規模データの技術におけるクラウドソリューションのコストは、ローカルソリューションのコストよりも3倍高くなります。 データを格納するためのハイブリッドプラットフォームが人気になるでしょう。
• 機械学習を含む複雑で予測分析を使用したアプリケーションの成長は、2015年に加速します。このようなアプリケーションの市場は、予測分析を使用しないアプリケーションよりも65％高くなります。
• Media Analysisは2015年にトリプル化し、大規模データ技術の成長市場向けの重要な運転手になります。
• 物事のインターネットに適用可能な情報の一定の流れを分析するための解決策を導入する傾向。
• 2018年までに、ユーザーの50％が認知計算に基づいてサービスと対話します。

市場のドライバとリミッサー

IDCの専門家が3つの大規模データ市場ドライバ2015を強調しました。

アクセンチュアポーリングによると、データセキュリティの問題は現在、大規模なデータ技術を実施する方法の主な障壁であり、回答者の51％以上がデータ保護とその機密性を確保することについて心配していることを確認しました。 企業の47％が限られた予算に関連して大きなデータを実装することが不可能であると報告されている、企業の41％が問題として有資格者の欠如を示した。

Wikibonは、2015年に大きなデータ市場が2015年に増加すると予測しており、前年同期比で36％増加します。 今後数年間で、2017年には10％の成長率の低下が見られます。 予想のデータを考慮すると、2020年の市場の量は687億ドルになります。

ビジネスカテゴリに関する大規模データの世界市場の分布は次のようになります。

チャートから分かるように、市場の大部分はクライアントサービスの改善の範囲から技術を占めます。 2020年まで、ポイントマーケティングは、2019年までの会社の優先順位になりますが、2020年には重い読書に従って、運用効率を向上させるためのソリューションを提供します。
最高の成長率は、「クライアントサービスの改善」セグメントでもあり、その増加は年間49％です。
Big Data Subtypesの市場予測は次のようになります。

主な市場シェアは、図から分かるように、プロフェッショナルサービスを占め、最高のレートの成長は分析を伴うアプリケーションであり、2020年に現在の12％から18％に成長し、このセグメントの量は反対に、123億ドルのコンピューティング機器のシェアは20％から14％に減少し、2020年に約93億ドルになり、クラウド技術市場は徐々に増加し、63億ドル、シェアSolutions Marketは63億ドルに達するでしょう。それどころか、2014年の2014年の15％から2020年に15％減少し、金銭的条件は89億ドルになるでしょう。
Bain＆CompanyのInsights分析によると、2020年の業界によるビッグデータ市場配信は次のようになります。

• 金融業界では、年間22％の成長率で64億ドルの金額で大データの費用を行使します。
• インターネット企業は28億ドルを費やし、平均費用の成長率は今後5年間で26％になります。
• 公共部門の費用はインターネット会社の費用によって比例しますが、成長率は低くなります - 22％。
• 電気通信部門は40％の平均成長率で成長し、2020年には12億ドルに達する。

エネルギー企業はこれらの技術に比較的少量のものに投資する予定ですが、成長率は毎年最高54％のうちの1つになります。
このように、2020年の大データ市場の大幅なシェアは、会社の金融業界を占め、エネルギーが最も急成長しているセクターになります。
アナリストの予測に続いて、今後数年間の市場総量が増加します。 下記のスケジュールから分かるように、世界の発展途上国における大規模データ技術の導入により、市場の成長が確保されます。

予測された市場の販売は、開発途上国にも人気があるかどうかが発展途上国がどのように知覚するかによって異なります。 2014年、世界の発展途上国は累積情報の量の40％を占めました。 予測EMCによると、現国国の優位性を持つ現在の市場構造は、2017年にすでに変化します。 EMCアナリストによると、2020年、発展途上国のシェアは60％以上になります。
シスコとEMCによると、世界の発展途上国は大きなデータを積極的に取り組むでしょう、多くの点で技術の利用可能性に関連し、大きなデータに十分な情報を蓄積することができます。 次のページに代表される世界の地図上では、地域による大規模データの体積の増加と成長率の予測が示されます。

ロシア市場の分析

ロシア市場の現状

CNEWS分析とオラクルの研究の結果によると、ロシアのビッグデータ市場の成熟度は過去1年間で増加しました。 さまざまな産業からの108の大企業を代表する回答者は、これらの技術についての高度な認識、ならびに彼らのビジネスのための解決策の可能性の現在の理解を実証しました。
2014年の時点で、IDCによると、155の排他的な情報がロシアに蓄積されており、これはグローバルデータの1.8％にすぎません。 2020年までに情報量は980 Exabyteに達するでしょう、そして2.2％がかかります。 したがって、情報量の平均成長率は年間36％になります。
IDCは、ロシア市場を3億4000万ドルで評価し、そのうちの1億ドル - SAPソリューション、約2億ドルのソリューションOracle、IBM、SAS、Microsoftなど
ロシア最大のデータ市場の成長率は、年間50％以上です。
経済の一般的な停滞条件でも、ロシアのIT市場のこの分野における肯定的なダイナミクスの保存は予測されています。 これは、事業が労働効率の向上、コストの最適化、予測の精度を向上させ、会社のリスクを最小限に抑えるための決定を求めています。
ロシア市場の大規模データの分野におけるサービスの主なプロバイダーは、次のとおりです。

• オラクル
• マイクロソフト。
• クーデラ。
• HortonWorks。
• テラダタ。

企業における大規模データの適用における業界と経験による市場の概要

CNEWSによると、ロシアでは、世界中で大規模なデータ技術を使用し始めた企業のわずか10％が約30％です。 ビッグデータプロジェクトの備えは、ロシア経済の多くの部門で成長しています - CNEWS分析とオラクルの報告によって証明されています。 調査対象会社の3分の1以上（37％）は大きなデータ技術と協力し始め、その中で20％がすでにそのような解決策を使用し、17％がそれらを実験し始めます。 現時点での回答者の2番目の3分の1はそのような機会を考慮しています。

ロシアでは、大規模なデータ技術でより人気がありますが、銀行部門とテレコムで使用されていますが、抽出産業、エネルギー、小売、物流会社、公共部門の分野でも需要があります。
次に、ロシアの現実における大規模データの適用例を考える。

テレコム
テレコムオペレータは最も膨大なデータベースの1つを持ち、累積された情報の最も深い分析を実行することができます。
大規模データ技術のアプリケーションの1つは、加入者の忠誠心を管理することです。
データ分析の主な目的は、既存の顧客を保有し、新しいものを引き付けることです。 この会社では、顧客のセグメンテーション、トラフィックを分析し、加入者の社会的有料を決定します。 マーケティング目的での情報の使用に加えて、電気通信では詐欺的な金融取引を防ぐために使用されます。
この業界の明るい例の1つはVIMPELCOMです。 当社は、各加入者のレベル、報告、ネットワークの開発のためのデータ分析、スパムとサービスのパーソナライゼーションのレベルでのサービス品質を向上させるために大規模なデータを適用します。

銀行
金融業界の専門家は、大きな割合の大きなデータを保持しています。 復興と開発のために、成功した実験の1つがURAL銀行で開催されました。 情報ベース 顧客を分析するために使用し始めた、銀行は特殊な信用提案、預金およびその他のサービスを提供し始めました。 これらの技術を使用した年の間に、当社の小売融資ポートフォリオは55％増加しました。
Alpha Bankは、ソーシャルネットワークからの情報を分析し、ローンのプロセスアプリケーションのプロセスアプリケーションを分析し、会社のWebサイトユーザーの動作を分析します。
SberBankはまた、セグメント化された顧客に、詐欺行為、販売販売およびリスク管理を防止するためにデータ配列の処理を開始しました。 将来的には、サービスを改善し、顧客の行動をリアルタイムで分析することが計画されています。
全ロシアの地域開発銀行はプラスチックカードの所有者の行動を分析します。 これにより、特定のクライアントに対する非定型操作を特定することができ、それによってプラスチックカードで現金の盗難を検出する可能性が高まります。

