Продажи, портреты, маршруты: как компании и города используют big data

Перспективы использования Биг Дата

Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.

Почти каждая отрасль начала инвестировать в аналитику Big Data, но некоторые инвестируют больше, чем другие. По информации IDC, больше тратят на банковские услуги, дискретное производство, процессное производство и профессиональные услуги. По исследованиям Wikibon, выручка от продаж программ и услуг на мировом рынке в 2018 году составила $42 млрд, а в 2027 году преодолеет отметку в $100 млрд.

По оценкам Neimeth, блокчейн составит до 20% общего рынка больших данных к 2030 году, принося до $100 млрд. годового дохода. Это превосходит прибыль PayPal, Visa и Mastercard вместе взятые.

Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.

Самые важные инструменты аналитика

Достичь всего этого можно с помощью инструментов, которыми должен владеть каждый аналитик.

Ключевые инструменты: языки программирования, умение работать с базами данных, математической статистикой и средствами визуализации.

Среди языков программирования самые популярные Python и SQL. SQL — это не совсем язык программирования, это язык структурированных запросов. Но знать его просто необходимо, так как в 80% случаев информация, с которой приходится работать аналитикам, находится в базах данных. Достать её оттуда можно как с помощью SQL.

Python же — более универсальное средство, которое позволяет вам оперировать данными и делать с ними вообще всё, что угодно. Знание Python не является обязательным для того, чтобы начать работать аналитиком, но оно очень сильно повышает ваши возможности в анализе данных, поэтому я убежден, что знать этот язык просто необходимо, чтобы конкурировать на рынке труда.

Самое популярное средство визуализации — Tableau. Но он очень дорогой и позволить его себе могут только крупные столичные или международные компании.

Доступный аналог табло — Power BI. Это бесплатный продукт Microsoft, похожий на Excel. Его мы тоже изучаем на наших курсах. Существуют и другие системы визуализации. Мы в Skyeng используем не одну, а сразу несколько. Чем больше инструментов у аналитика, тем лучше.

Кроме того, аналитику потребуются математические и статистические инструменты. Очень многое из статистики придумали психологи: если нужно доказать какой-то психологический эффект, требуется собрать выборку, провести тест и математически доказать эффект.

При работе с людьми измерения проводить сложно, приходится прибегать к методам математического моделирования и статистике. Так что аналитикам, как и психологам, нужно хорошо разбираться в том, как понять, можно ли считать наблюдаемый эффект случайным, или всё же можно говорить о какой-то закономерности.

Сколько зарабатывает дата аналитик

Профессия биг дата аналитик сегодня востребована. Управленцы для развития бизнеса все чаще прибегают новым технологиям, а для их применения нужны соответствующие специалисты. Еще в 2017 году профессия аналитика (Data Scientist и Data Analyst) вошла в десятку лучших профессий по версии агентства Glassdoor. 

По данным компании Mail.ru Group, месячный оклад такого специалиста в РФ варьируется в диапазоне от 73 000 (начинающего) до 200 000 рублей (профи).  Аналитик в США в среднем зарабатывает от $100 000 за год.  Это зависит от опыта и уровня квалификации.

По прогнозам кадровиков, спрос на аналитиков Big Data в ближайшем будущем только возрастет. Чтобы стать такого уровня аналитиком, придется много учиться и усердно работать над улучшением выше перечисленных навыков и приобретением новых.

Язык данных — для решения проблем мирового масштаба

Сегодня навыки работы с данными становятся новым универсальным языком для исследователей. За примером далеко ходить не надо. Так, в борьбе с COVID-19 ученые со всего мира объединили усилия в поиске лекарств и разработке вакцин, а также анализе научных публикаций, прогнозировании распространения эпидемии, предсказании по результатам КТ и характеру кашля вероятности заражения коронавирусом.

Индустрия 4.0

Большие данные против коронавируса: 24 модели окончания пандемии

Это доказывает, что человечество обладает необходимыми средствами для того, чтобы дать отпор неожиданно появившемуся противнику, и способно разговаривать на одном языке — языке данных.

История появления и развития Big Data

Впервые термин «большие данные» появился в прессе в 2008 году, когда редактор журнала Nature Клиффорд Линч выпустил статью на тему развития будущего науки с помощью технологий работы с большим количеством данных. До 2009 года данный термин рассматривался только с точки зрения научного анализа, но после выхода еще нескольких статей пресса стала широко использовать понятие Big Data – и продолжает использовать его в настоящее время.

В 2010 году стали появляться первые попытки решить нарастающую проблему больших данных. Были выпущены программные продукты, действие которых было направлено на то, чтобы минимизировать риски при использовании огромных информационных массивов.

К 2011 году большими данными заинтересовались такие крупные компании, как Microsoft, Oracle, EMC и IBM – они стали первыми использовать наработки Big data в своих стратегиях развития, причем довольно успешно.

ВУЗы начали проводить изучение больших данных в качестве отдельного предмета уже в 2013 году – теперь  проблемами в этой сфере занимаются не только науки о данных, но и инженерия вкупе с вычислительными предметами.

Energy and Utilities

Applications of Big Data in the Energy and Utility Industry

Smart meter readers allow data to be collected almost every 15 minutes as opposed to once a day with the old meter readers. This granular data is being used to analyze the consumption of utilities better, which allows for improved customer feedback and better control of utilities use.

In utility companies, the use of Big Data also allows for better asset and workforce management, which is useful for recognizing errors and correcting them as soon as possible before complete failure is experienced.

Big Data Providers in this industry include Alstom Siemens ABB and Cloudera.

Примеры задач, эффективно решаемых при помощи MapReduce

Word Count

Начнём с классической задачи – Word Count. Задача формулируется следующим образом: имеется большой корпус документов. Задача – для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе.

Решение:

Раз имеем большой корпус документов – пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce–задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем (будем использовать python-like псевдокод):

Функция map превращает входной документ в набор пар (слово, 1), shuffle прозрачно для нас превращает это в пары (слово, ), reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова.

Обработка логов рекламной системы

Задача: имеется csv-лог рекламной системы вида:

Решение:

Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись – и если нужна, оставляет только нужную информацию (город и размер платежа). Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе.

Структура и объем рынка больших данных

В 2018 году объем глобального рынка Big Data и бизнес-аналитики (global big data and business analytics market) достиг 168,8 млрд долл. В соответствии с оценкой IDC, по итогам 2019 года объем глобального рынка больших данных увеличился на 12%, по сравнению с показателями предыдущего года, и достиг 189,1 млрд долл. Кроме того, в период 2018-2022 гг. предполагается рост рынка со среднегодовым темпом (CAGR) на уровне 13,2%. Таким образом, объем рынка может увеличиться до 274,3 млрд долл. к 2022 году.

ResearchAndMarkets прогнозирует возможные темпы роста глобального рынка Big data на уровне 19,7% ежегодно на период 2019-2025 гг.

Рис. 2. Динамика роста рынка больших данных, млрд долл.

В 2018 году выручка на рынке программного обеспечения больших данных составила 60,7 млрд долл. На конец 2019 года более половины выручки BDA обеспечили доходы, полученные от IT- и бизнес-сервисов – 77,5 млрд долл. и 20,7 млрд долл. соответственно. Размер выручки в сегменте аппаратного обеспечения составил около 23,7 млрд долл. Доход от программного обеспечения больших данных достиг 67,2 млрд долл. По данным IDC, ожидаемые темпы роста (CAGR) в период с 2018-2023 гг. в этом сегменте поднимутся до отметки в 12,5%.

Согласно исследованию Fortune Business Insights, объем глобального рынка технологий Big Datа, оцененный в 2018 году в 38,6 млрд долл., увеличится к 2026 году до 104,3 млрд долл., демонстрируя темпы роста (CAGR) на уровне 14% в период с 2019 по 2026 гг.