小売り
ロシアでは、大規模なデータ技術がオンラインとオフライン貿易の両方で企業によって導入されています。 今日まで、CNEWS Analyticsによると、ビッグデータは小売業者の20％を使用しています。 小売専門家の75％が競争企業推進戦略の発展に必要な大規模なデータを検討しています。 Hadoopの統計によると、大規模なデータ技術を導入した後、商業組織の利益は7-10％増加します。
専門家M.Videoは、物流計画の改善について話しています.SAP HANAの実装後、その実施の結果、年次報告の準備が10日から3に減少したため、毎日のデータ負荷の割合は3時間から30まで減少しました分。
Wikimartはデータ技術を使用してウェブサイトの訪問者に推奨事項を形成します。
最初のオフライン店の1つはロシアの大規模データの分析を「テープ」であった。 大きなデータの助けを借りて、小売は現金小切手からの買い手に関する情報を研究し始めました。 小売業者は、行動モデルをコンパイルするための情報を収集します。これにより、運用や商業活動のレベルでより合理的に決定を下すことが可能になります。

石油とガス産業
この業界では、大きなデータの使用の範囲はかなり広いです。 下層土からの鉱物採掘中に大規模データ技術を適用することができます。 彼らの助けを借りて、製造プロセスを分析し、それを抽出し、掘削プロセス、原材料品質の分析、ならびに最終製品の処理および販売を追跡することが可能である。 ロシアでは、これらの技術はすでにTransneftとRosneftになりました。

国立体
ドイツ、オーストラリア、スペイン、日本、ブラジル、大規模データのパキスタン技術などの国々では、国民規模の問題を解決するために使用されています。 これらの技術は、政府当局が人口にサービスを効率的に提供し、標的社会的支援を提供するのをより効率的に提供するのを助けます。
ロシアでは、これらの技術は年金基金、連邦税務および義務的な医療保険基金と同じ州体の開発を始めました。 大きなデータを使用してプロジェクトを実装する可能性が大きいため、これらの技術はサービスの品質を向上させるのに役立ち、その結果、人口の生活の基準が得られます。

物流と交通機関
ビッグデータは輸送会社でも使用できます。 ビッグデータ技術の助けを借りて、駐車場を追跡し、燃料費の費用を考慮して、顧客のアプリケーションを監視することができます。
鉄道はSAPと組み合わせてビッグデータ技術を導入しました。 これらの技術は、報告期間を43.5倍（14.5時間から20分まで）の減少を支援し、コスト分布の40回の精度を高めることができました。 また、ビッグデータは計画と関税規制プロセスに導入されました。 企業全体がSAPソリューションに基づいて300以上のシステムを使用し、4つのデータセンターが関与しており、ユーザー数は220,000でした。

主なドライバとマーケットリミッサー

ロシア市場における大規模データ技術の開発は次のとおりです。

• 会社の競争力を高めるための方法として、ユーザーからの利息を大規模データの可能性に向上させる。
• グローバルレベルでのメディアファイル処理方法の開発。
• 個人データの保管および処理に関する採用された法律に従って、採用された法律に従って、採用された法律に従って、ロシアの領土への個人情報を処理すること。
• ソフトウェア輸入置換のための部門計画の実施 この計画には、国内ソフトウェアメーカーの州サポート、および国内勘定の調達における国内IT製品の好みの提供が含まれています。
• 新しい経済状況では、ドル率がほぼ2回成長したとき、ロシアのクラウドサービスプロバイダーのより多くの利用において、外国ではなく傾向が見られます。
• 大規模データの市場を含む、情報技術市場の開発を促進するテクノパークの作成。
• State Programグリッドシステムの導入のための、大きなデータの技術が使用される基盤。

ロシア市場における大きなデータの開発に対する主な障壁は以下のとおりです。

• データのセキュリティと機密性を確保する。
• 有資格者の欠如。
• ほとんどのロシアの企業におけるビッグデータへの蓄積された情報資源の不十分。
• 企業の確立された情報システムにおける新技術の導入の複雑さ。
• これらの技術を実装する能力を持つ企業の限られた円形につながる大きなデータ技術の高コスト。
• ロシアにおける投資プロジェクトの資本および凍結の流出につながった政治的および経済的不確実性。
• IDCによると、輸入製品の価格の上昇とインフレ急増は、IT市場全体の開発を抑制します。

ロシア市場の予測

今日の時点で、ロシア最大のデータ市場は先進国のように大人気ではありません。 ほとんどのロシアの企業はそれに興味がありますが、彼らは彼らの能力を利用するために解決されません。
大きなデータ技術を使用することからすでに恩恵を受けている大企業の例は、これらの技術の認識を拡大しています。
アナリストにはロシア市場に関する非常に楽観的な予測があります。 IDCは、ドイツの市場と日本とは異なり、今後5年間のロシア市場のシェアが増加すると考えています。
2020年までに、ビッグデータロシアのボリュームは、グローバルデータ量の現在の1.8％から2.2％に成長します。 2020年の現在の155 Exabyteから980 ExbaytesへのEMCによると、情報の量は成長するでしょう。
現時点では、大規模データのレベルへの情報の蓄積はロシアで続きます。
CNEWS Analytics Problによると、調査対象企業の44％が100テラバイト*以下で働き、500テラバイトを超えるボリュームでわずか13％の作業です。

それにもかかわらず、世界の傾向に従って、ロシア市場は増加するでしょう。 2014年以降、IDC市場は3億4000万ドルで推定されています。
前年の市場の成長率は年間50％でしたが、2018年に市場販売は17億ドルに達するでしょう。 世界のロシア市場のシェアは約3％になり、現在の1.2％から増加しました。

ロシアで大きなデータを使用するための最も受容的な分岐は次のとおりです。

• リテールと銀行は、それらのために、主にクライアントベースの重要な分析、マーケティングキャンペーンの効果を評価します。
• テレコム - クライアントベースとトラフィック収益化のセグメンテーション。
• Gossector - 人口の報告、アプリケーションの分析など。
• 石油会社 - 作業の監視と製造販売の計画。
• エネルギー企業は、インテリジェントな電力システムの創造、運用監視と予測です。

先進国では、ビッグデータは健康、保険、冶金、インターネット企業、そして製造企業の分野で広く普及しており、近い将来、これらの分野からのロシア企業も大きなデータを実装する効果を高く評価するでしょう。彼らの産業で。
ロシアでも世界と同様に、データのデータ、メディアファイルの分析、およびインターネットの開発を視覚化するために近い将来傾向が見られます。
経済の全体的な停滞にもかかわらず、今後数年間では、アナリストは大規模データ市場でのさらなる成長を予測しています。追加のカスタマーストリームを引き付け、リスクとリスクを最小限に抑え、データ予測テクノロジの実装の最小化
したがって、ロシアのビッグデータセグメントは地層段階にあると結論付けることができますが、これらの技術に対する需要は毎年増加しています。

主な結果の分析

世界市場

2014年末現在、大規模データ市場は以下のパラメータを特徴としています。

• 市場の量は285億ドルとなり、前年と比較して45％増加しました。
• 大きなデータ市場の収益のほとんどはサービスサービスであり、彼らのシェアは総収入の40％になりました。
• 36％の収益により、大規模データ、17％概要装置、15％データストレージ技術のアプリケーションと分析がもたらされました。
• sAP、Hana、Oracleなどのメモリ内プラットフォームは、大規模データの問題を解決するために最も人気があります。
• 125％が、大規模データ管理の分野で実施されたプロジェクトを持つ企業の数を増やしました。

翌年の市場予測は次のとおりです。

• 2015年には、市場販売台数は2020年から687億ドルで384億ドルに達するでしょう。
• 平均成長率は年間16％に相当します。
• 大規模なデータ技術に関する会社の平均費用は、大企業にとって1,380万ドル、中小企業で160万ドルになります。
• テクノロジーズは、クライアントサービスとポイントマーケティングの球に最大の罹患率を持ちます。
• 2017年、市場の世界的な構造は、途上国からのユーザー企業の有病率に向けて変化します。

ロシアの市場

ロシア最大のデータ市場は地層段階にあり、2014年の結果は次のようになります。

• 市場の販売数は340百万ドルに達しました。
• 前年度の平均市場の成長率は年間50％に達しました。
• 累積情報の総量は155のEXABYTESに達しました。
• ロシア企業の10％が大規模なデータ技術を使用し始めました。
• 大規模データの人気技術は、銀行セクター、テレコム、インターネット企業、小売りで楽しんでいました。