Рис. 3. Доля сегментов рынка в общем объеме выручки, %

По данным Grand View Research, к 2025 году глобальный рынок Big Data как услуги (global big data as a service (BDaaS)) достигнет 51,9 млрд долл., при этом CAGR составит 38,7% в период 2019-2025 гг.

География рынка Big Data

С географической точки зрения по результатам 2019 года наиболее крупным стал рынок США с объемом доходов в 100 млрд долл. Второе и третье место по объему заняли Япония (9,6 млрд долл.) и Великобритания (9,2 млрд долл). Также в пятерку крупнейших рынков вошли КНР (8,6 млрд долл.) и Германия (7,9 млрд долл.).

В Аргентине и Вьетнаме наблюдаются наиболее высокие показатели прироста за пятилетний период (CAGRs – 23,1% и 19,4%). Третье место по уровню CAGR занял Китай (19,2%), что к 2022 году может обеспечить выход этой страны на второе место по уровню доходов.

Рис. 4. Доля стран-лидеров в общем объеме рынка больших данных, %

Драйверами рынка больших данных и бизнес-аналитики выступают 5 отраслей, на которые, по оценке IDC, приходится около половины инвестиций (91,4 млрд долл.):

• банковская сфера,

• дискретное производство,

• специализированные услуги,

• непрерывное производство,

• федеральное/центральное правительство.

При этом наибольший рост рынка в будущем обеспечат такие направления, как розничная торговля (15,2% CAGR), а также операции с ценными бумагами и инвестиционные услуги (15,3% CAGR).

Рис. 5. Инвестиции в технологии больших данных по отраслям, %

Крупнейшие поставщики на рынке больших данных

Согласно отчету Wikibon (2018 Big Data and Analytics Market Share Report), в 2018 году (по данным 2017 года) в пятерку крупнейших поставщиков решений на рынке Big Data вошли такие компании, как IBM, Splunk, Dell, Oracle и AWS. И, по данным исследования Global Big Data Market Forecast 2019-2027, проведенного Inkwoodresearch, в 2019 году эти компании сохранили свои позиции в качестве лидеров рынка.

Big data в бизнесе

Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали. 

Большие данные и будущее — одна из самых острых тем для обсуждения, ведь в основе коммерческой деятельности лежит информация. Идея заключается в том, чтобы «скормить» компьютеру большой объем данных и заставить его отыскивать типовые алгоритмы, которые не способен увидеть человек, или принимать решения на основе процента вероятности в том масштабе, с которым прекрасно справляется человек, но который до сих пор не был доступен для машин, или, возможно, однажды — в таком масштабе, с которым человек не справится никогда.

Что такое Big Data

Big Data (большие данные) — огромные наборы разнообразных данных. Огромные, потому что их объемы такие, что простой компьютер не справится с их обработкой, а разнообразные — потому что эти данные разного формата, неструктурированные и содержат ошибки. Большие данные быстро накапливаются и используются для разных целей.

Big Data — это не обычная база данных, даже если она очень большая. Вот отличия:

Не большие данные	Большие данные
База записей о тысячах работников корпорации. Информация в такой базе имеет заранее известные характеристики и свойства, ее можно представить в виде таблицы, как в Excel.	Журнал действий сотрудников. Например, все данные, которые создает во время работы колл-центр, где работает 500 человек.
Информация об именах, возрасте и семейном положении всех 2,5 миллиардов пользователей Facebook — это всего лишь очень большая база данных.	Переходы по ссылкам, отправленные и полученные сообщения, лайки и репосты, движения мыши или касания экранов смартфонов всех пользователей Facebook.
Архив записей городских камер видеонаблюдения.	Данные системы видеофиксации нарушений правил дорожного движения с информацией о дорожной ситуации и номерах автомобилей нарушителей; информация о пассажирах метро, полученная с помощью системы распознавания лиц, и о том, кто из них числится в розыске.

Объем информации в мире увеличивается ежесекундно, и то, что считали большими данными десятилетие назад, теперь умещается на жесткий диск домашнего компьютера.

60 лет назад жесткий диск на 5 мегабайт был в два раза больше холодильника и весил около тонны. Современный жесткий диск в любом компьютере вмещает до полутора десятков терабайт (1 терабайт равен 1 млн мегабайт) и по размерам меньше обычной книги.

В 2021 году большие данные измеряют в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Трехчасовой фильм в формате 4K «весит» 60‒90 гигабайт, а весь YouTube — 5 петабайт или 67 тысяч таких фильмов. 1 млн петабайт — это 1 зеттабайт.

Курс

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы  научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения реальных бизнес-задач. Скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

19 бесплатных материалов

Теперь перейдем к бесплатным материалам по аналитике данных, Machine Learning, Data Science и Big Data. Мы собрали лучшие курсы, статьи и видеоролики на YouTube.

С помощью бесплатных материалов вы освоите азы аналитики и поймете, подходит вам эта профессия или нет.

«Анализ данных в R» — Stepik

Трехнедельный курс в рамках которого вы узнаете основные этапы статистического анализа R, считывания данных, предобработки данных, визуализации результатов и применения основных статистических методов.

После завершения курса вы получите сертификат Stepik.

«Математика и Python для анализа данных» — Coursera

Обучающий курс на платформе Coursera. Проводится от партнеров: Московский физико-технический институт, E-Learning Development Fund и Яндекс.

После прохождения обучения вы получите сертификат. Примерное время прохождения: 29 часов.

«Как стать специалистом по Data Science» — Яндекс.Практикум

Обучающая программа от Яндекс.Практикум. Вы станете специалистом по Data Science: вы освоите основы Python и анализа данных, предобработку данных, статистический анализ данных.

Бесплатно доступен вводный курс. Стоимость полного обучения: 104 000 руб.

«Машинное обучение и анализ данных» — Coursera

Курс о машинном обучении и анализе данных. Типовые задачи Machine Learning и анализа данных и методы их решения.

Курс проводят партнеры Coursera: Яндекс, Московский физико-технический институт и E-Learning Development Fund. 

После успешного прохождения курса вы получите сертификат.

«Введение в науку о данных» — Coursera

Курс, который поможет стать исследователем данных. Проводится от партнера Coursera компании IBM.

Приблизительное время прохождения: 4 месяца. Язык: английский. Есть русские субтитры.

«Что такое наука о данных» — Coursera

Курс на Coursera в партнерстве с IBM. Вы узнаете, что такое наука о данных.

Приблизительное время прохождения: 10 часов. В итоге вы получите сертификат.

7 полезных видео на YouTube

Также мы подготовили для вас подборку бесплатных видео на YouTube по Big Data, анализу данных и Data Science. Нашли полезных 7 роликов.

1) Видео от GeekBrains о том, что такое аналитика Big Data:

2) Все о Data Science: интервью со специалистом в этой области:

3) Интервью с создателем главного российского BigData-алгоритма Артуром Хачуяном:

4) Видео про зарплаты в Big Data:

5) Первый урок курса «Введение в Анализ Данных»:

6) Основы Python для Data Science — видео от Skillbox:

7) Видео о том, что такое Data Science:

Полезные статьи: ТОП-6

Подборка статей для самостоятельного изучения:

1. Как стать экспертом в Data Science — Tproger.
2. Обзор профессии Data Scientist — Блог компании «Нетология» на Habr.
3. Что такое Big Data — Rusbase
4. Big Data от А до Я — Habr
5. Что такое аналитика данных — Oracle
6. Можно без опыта: что нужно знать начинающему дата-аналитику — VC

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Фактически, Big data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

• Data Mining;
• Краудсорсинг;
• Смешение и интеграция данных;
• Машинное обучение;
• Искусственные нейронные сети;
• Распознавание образов;
• Прогнозная аналитика;
• Имитационное моделирование;
• Пространственный анализ;
• Статистический анализ;
• Визуализация аналитических данных.

Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных — базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.

Кто такой аналитик Big Data?