今後数年間のロシア市場の予測は次のとおりです。

• 2015年のロシア市場の量は5億ドル、2018年 - 17億ドルに達する。
• 世界のロシア市場のシェアは2018年に約3％になります。
• 2020年の累積データの数は980 exabytesになります。
• データ量は、2020年にデータのグローバルデータの2.2％に増加する。
• 最大の人気は、データ視覚化技術、メディアファイルの分析と物事のインターネットを獲得します。

分析の結果によると、大きなデータ市場はまだ開発の初期段階にあり、近い将来、その成長を観察し、これらの技術の能力を拡大します。

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"ビッグデータ" - 技術会社によって積極的に議論されているトピック。 それどころか、彼らを可能な限り多くのことにしていたことができるように、それらをビジネスのために使用することができます... Moscow Exchangeによって準備された「ビッグデータ」の新鮮な分析の概要Ipoboardアナリストは、現在市場に最も関連性があるかを示しています。。 情報が面白くて便利になることを願っています。

大きなデータは何ですか？

主な機能

現時点では、ビッグデータは情報技術の開発のための重要なドライバの1つです。 この方向はロシアのビジネスから比較的新しいもので、西洋諸国では広く普及しています。 これは、特にソーシャルネットワークのブームの後の情報技術の時代には、各インターネットユーザーについて、大量の情報が蓄積し始め、これは最終的にはビッグデータの方向への開発を行いました。

「ビッグデータ」という用語は多くの紛争を引き起こし、多くの人は累積情報の量だけを意味しますが、技術側を忘れないでください、この方向はストレージ技術、計算、およびサービスサービスを含みます。

球体は、従来の方法*を処理することが困難な大量の情報の処理を指すことに留意されたい。

以下は、従来のデータベースと大規模なデータベースの比較表です。

大きなデータの範囲は、以下の機能によって特徴付けられます。
ボリューム。 - 蓄積されたデータベースの量は、伝統的な方法で扱われて保存されている大量の情報であり、新しいアプローチと高度なツールが必要です。
速度。 - 速度、この機能は、データの蓄積率の増加率（過去2年間に90％が収集されている）を示し、最近データ処理速度がリアルタイムのデータ処理の需要が求められています。
バラエティ - マニホールド、すなわち 構造化および非構造化分散情報の同時処理の可能性 構造化情報の主な違いは、分類できることです。 そのような情報の例は、クライアントトランザクションに関する情報です。
非構造情報には、ビデオ、オーディオファイル、フリーテキスト、ソーシャルネットワークからの情報が含まれています。 今日まで、情報の80％が非構造化グループに含まれています。 この情報は、さらなる処理に役立つようにするための包括的な分析を必要とします。
正確さ。 - データの正確さ、重要なユーザーが利用可能なデータの正確さの重要性となっています。 したがって、インターネット企業は、ロボットが保有している行動の分離が、最終的にはデータ分析の難しさにつながります。
値 - 累積情報の値。 ビッグデータは会社に役立ち、それに特定の価値をもたらすべきです。 たとえば、ビジネスプロセスの向上に役立ち、報告または最適化コストを削除すること。

上記の5つの条件への準拠の下で、累積データボリュームは大きい数に起因する可能性があります。

大規模データの使用の範囲

大規模データの技術の使用範囲は広範囲です。 したがって、大きなデータの助けを借りて、あなたは顧客の好み、マーケティングキャンペーンの有効性、またはリスクを行うことができます。 IBM Institute Surveyの結果は、企業のビッグデータの使用についての結果です。

図から分かるように、ほとんどの企業はクライアントサービスの分野で大規模なデータを使用し、その方向の人気の2番目の人気はリスク管理の分野での運用効率です。現時点では大規模なデータはあまり一般的ではありません。

また、統計によると、ビッグデータは情報技術の最も急成長している領域の1つであることにも注意してください、統計によると、取得および保存されたデータの総量は1.2年ごとに2倍になります。
2012年から2014年までの期間、モバイルネットワークで毎月送信されたデータ量は81％増加しました。 シスコの見積もりによると、2014年に、モバイルトラフィックの量は2.5 Exbaytes（標準バイト数の測定単位）1ヶ月あたり、すでに2019年には24.3のEXABYTESに等しくなります。
したがって、大規模なデータは、多くの企業の分野で分配され、企業の発展において重要な役割を果たしているにもかかわらず、すでに確立された技術分野です。

大データ技術

大きなデータを収集して処理するために使用される技術は、3つのグループに分類できます。

• ソフトウェア;
• 装置;
• サービスサービス。

最も一般的なデータ処理アプローチ（ソフトウェア）は次のとおりです。
SQL. - 構造化クエリの言語で、データベースを扱うことができます。 SQLでは、データを作成して変更し、対応するデータベース管理システムはデータ配列の制御に従事します。
n n - この用語はSQLだけでなく（SQLだけでなく）復号化されています。 従来のリレーショナルDBMSで使用されているモデルから区別してデータベースを実装することを目的としたいくつかのアプローチが含まれています。 絶えず変化するデータ構造でそれらを使用するのが便利です。 たとえば、ソーシャルネットワークに関する情報を収集して保存するため。
MapReduce。 - コンピューティング分布モデル 非常に大きなデータセット（Petabytes *以上）にわたる並列計算に使用されます。 プログラミングインタフェースでは、非データはプログラムの処理、およびデータプログラムに送信される。 したがって、要求は別のプログラムです。 操作の原理は、2つのマップを備えた一貫したデータ処理で構成されています。 マップ予備データを選択し、それらを集計してください。
ハドープ。 - Facebook、eBay、Amazonなどの検索と文脈メカニズムを実装するために使用されます。他のノードのデータ。
SAPハナ。 - データを保存および処理するための高性能のNewSQLプラットフォーム。 高速処理速度を提供します。 他の際立っている特徴は、SAP HANAがシステムの景観を単純化し、分析システムを支援するコストを削減することです。

技術機器は以下のものを含みます。

• サーバ;
• インフラ設備

サーバーにはデータウェアハウスがあります。
インフラ機器には、プラットフォーム、無停電電源源、サーバーコンソールのセットなどがあります。

サービスサービス。
サービスサービスには、インフラストラクチャを改善し、データストレージを確保するためのデータベースシステムアーキテクチャを構築するためのサービスが含まれています。

ソフトウェア、機器、およびサービスサービスは、データを保存し分析するための包括的なプラットフォームを組み合わせています。 Microsoft、HP、EMCなどの会社は開発サービス、大規模なデータと管理ソリューションを展開しています。

産業における応用

ビッグデータは多くのビジネスブランチで広く普及しました。 彼らは医療、電気通信、貿易、物流、金融会社、そして公共の管理で使用されています。
以下は、いくつかの産業における大規模データの適用のいくつかの例です。

小売り
小売店のデータベースでは、クライアントに関する多くの情報、株式管理システム、商用配信システムを蓄積することができます。 この情報は買い物のすべての球に役立つかもしれません。

したがって、蓄積された情報の助けを借りて、あなたは商品の供給、その保管及び販売を制御することができます。 累積された情報に基づいて、あなたは商品の需要と配達を予測することができます。 また、処理とデータ分析システムは、コストの最適化や報告の準備など、他の小売業者の問題によって解決できます。

金融業務
大きなデータは借り手の信用力を分析することを可能にし、彼らはクレジットスコアリング*と引受**にも役立ちます。 大規模なデータ技術の導入により、クレジットアプリケーションの時間的考察が減少します。 大きなデータの助けを借りて、特定のクライアントの操作を分析して適切な銀行サービスを提供することができます。

テレコム
電気通信業界では、大規模なデータがセルラーオペレータから広く普及していました。
財務組織とのパーソン上のモバイルオペレーターには、最も膨大なデータベースの1つがあり、累積情報の最も深刻な分析を実行できます。
データ分析の主な目的は、既存の顧客を保有し、新しいものを引き付けることです。 この会社では、顧客のセグメンテーション、トラフィックを分析し、加入者の社会的有料を決定します。