Big Data – это большой объем данных, которые изо дня в день наводняют бизнес в увеличивающихся объемах и все более с высокой скоростью. Эти объемы настолько огромны, что традиционное программное обеспечение для их обработки просто не может ими управлять. Но они могут быть использованы компаниями для решения бизнес-задач и принятия эффективных решений.

По сути, аналитик Big Data является специалистом по обработке данных, но с существенной разницей – в отличие от традиционного аналитика, который в основном имеет дело со структурированными данными, специалист по Big Data работает с неструктурированными и полуструктурированными данными.

Работа аналитика Big Data состоит в том, чтобы изучать рынок, выявляя, собирая, анализируя, визуализируя информацию, которая может быть полезна для бизнеса.

Если обобщить, то специалист должен:

1. Собирать и накапливать данные из разрозненных источников, очищать их, организовывать, обрабатывать и анализировать, чтобы извлечь ценные идеи и информацию.
2. Выявлять новые источники и разрабатывать методы улучшения интеллектуального сбора (Data Mining), анализа и отчетности.
3. Писать SQL-запросы для извлечения информации из хранилища данных.
4. Представлять результаты в отчетах (в виде таблиц, диаграмм или графиков), чтобы помочь команде управления в процессе принятия решений.
5. Разрабатывать реляционные БД для поиска и сбора данных.
6. Применять методы статистического анализа для исследования и анализа потребительских данных.
7. Отслеживать тенденции и корреляционные закономерности между сложными наборами данных.
8. Выполнять рутинные аналитические задачи для поддержки повседневного функционирования бизнеса и принятия решений.
9. Сотрудничать с учеными в области обработки данных для разработки инновационных аналитических инструментов.
10. Работать в тесном сотрудничестве как с IT-командой, так и с командой управления бизнесом для достижения целей компании.

Способность быстро и эффективно обрабатывать большие данные дает возможность быть конкурентоспособными среди множества организаций.

What is Big Data?

Big data refers to significant volumes of data that cannot be processed effectively with the traditional applications that are currently used. The processing of big data begins with raw data that isn’t aggregated and is most often impossible to store in the memory of a single computer.

A buzzword that is used to describe immense volumes of data, both unstructured and structured, big data can inundate a business on a day-to-day basis. Big data is used to analyze insights, which can lead to better decisions and strategic business moves.

Gartner provides the following definition of big data: “Big data is high-volume, and high-velocity or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation.”

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивинруководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager. 

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI. И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаровконсультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали. 

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали  Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Что такое Big data

Только ленивый не говорит о Big data, но что это такое и как это работает — понимает вряд ли. Начнём с самого простого — терминология. Говоря по-русски, Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.

Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова — хранение и обработка данных.

The big benefits of big data analytics

The ability to analyze more data at a faster rate can provide big benefits to an organization, allowing it to more efficiently use data to answer important questions. Big data analytics is important because it lets organizations use colossal amounts of data in multiple formats from multiple sources to identify opportunities and risks, helping organizations move quickly and improve their bottom lines. Some benefits of big data analytics include:

• Cost savings. Helping organizations identify ways to do business more efficiently
• Product development. Providing a better understanding of customer needs
• Market insights. Tracking purchase behavior and market trends

Read more about how real organizations reap the benefits of big data.

Different Types of Big Data Analytics

Here are the four types of Big Data analytics:

1. Descriptive Analytics

This summarizes past data into a form that people can easily read. This helps in creating reports, like a company’s revenue, profit, sales, and so on. Also, it helps in the tabulation of social media metrics. Use Case: The Dow Chemical Company analyzed its past data to increase facility utilization across its office and lab space. Using descriptive analytics, Dow was able to identify underutilized space. This space consolidation helped the company save nearly US $4 million annually.

2. Diagnostic Analytics

This is done to understand what caused a problem in the first place. Techniques like drill-down, data mining, and data recovery are all examples. Organizations use diagnostic analytics because they provide an in-depth insight into a particular problem.Use Case: An e-commerce company’s report shows that their sales have gone down, although customers are adding products to their carts. This can be due to various reasons like the form didn’t load correctly, the shipping fee is too high, or there are not enough payment options available. This is where you can use diagnostic analytics to find the reason. 