マーケティング目的で大きなデータを使用することに加えて、詐欺的な金融取引を防ぐために技術が使用されています。

鉱業と石油産業
ビッグデータは、マイニングと処理とマーケティングとマーケティングの両方で使用されています。 企業は受信された情報に基づいて、フィールドの開発効率について結論を描き、主要修理のチャートと機器の状態を追跡し、製品と価格の需要を予測しています。

Tech Pro Research Surveyによると、大規模データの最大の分布は、電気通信業界、ならびにエンジニアリング、IT、財務および州企業で得られました。 この調査の結果によると、教育や医療の大規模なデータはそれほど人気が\u200b\u200bありません。 調査結果を以下に示す。

企業で大きなデータを使用する例

今日まで、大きなデータは外国企業に積極的に導入されています。 NASDAQ、Facebook、Google、IBM、VISA、マスターカード、アメリカ、HSBC、AT＆T、Coca Cola、Starbucks、Netflixなどの企業は、既に大きなデータリソースを使用しています。

処理された情報の適用の範囲は多様で、業界と実行されなければならないタスクによって異なります。
次に、実際にはビッグデータ技術の使用例を提起します。

HSBC。 大規模なデータ技術を使用してプラスチックカードで詐欺的な操作に対抗します。 ビッグデータの助けを借りて、会社はセキュリティサービスの有効性を3回、不正行為の認識 - 10回です。 これらの技術の導入の経済的影響は1000万ドルを超えました。

アンチフロッド* ビザ。 自動モードが不正な業務を計算できるようにすると、現時点でのシステムは、毎年2億ドルの詐欺的支払いを防ぐのに役立ちます。

スーパーコンピュータワトソン企業 IBM。 マネートランザクションに関するデータの流れをリアルタイムで分析します。 IBMによると、ワトソンは15％増加した詐欺業務の数を増加させ、システムの虚偽の対応の50％を減らし、そのキャラクターの取引から保護された資金の量を増やしました。

プロクター・アンド・ギャンブル。 大規模なデータの助けを借りて、新製品の設計とグローバルマーケティングキャンペーンを行います。 P＆Gは、ビジネス球を作成した専門事務所、リアルタイムの情報を見ることができます。
したがって、会社の経営者は、仮説を即座に確認し、実験を行う機会があります。 P＆Gは、大規模なデータが会社の活動を予測するのに役立つと考えています。

小売業者事務用品 officeMax。 一般的なデータの助けを借りて、顧客の行動を分析します。 ビッグデータ分析B2B収益を13％増加させることが可能になり、年間40万ドルのコスト削減を可能にしました。

による キャタピラー。 彼女の販売業者は毎年9から180億ドルまで克服されます。米ドルは、彼らが一般的なデータ処理技術を導入しないという事実のためにのみ到着しました。 機械に設置されたセンサーからの情報の分析により、顧客が車の艦隊をより効果的に管理できるようになります。

今日までに、燃料のコストとメンテナンスを管理するために、キーノードの状態、それらの着用程度の状態を分析することがすでに可能です。

ルクチカグループ。 それはスポーツメガネの製造業者です。レイバン、ペロロール、オークリーのようなブランドです。 大規模データ技術当社は、潜在的な顧客の行動を分析するために適用され、「スマート」SMSマーケティング。 その結果、Big Data Luxottic Groupは1億人以上の最も価値のあるお客様を割り当て、マーケティングキャンペーンの有効性を10％増加させました。

YANDEXデータファクトリーゲーム開発者を使用する タンクの世界。 プレイヤーの動作を分析します。 大規模なデータ技術は、1000以上のパラメータを使用して100000の世界の世界の行動を分析することを許可されています（購入、ゲーム、経験などに関する情報）。 分析の結果として、ユーザーの流出の予測が受けられました。 この情報を使用すると、ユーザーケアを削減し、ゲームアドレスの参加者と協力することができます。 開発されたモデルは、ゲーム業界を分析するための標準的な機器よりも20~30％効率的でした。

労働省ドイツ 失業率の発行のために、アプリケーションの分析に関連する作業で大きなデータを使用します。 そのため、情報を分析した後、メリットの20％が損なわれていないことが明らかになりました。 大きなデータの助けを借りて、労働省は10億ユーロのコストを削減しました。

子供の病院トロント 実装プロジェクトArtemisプロジェクト。 これは、リアルタイムの赤ちゃんに関するデータを収集して分析する情報システムです。 各子供の状態の毎秒各トラックのシステム。 Project Artemisでは、子供の不安定な状態を予測し、子供の病気の予防を始めることができます。

グローバルマーケットマーケットのレビュー

世界市場の現在の状況

2014年には、データ集団によると、大規模なデータは、ベンチャー業界の分野における優先投資分野の1つになりました。 コンピュータの情報ポータルによると、これはこの方向の開発が彼らのユーザーにとって重要な結果をもたらし始めたという事実による。 昨年、大規模データの管理分野で実施されたプロジェクトを持つ企業の数は125％増加しましたが、市場の販売数量は2013と比較して45％増加しました。

Wikibonによると、Big Data Market収入のほとんどは、2014年にサービスサービスに合わせて、彼らの株式は総収入で40％に相当しました（下図を参照）。

サブタイプで2014年の大きなデータを考えると、市場は次のようになります。

Wikibonによると、アプリケーションと分析は、2014年の大きなデータ収益の36％であり、大規模データのアプリケーションと分析は、17％ - コンピューティング機器、および15％データストレージ技術のアプリケーションと分析をもたらしました。 最小収入は、NOSQL技術、インフラ建築機器および会社のネットワーキング（企業ネットワーク）によって生成されました。

Big Data Technologiesは、SAP、Hana、Oracle、その他の会社のメモリ内プラットフォームなど、最も人気があります。Tシステム調査の結果は、調査調査された会社の30％が選択されたことを示した。 2番目に人気のあるNOSQLプラットフォーム（ユーザーの18％）、企業はSplunkとDellの分析プラットフォームを使用していました、企業の15％が選ばれました。 大規模データの問題を解決するのに有用で最も有用なものでは、調査の結果はHadoop / MapReduce製品であることがわかりました。

アクセンチュア調査によると、大規模なデータ技術を使用している企業の50％以上では、大きなデータコストは21％から30％の範囲です。
以下のアクセンチュアの分析によると、企業の76％が2015年にこれらの費用が増加すると信じており、企業の24％が大規模なデータ技術に関する予算を変更することはありません。 これは、これらの会社では、ビッグデータがIT連邦デバイスになっていることを示唆しています。これは、会社の開発の不可欠な部分となりました。

エコノミストインテリジェンスユニット調査調査結果は、ビッグデータ実装からの前向きな効果を確認します。 企業の46％が大規模データの技術を担当していると宣言し、顧客サービスが10％以上、企業の33％が最適化され、主要な資産の生産性の向上、企業の32％が計画プロセスが向上しました。

世界のさまざまな国の大きなデータ

今日まで、大規模なデータ技術は最も頻繁に米国企業で導入されていますが、今、世界の他の国々が興味を示し始めました。 2014年、IDCによると、ヨーロッパ、中東、アジア（日本を除く）とアフリカの国々は、ビッグデータのソフトウェア、サービス、および機器の45％を占めています。

また、CIO調査によると、アジア太平洋地域の国からの会社は、大規模データ分析、安全な保管およびクラウド技術の分野で急速に新しい解決策を発展させています。 ラテンアメリカは、ヨーロッパとアメリカに先んじて、大規模データ技術の開発への投資数の観点から2位です。
次に、いくつかの国の大規模データ市場の開発の説明と予測について説明します。

中国
中国の情報は909のExbaytesです。世界の総情報の10％である2020年までに、2020年までに、世界的統計の情報のシェアは増加し、5年で18％に相当するでしょう。 。 ビッグデータ中国の潜在的な成長は、最も急成長しているスピーカーの1つを持っています。

ブラジル
2014年の結果に関するブラジルは212のExabytesに関する情報を蓄積しました。これは、グローバルボリュームの3％です。 2020年までに、情報の量は1600の発赤に成長します。これは全世界の情報の4％になります。

インド
EMCによると、2014年の結果に応じたインドの累積データ量は326 exbaytesで、総情報の5％です。 2020年までに、情報量は2,800の発赤に成長します。これは全世界の情報の6％になります。

日本
2014年の結果に応じた日本の累積データの額は495 exbaytesで、総情報の8％です。 2020年までに、情報量は2,200程度に成長しますが、日本市場のシェアは減少し、全世界の総情報の5％になります。
したがって、日本市場の量は30％以上減少します。

ドイツ
EMCによると、2014年末のドイツの累積データ量は230のExbaytesです。これは世界の総情報の4％です。 2020年までに、情報量は1100の発見に成長し、2％になります。
エキスパートングループによると、ドイツの市場では、2015年のシェアが54％になるサービスセグメントを生み出し、2019年には59％に増加し、それとは反対に、ソフトウェアと機器のシェアに増加します。減少。

一般に、市場販売は、2015年の2015年に3,450億ユーロから2019年に3,480億ユーロになり、平均成長率は24％になります。
したがって、Analytics CIOとEMCに基づいて、今後数年間の世界の発展途上国は大規模データ技術の積極的な発展のための市場になると結論付けることができます。

主なマーケットトレンド

IDG Enterpriseによると、2015年には、大企業が大企業が1,600万ドル、中小額1,380万ドルを費やす予定です。
ほとんどは、データの分析や視覚化やそのコレクションなどの分野に投資されます。
現在の動向や市場の需要によると、2015年への投資はデータの品質を向上させ、計画と予測の改善、およびデータ処理率の向上を図ります。
Bain CompanyのInsights分析によると、金融部門の会社は重要な投資に加えられます。2015年には、ビッグデータ技術で64億ドルを費やす予定です。平均投資成長率は22％~2020です。 インターネット企業は28億ドルを費やす予定で、大規模データの平均成長率の増加は26％になります。
エコノミストインテリジェンスユニット調査調査を実施するとき、2014年に大きなデータ開発の優先順位方向は識別され、今後3年間で、回答の分布は次のとおりです。

IDCの予測によると、市場開発の動向は次のようになります。

• 今後5年間で、大規模データの技術におけるクラウドソリューションのコストは、ローカルソリューションのコストよりも3倍高くなります。 データを格納するためのハイブリッドプラットフォームが人気になるでしょう。
• 機械学習を含む複雑で予測分析を使用したアプリケーションの成長は、2015年に加速します。このようなアプリケーションの市場は、予測分析を使用しないアプリケーションよりも65％高くなります。
• Media Analysisは2015年にトリプル化し、大規模データ技術の成長市場向けの重要な運転手になります。
• 物事のインターネットに適用可能な情報の一定の流れを分析するための解決策を導入する傾向。
• 2018年までに、ユーザーの50％が認知計算に基づいてサービスと対話します。

市場のドライバとリミッサー

IDCの専門家が3つの大規模データ市場ドライバ2015を強調しました。

アクセンチュアポーリングによると、データセキュリティの問題は現在、大規模なデータ技術を実施する方法の主な障壁であり、回答者の51％以上がデータ保護とその機密性を確保することについて心配していることを確認しました。 企業の47％が限られた予算に関連して大きなデータを実装することが不可能であると報告されている、企業の41％が問題として有資格者の欠如を示した。

Wikibonは、2015年に大きなデータ市場が2015年に増加すると予測しており、前年同期比で36％増加します。 今後数年間で、2017年には10％の成長率の低下が見られます。 予想のデータを考慮すると、2020年の市場の量は687億ドルになります。

ビジネスカテゴリに関する大規模データの世界市場の分布は次のようになります。

チャートから分かるように、市場の大部分はクライアントサービスの改善の範囲から技術を占めます。 2020年まで、ポイントマーケティングは、2019年までの会社の優先順位になりますが、2020年には重い読書に従って、運用効率を向上させるためのソリューションを提供します。
最高の成長率は、「クライアントサービスの改善」セグメントでもあり、その増加は年間49％です。
Big Data Subtypesの市場予測は次のようになります。

主な市場シェアは、図から分かるように、プロフェッショナルサービスを占め、最高のレートの成長は分析を伴うアプリケーションであり、2020年に現在の12％から18％に成長し、このセグメントの量は反対に、123億ドルのコンピューティング機器のシェアは20％から14％に減少し、2020年に約93億ドルになり、クラウド技術市場は徐々に増加し、63億ドル、シェアSolutions Marketは63億ドルに達するでしょう。それどころか、2014年の2014年の15％から2020年に15％減少し、金銭的条件は89億ドルになるでしょう。
Bain＆CompanyのInsights分析によると、2020年の業界によるビッグデータ市場配信は次のようになります。

• 金融業界では、年間22％の成長率で64億ドルの金額で大データの費用を行使します。
• インターネット企業は28億ドルを費やし、平均費用の成長率は今後5年間で26％になります。
• 公共部門の費用はインターネット会社の費用によって比例しますが、成長率は低くなります - 22％。
• 電気通信部門は40％の平均成長率で成長し、2020年には12億ドルに達する。

エネルギー企業はこれらの技術に比較的少量のものに投資する予定ですが、成長率は毎年最高54％のうちの1つになります。
このように、2020年の大データ市場の大幅なシェアは、会社の金融業界を占め、エネルギーが最も急成長しているセクターになります。
アナリストの予測に続いて、今後数年間の市場総量が増加します。 下記のスケジュールから分かるように、世界の発展途上国における大規模データ技術の導入により、市場の成長が確保されます。

予測された市場の販売は、開発途上国にも人気があるかどうかが発展途上国がどのように知覚するかによって異なります。 2014年、世界の発展途上国は累積情報の量の40％を占めました。 予測EMCによると、現国国の優位性を持つ現在の市場構造は、2017年にすでに変化します。 EMCアナリストによると、2020年、発展途上国のシェアは60％以上になります。
シスコとEMCによると、世界の発展途上国は大きなデータを積極的に取り組むでしょう、多くの点で技術の利用可能性に関連し、大きなデータに十分な情報を蓄積することができます。 次のページに代表される世界の地図上では、地域による大規模データの体積の増加と成長率の予測が示されます。

ロシア市場の分析

ロシア市場の現状

CNEWS分析とオラクルの研究の結果によると、ロシアのビッグデータ市場の成熟度は過去1年間で増加しました。 さまざまな産業からの108の大企業を代表する回答者は、これらの技術についての高度な認識、ならびに彼らのビジネスのための解決策の可能性の現在の理解を実証しました。
2014年の時点で、IDCによると、155の排他的な情報がロシアに蓄積されており、これはグローバルデータの1.8％にすぎません。 2020年までに情報量は980 Exabyteに達するでしょう、そして2.2％がかかります。 したがって、情報量の平均成長率は年間36％になります。
IDCは、ロシア市場を3億4000万ドルで評価し、そのうちの1億ドル - SAPソリューション、約2億ドルのソリューションOracle、IBM、SAS、Microsoftなど
ロシア最大のデータ市場の成長率は、年間50％以上です。
経済の一般的な停滞条件でも、ロシアのIT市場のこの分野における肯定的なダイナミクスの保存は予測されています。 これは、事業が労働効率の向上、コストの最適化、予測の精度を向上させ、会社のリスクを最小限に抑えるための決定を求めています。
ロシア市場の大規模データの分野におけるサービスの主なプロバイダーは、次のとおりです。

• オラクル
• マイクロソフト。
• クーデラ。
• HortonWorks。
• テラダタ。

企業における大規模データの適用における業界と経験による市場の概要

CNEWSによると、ロシアでは、世界中で大規模なデータ技術を使用し始めた企業のわずか10％が約30％です。 ビッグデータプロジェクトの備えは、ロシア経済の多くの部門で成長しています - CNEWS分析とオラクルの報告によって証明されています。 調査対象会社の3分の1以上（37％）は大きなデータ技術と協力し始め、その中で20％がすでにそのような解決策を使用し、17％がそれらを実験し始めます。 現時点での回答者の2番目の3分の1はそのような機会を考慮しています。

ロシアでは、大規模なデータ技術でより人気がありますが、銀行部門とテレコムで使用されていますが、抽出産業、エネルギー、小売、物流会社、公共部門の分野でも需要があります。
次に、ロシアの現実における大規模データの適用例を考える。

テレコム
テレコムオペレータは最も膨大なデータベースの1つを持ち、累積された情報の最も深い分析を実行することができます。
大規模データ技術のアプリケーションの1つは、加入者の忠誠心を管理することです。
データ分析の主な目的は、既存の顧客を保有し、新しいものを引き付けることです。 この会社では、顧客のセグメンテーション、トラフィックを分析し、加入者の社会的有料を決定します。 マーケティング目的での情報の使用に加えて、電気通信では詐欺的な金融取引を防ぐために使用されます。
この業界の明るい例の1つはVIMPELCOMです。 当社は、各加入者のレベル、報告、ネットワークの開発のためのデータ分析、スパムとサービスのパーソナライゼーションのレベルでのサービス品質を向上させるために大規模なデータを適用します。

銀行
金融業界の専門家は、大きな割合の大きなデータを保持しています。 成功した実験の1つは、情報基盤が顧客を分析するために使用し始めた復興開発のためにURAL銀行で開催され、銀行は専門の信用提案、預金およびその他のサービスを提供し始めました。 これらの技術を使用した年の間に、当社の小売融資ポートフォリオは55％増加しました。
Alpha Bankは、ソーシャルネットワークからの情報を分析し、ローンのプロセスアプリケーションのプロセスアプリケーションを分析し、会社のWebサイトユーザーの動作を分析します。
SberBankはまた、セグメント化された顧客に、詐欺行為、販売販売およびリスク管理を防止するためにデータ配列の処理を開始しました。 将来的には、サービスを改善し、顧客の行動をリアルタイムで分析することが計画されています。
全ロシアの地域開発銀行はプラスチックカードの所有者の行動を分析します。 これにより、特定のクライアントに対する非定型操作を特定することができ、それによってプラスチックカードで現金の盗難を検出する可能性が高まります。

小売り
ロシアでは、大規模なデータ技術がオンラインとオフライン貿易の両方で企業によって導入されています。 今日まで、CNEWS Analyticsによると、ビッグデータは小売業者の20％を使用しています。 小売専門家の75％が競争企業推進戦略の発展に必要な大規模なデータを検討しています。 Hadoopの統計によると、大規模なデータ技術を導入した後、商業組織の利益は7-10％増加します。
専門家M.Videoは、物流計画の改善について話しています.SAP HANAの実装後、その実施の結果、年次報告の準備が10日から3に減少したため、毎日のデータ負荷の割合は3時間から30まで減少しました分。
Wikimartはデータ技術を使用してウェブサイトの訪問者に推奨事項を形成します。
最初のオフライン店の1つはロシアの大規模データの分析を「テープ」であった。 大きなデータの助けを借りて、小売は現金小切手からの買い手に関する情報を研究し始めました。 小売業者は、行動モデルをコンパイルするための情報を収集します。これにより、運用や商業活動のレベルでより合理的に決定を下すことが可能になります。

石油とガス産業
この業界では、大きなデータの使用の範囲はかなり広いです。 下層土からの鉱物採掘中に大規模データ技術を適用することができます。 彼らの助けを借りて、製造プロセスを分析し、それを抽出し、掘削プロセス、原材料品質の分析、ならびに最終製品の処理および販売を追跡することが可能である。 ロシアでは、これらの技術はすでにTransneftとRosneftになりました。

国立体
ドイツ、オーストラリア、スペイン、日本、ブラジル、大規模データのパキスタン技術などの国々では、国民規模の問題を解決するために使用されています。 これらの技術は、政府当局が人口にサービスを効率的に提供し、標的社会的支援を提供するのをより効率的に提供するのを助けます。
ロシアでは、これらの技術は年金基金、連邦税務および義務的な医療保険基金と同じ州体の開発を始めました。 大きなデータを使用してプロジェクトを実装する可能性が大きいため、これらの技術はサービスの品質を向上させるのに役立ち、その結果、人口の生活の基準が得られます。

物流と交通機関
ビッグデータは輸送会社でも使用できます。 ビッグデータ技術の助けを借りて、駐車場を追跡し、燃料費の費用を考慮して、顧客のアプリケーションを監視することができます。
鉄道はSAPと組み合わせてビッグデータ技術を導入しました。 これらの技術は、報告期間を43.5倍（14.5時間から20分まで）の減少を支援し、コスト分布の40回の精度を高めることができました。 また、ビッグデータは計画と関税規制プロセスに導入されました。 企業全体がSAPソリューションに基づいて300以上のシステムを使用し、4つのデータセンターが関与しており、ユーザー数は220,000でした。

主なドライバとマーケットリミッサー

ロシア市場における大規模データ技術の開発は次のとおりです。

• 会社の競争力を高めるための方法として、ユーザーからの利息を大規模データの可能性に向上させる。
• グローバルレベルでのメディアファイル処理方法の開発。
• 個人データの保管および処理に関する採用された法律に従って、採用された法律に従って、採用された法律に従って、ロシアの領土への個人情報を処理すること。
• ソフトウェア輸入置換のための部門計画の実施 この計画には、国内ソフトウェアメーカーの州サポート、および国内勘定の調達における国内IT製品の好みの提供が含まれています。
• 新しい経済状況では、ドル率がほぼ2回成長したとき、ロシアのクラウドサービスプロバイダーのより多くの利用において、外国ではなく傾向が見られます。
• 大規模データの市場を含む、情報技術市場の開発を促進するテクノパークの作成。
• State Programグリッドシステムの導入のための、大きなデータの技術が使用される基盤。

ロシア市場における大きなデータの開発に対する主な障壁は以下のとおりです。

• データのセキュリティと機密性を確保する。
• 有資格者の欠如。
• ほとんどのロシアの企業におけるビッグデータへの蓄積された情報資源の不十分。
• 企業の確立された情報システムにおける新技術の導入の複雑さ。
• これらの技術を実装する能力を持つ企業の限られた円形につながる大きなデータ技術の高コスト。
• ロシアにおける投資プロジェクトの資本および凍結の流出につながった政治的および経済的不確実性。
• IDCによると、輸入製品の価格の上昇とインフレ急増は、IT市場全体の開発を抑制します。

ロシア市場の予測

今日の時点で、ロシア最大のデータ市場は先進国のように大人気ではありません。 ほとんどのロシアの企業はそれに興味がありますが、彼らは彼らの能力を利用するために解決されません。
大きなデータ技術を使用することからすでに恩恵を受けている大企業の例は、これらの技術の認識を拡大しています。
アナリストにはロシア市場に関する非常に楽観的な予測があります。 IDCは、ドイツの市場と日本とは異なり、今後5年間のロシア市場のシェアが増加すると考えています。
2020年までに、ビッグデータロシアのボリュームは、グローバルデータ量の現在の1.8％から2.2％に成長します。 2020年の現在の155 Exabyteから980 ExbaytesへのEMCによると、情報の量は成長するでしょう。
現時点では、大規模データのレベルへの情報の蓄積はロシアで続きます。
CNEWS Analytics Problによると、調査対象企業の44％が100テラバイト*以下で働き、500テラバイトを超えるボリュームでわずか13％の作業です。

それにもかかわらず、世界の傾向に従って、ロシア市場は増加するでしょう。 2014年以降、IDC市場は3億4000万ドルで推定されています。
前年の市場の成長率は年間50％でしたが、2018年に市場販売は17億ドルに達するでしょう。 世界のロシア市場のシェアは約3％になり、現在の1.2％から増加しました。

ロシアで大きなデータを使用するための最も受容的な分岐は次のとおりです。

• リテールと銀行は、それらのために、主にクライアントベースの重要な分析、マーケティングキャンペーンの効果を評価します。
• テレコム - クライアントベースとトラフィック収益化のセグメンテーション。
• Gossector - 人口の報告、アプリケーションの分析など。
• 石油会社 - 作業の監視と製造販売の計画。
• エネルギー企業は、インテリジェントな電力システムの創造、運用監視と予測です。

先進国では、ビッグデータは健康、保険、冶金、インターネット企業、そして製造企業の分野で広く普及しており、近い将来、これらの分野からのロシア企業も大きなデータを実装する効果を高く評価するでしょう。彼らの産業で。
ロシアでも世界と同様に、データのデータ、メディアファイルの分析、およびインターネットの開発を視覚化するために近い将来傾向が見られます。
経済の全体的な停滞にもかかわらず、今後数年間では、アナリストは大規模データ市場でのさらなる成長を予測しています。追加のカスタマーストリームを引き付け、リスクとリスクを最小限に抑え、データ予測テクノロジの実装の最小化
したがって、ロシアのビッグデータセグメントは地層段階にあると結論付けることができますが、これらの技術に対する需要は毎年増加しています。

主な結果の分析

世界市場

2014年末現在、大規模データ市場は以下のパラメータを特徴としています。

• 市場の量は285億ドルとなり、前年と比較して45％増加しました。
• 大きなデータ市場の収益のほとんどはサービスサービスであり、彼らのシェアは総収入の40％になりました。
• 36％の収益により、大規模データ、17％概要装置、15％データストレージ技術のアプリケーションと分析がもたらされました。
• sAP、Hana、Oracleなどのメモリ内プラットフォームは、大規模データの問題を解決するために最も人気があります。
• 125％が、大規模データ管理の分野で実施されたプロジェクトを持つ企業の数を増やしました。

翌年の市場予測は次のとおりです。

• 2015年には、市場販売台数は2020年から687億ドルで384億ドルに達するでしょう。
• 平均成長率は年間16％に相当します。
• 大規模なデータ技術に関する会社の平均費用は、大企業にとって1,380万ドル、中小企業で160万ドルになります。
• テクノロジーズは、クライアントサービスとポイントマーケティングの球に最大の罹患率を持ちます。
• 2017年、市場の世界的な構造は、途上国からのユーザー企業の有病率に向けて変化します。

ロシアの市場

ロシア最大のデータ市場は地層段階にあり、2014年の結果は次のようになります。

• 市場の販売数は340百万ドルに達しました。
• 前年度の平均市場の成長率は年間50％に達しました。
• 累積情報の総量は155のEXABYTESに達しました。
• ロシア企業の10％が大規模なデータ技術を使用し始めました。
• 大規模データの人気技術は、銀行セクター、テレコム、インターネット企業、小売りで楽しんでいました。

今後数年間のロシア市場の予測は次のとおりです。

• 2015年のロシア市場の量は5億ドル、2018年 - 17億ドルに達する。
• 世界のロシア市場のシェアは2018年に約3％になります。
• 2020年の累積データの数は980 exabytesになります。
• データ量は、2020年にデータのグローバルデータの2.2％に増加する。
• 最大の人気は、データ視覚化技術、メディアファイルの分析と物事のインターネットを獲得します。

分析の結果によると、大きなデータ市場はまだ開発の初期段階にあり、近い将来、その成長を観察し、これらの技術の能力を拡大します。

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教師の列NSU HSEの神話とビッグデータを扱う場合

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Bilainのデジタル変換のディレクターである新しいメディアHSE HSE Konstantin RomanovとAlexander Pyatigorskyの学校の教師は、大規模データについての主要な誤解に関する列を書いています - 技術とツールの使用例。 著者らは、出版者がこの概念を理解するのに役立つことを示唆しています。

大きなデータについての神話と誤解

ビッグデータはマーケティングではありません

大きなデータという用語は非常にファッショナブルになりました - それは何百万もの状況で、何百もの異なる解釈で使われています。 多くの場合、人々の頭の中には概念の代用があり、大きなデータはマーケティング製品と混同されています。 さらに、いくつかの企業では、ビッグデータはマーケティングユニットの一部です。 大規模データの分析の結果は、実際にマーケティング活動のためのソースになりますが、これ以上。 それがどのように機能するか見てみましょう。

私達が私達の店で2ヶ月前に商品を購入した人のリストを特定し、そしてこれらのユーザーにいくつかの提案を送ったならば、これは典型的なマーケティングです。 私たちは構造データの明確なパターンを導き、それを使って売上を増やします。

ただし、例えばInstagramからCRMデータをストリーミング情報と接続してそれらを分析すると、パターンが見つかります。水曜日の夜の活動を軽減し、その最新の写真が子猫によって描かれている人、特定のオファーは作る。 これはすでに大きなデータになります。 私たちはトリガーを発見し、マーケティング担当者に転送し、彼らはそれを彼ら自身の目的のために使いました。

これから、この技術は通常非構造化データと連携していて、データが構造化されている場合、システムはまだそれらの中の隠れたパターンを検索し続けています。

大きなデータはそれではありません

この物語の2番目の極端な極端な：大きなデータはそれと混同されることがよくあります。 これはその事実によるものです ロシアの企業原則として、大規模なデータを含むすべての技術のドライバであるITプロフェッショナルです。 したがって、この部門ですべてが発生した場合、会社全体として、これがある種のIT活動であるようです。

実際、根本的な違いがあります：大きなデータは、それらには適用されない特定の製品を得ることを目的とした活動であり、それらの技術が存在しないがそれには適用されない。

大きなデータ - 情報の収集と分析ではない

大きなデータに対して別の誤解があります。 誰もがこの技術が大量のデータに関連付けられていることを理解していますが、どのような種類のデータが意味されていますが、必ずしも明確ではありません。 誰もが情報を収集して使用することができます、今や映画だけでなく、それでも非常に小さな会社でさえも可能です。 唯一の質問はまさに収集するものと自分のために利益を使って使う方法です。

しかし、ビッグデータ技術は完全に情報の収集と分析ではないことを理解されたい。 たとえば、特定の人についてのソーシャルネットワークに集まると、大きなデータにはなりません。

実際に大きなデータとは

ビッグデータは3つの要素で構成されています。

• データ;
• 分析
• テクノロジーズ

大きなデータはこれらのコンポーネントの1つではなく、3つの要素すべての束です。 多くの場合、人々は概念を置き換えます。誰かが大きなデータがデータであると信じています。 しかし実際には、あなたが収集したデータの数に関係なく、必要な技術や分析がなければ何もしません。 良い分析がある場合は、データがなく、悪いです。

データについて話した場合、これらはテキストだけでなく、Instagramに配置されているすべての写真、一般的には、さまざまな目的やタスクに分析および使用できるものすべてがあります。 言い換えれば、データは様々な構造の膨大な内部および外部データによって理解される。

ビッグデータのタスクはいくつかのパターンを構築することであるため、アナリストも必要です。 つまり、分析は隠れた依存関係の識別と、異種データの全容量の分析に基づく新しい質問と回答の検索です。 そしてビッグデータは、このデータ出力から直接的な質問を設定します。

写真について話したら、あなたの写真を青いTシャツに入れるという事実は何も言わない。 しかし、あなたがビッグデータモデリングの写真を使用するならば、あなたの社会的グループではこの動作が行動のある現象を示すので、あなたがローンを提供すべきであることがわかります。 したがって、隠れや非明白な依存関係を検出せずに、分析なしの「裸の」データは大きなデータではありません。

だから、私たちは大きなデータを持っています。 彼らの配列は巨大です。 アナリストもあります。 しかし、これらの生データのそれをどのようにするか、特定の決定がありますか？ これを行うには、それらを保存するだけでなく、それが不可能であることを可能にする技術が必要であるだけでなく分析する必要があります。

単にデータがたくさんある場合は、たとえばHadookなどのテクノロジを必要とするため、後の分析のために初期形式ですべての情報を保存することを可能にします。 このタイプの技術はインターネット巨人であり、彼らは大規模なデータを保存する問題とその後の収益化のための分析の問題に直面していたので、インターネットの巨人たちに起こりました。

最適化された安価なデータストレージのためのツールに加えて、分析機器、および使用されるプラットフォームへのアドインが必要です。 たとえば、関連するプロジェクトや技術からの生態系全体がすでにHadoop周辺に結成されています。 これがそれらのいくつかです。

• 豚は宣言的なデータ分析言語です。
• Hive - SQLに近い言語を使用したデータ分析。
• Oozie - Hadoopのワークフロー。
• HBaseはデータベース（非リレーショナル）、Google Big Tableのアナログです。
• Mahout - 機械学習。
• SQOOP - RSCBDからHadoopへのデータの転送、およびその逆に。
• FLUME - HDFSのログの転送。
• Zookeeper、Mrunit、Avro、Giraph、Ambari、Cassandra、HCatalog、Fuse-DFSなど。

これらのツールはすべて無料で使用できますが、有料アドオンのセットがあります。

さらに、スペシャリストは必要です。これは開発者とアナリスト（いわゆるデータ科学者）です。 マネージャは、このアナリストが特定のタスクを解決するためにどのように適用されるかを理解するために、ビジネスプロセスに組み込まれていない場合は完全に無意味であるため、特定のタスクを解決するために必要です。

3人の従業員全員がチームで働かなければなりません。 特定のパターンを見つけるためにデータ科学のタスクに専門家を与えるマネージャは、それがまさに必要なものであることが必ずしもそうではないことを理解するべきです。 この場合、リーダーは、より興味深く、ビジネスに有用であることを知ることがよくあることから、科学者のデータ科学者を見つけたことを慎重に聴く必要があります。 あなたの仕事はこれをビジネスに適用し、これから製品を作ることです。

現在、さまざまな種類の機械や技術があるという事実にもかかわらず、最終的な決定は常に人のために残ります。 このためには、情報を視覚化する必要があります。 これまでにこんなにたくさんのツール。

最も指標の例は地理分析報告書です。 Beelineはさまざまな都市や地域の政府とたくさん作られています。 これらの組織は、「定義された場所での転送アップロード」タイプの報告書を注文します。

そのような報告は、単純で理解できない形で政府の構造に到達するべきであることは明らかです。 巨大で完全に理解できないテーブル（つまり、私たちがそれを得る形式の情報）を彼らに提供するならば、彼らはそのような報告を買うことはほとんどありません - それは完全に役に立たないでしょう、彼らは彼らの知識を持ってくることはありません。取得したかった。

したがって、データ科学の専門家やそれらが見つけたパターンがどれほど良くなっても、あなたは高品質の視覚化ツールなしでこれらのデータを扱うことができません。

データソース

得られたデータの配列は非常に大きいため、一部のグループに分けることができます。

内部データ会社

このグループには収集されたデータの80％が含まれていますが、このソースは必ずしも使用されません。 多くの場合、これは一般に誰でも必要とされるデータです。たとえば、ログです。 しかし、あなたが異なる角度でそれらを見ると、時々あなたは予期せぬパターンを見つけることができます。

条件付き無料の情報源

これには、ソーシャルネットワーキングデータ、インターネット、そしてあなたが貫通できるすべてのものが含まれます。 なぜコンディショナルが解放されますか？ 一方では、このデータは皆に利用可能ですが、あなたが大手企業であれば、数万人、数百千万人の顧客の中で加入者ベースのサイズでそれらを入手してください - 簡単ではありません。 したがって、市場では、これらのデータを提供するための有料サービスがあります。

有料情報源

これには、お金のためにデータを販売する会社が含まれます。 これらは、テレコム、DMP、インターネット企業、信用履歴の納入類、そしてアグリゲーターです。 ロシアでは、テレコムはデータを販売していません。 まず、経済的に不採算、そして第二に法律によって禁止されています。 したがって、それらはそれらの処理の結果、例えば地理分析報告を販売している。

データを開く

州はビジネスに会い、収集したデータを使用することを可能にします。 それほど西に開発されていますが、この点に関してロシアはまた時代に続く。 たとえば、モスクワ政府のオープンデータのポータルがあり、そこでは都市インフラストラクチャのさまざまなオブジェクトに情報が公開されています。

住民やモスクワの客のために、データは表と地図作成形態で、そして開発者のために、特別なコンピュータ読み取り可能な形式で提示されています。 プロジェクトは中で動作しますが 限定モードしかし、これはあなたがあなたのビジネスタスクに使用できるデータソースでもあるということです。

研究

すでに述べたように、大きなデータのタスクはパターンを見つけることです。 世界中で行われた研究は、規則性を見つけるためのサポートのポイントになるかもしれません - あなたは特定の結果を得ることができ、あなた自身の目的のために同様の論理を適用することを試みることができます。

ビッグデータは、数学のすべての法律が機能するわけではありません。 例えば、「1」+「1」は「2」ではなく、データソースを混合するときに有意に増大する場合がある。

製品の例

多くの人はSpotify Music Selectionサービスに精通しています。 彼は今日気分があるユーザーを求めないという点で美しい、それは利用可能な原因に基づいてそれを計算します。 彼はいつもあなたが今必要なものを知っています - ジャズまたはヘビーロック。 これは彼をファンで提供し、他のサービスと区別する重要な違いです。

そのような製品はSense-Productsと呼ばれます - 彼らのクライアントを感じる。

ビッグデータ技術は自動車産業で使用されています。 たとえば、それはTesla - を彼らにします 最後のモデル オートパイロットがあります。 同社は、自分自身が乗客を必要とする場所に連れて行く車を作ることを目指しています。 大きなデータなしでは、あなたが直接入手したデータのみを使うならば、それから人々がするにつれて、車は改善することができません。

私たちが自分で車を運転するとき、それから私たちのニューロンの助けを借りて、私たちが気づかないさまざまな要因に基づいて決定を下します。 たとえば、緑色の光にすぐに気にしないのかを認識することはできません。その後、解決策が真実だったことがわかりました。

スポーツで大きなデータを使用する例を与えることもできます。 2002年、野球チームのゼネラルマネージャーオークランド陸上競技ビリー・ビーンは、アスリートを探す方法のパラダイムを破壊することにしました - 彼は選定してプレーヤーを「数字」と教えました。

通常、マネージャーはプレーヤーの成功を見ていますが、この場合、すべてが違いました - 結果を得るために、マネージャはどのアスリートの組み合わせが必要か、個々の特性に注意を払っています。 さらに、彼は自分自身が大きな可能性を想像しなかった選手を選びましたが、チーム全体としてのチームは、彼が連続して20試合を獲得したことに成功しました。

その後、Bennett Miller Directorは、この物語に捧げられたフィルムを削除しました。「すべてを変更した人は、Brad Pittとのリードロールで」。

ビッグデータ技術は、金融部門にも役立ちます。 誰かを誰かに与えるかどうかにかかわらず、世界では独立して決定することはできません。 決定を下すためには、採点が行われ、すなわち確率モデルが構築され、これは理解することができ、この人のお金を返すかどうか。 得点は全ての段階で使用されます。たとえば、人がある点で支払うのをやめることを計算することが可能です。

大きなデータはお金を稼ぐだけでなく、それらを救うこともできます。 特に、この技術はドイツ労働省が10億ユーロで失業費の費用を削減するのに役立ちました。これにより、利益の20％が損なわれませんでした。

また、医学では技術が使用されています（特にイスラエルの特徴です）。 大きなデータでは、30歳の医師よりもはるかに正確な分析をすることができます。

診断時の任意の医師は、その上にのみ依存しています 自身の経験。 この車が行うとき、それは何千ものそのような医師とすべての既存の病気の物語の経験から来ています。 それは患者の家がどの地域で作られているかを考慮に入れ、その地域に犠牲者が住んでいる地域、そこに何があるかなどです。 つまり、医師が考慮に入れない要因の質量を考慮に入れる。

ヘルスケアで大きなデータを使用する例は、トロントの子供たちの病院を導入しましたProject Artemisプロジェクトと呼ばれることがあります。 これは、リアルタイムの赤ちゃんに関するデータを収集して分析する情報システムです。 この機械では、毎秒各子の健康指標を1260分析できます。 このプロジェクトは、子供の不安定な状態と子供の疾患の予防の予測を目的としています。

ビッグデータはロシアで使用され始めています。たとえば、「yandex」を使用できます。 astrasenekayaとロシア臨床腫瘍学会とともに、遺伝学と分子生物学者を意図したレイプラットフォームを発売しました。 このプロジェクトは、癌診断方法を改善し、癌への素因を検出することを可能にする。 プラットフォームは2016年12月に働き始めます。