3. Predictive Analytics

This type of analytics looks into the historical and present data to make predictions of the future. Predictive analytics uses data mining, AI, and machine learning to analyze current data and make predictions about the future. It works on predicting customer trends, market trends, and so on.Use Case: PayPal determines what kind of precautions they have to take to protect their clients against fraudulent transactions. Using predictive analytics, the company uses all the historical payment data and user behavior data and builds an algorithm that predicts fraudulent activities.

Перспективы и тенденции развития Big data

В 2017 году, когда большие данные перестали быть чем-то новым и неизведанным, их важность не только не уменьшилась, а еще более возросла. Теперь эксперты делают ставки на то, что анализ больших объемов данных станет доступным не только для организаций-гигантов, но и для представителей малого и среднего бизнеса

Такой подход планируется реализовать с помощью следующих составляющих:

Облачные хранилища

Хранение и обработка данных становятся более быстрыми и экономичными – по сравнению с расходами на содержание собственного дата-центра и возможное расширение персонала аренда облака представляется гораздо более дешевой альтернативой.

Использование Dark Data

Так называемые «темные данные» – вся неоцифрованная информация о компании, которая не играет ключевой роли при непосредственном ее использовании, но может послужить причиной для перехода на новый формат хранения сведений.

Искусственный интеллект и Deep Learning

Технология обучения машинного интеллекта, подражающая структуре и работе человеческого мозга, как нельзя лучше подходит для обработки большого объема постоянно меняющейся информации. В этом случае машина сделает все то же самое, что должен был бы сделать человек, но при этом вероятность ошибки значительно снижается.

Blockchain

Эта технология позволяет ускорить и упростить многочисленные интернет-транзакции, в том числе международные. Еще один плюс Блокчейна в том, что благодаря ему снижаются затраты на проведение транзакций.

Самообслуживание и снижение цен

В 2017 году планируется внедрить «платформы самообслуживания» – это бесплатные площадки, где представители малого и среднего бизнеса смогут самостоятельно оценить хранящиеся у них данные и систематизировать их.

Обучение профессии аналитик big data

Для освоения профессии следует начать с профильного базового образования. Получить его можно как за рубежом, так и в России. Для углубленного изучения области big data на рынке представлены очные программы, онлайн курсы и занятия на базе вузов.

Как попасть в профессию:

Какое образование нужно аналитику big data

Человеку с гуманитарным складом ума трудно освоить весь объем необходимых знаний. В идеале кандидату на должность data scientist нужно окончить математическую школу, изучать высшую математику в вузе, а также знать основы теории вероятности, математического анализа и статистики.

Какие программы нужны аналитикам big data

Специалисту нужно понимать, какое программное обеспечение лучше использовать для конкретной задачи. Прогресс не стоит на месте, и новые средства обработки и анализа данных появляются регулярно.

Для анализа часто используют язык программирования R, который обеспечивает статистическую обработку информации и работу с графикой. Также полезно владеть SQL, знать основы Python, Java, Bash и Scala.

Модель MapReduce от Google позволяет проводить распределенные параллельные вычисления на узлах кластера, а затем собирать их в конечный результат.

Одной из основных технологий обработки массива данных считается Hadoop — фреймворк для распределенных программ, работающих на кластерах из огромного количества узлов.

Обучение в вузе

В России получить высшее образование, связанное с анализом больших данных, можно несколькими способами:

1. Программа «Прикладной анализ данных» в Высшей школе экономики. Выпускники получают сразу два диплома бакалавра: НИУ ВШЭ и Лондонского университета. Обучение ведется на английском языке и длится 4 года.
2. Специализированные программы магистратуры в МГУ, СПбГУ, МФТИ длительностью 2 года. Стоимость обучения в СПбГУ составляет 514,6 тыс. рублей.
3. В качестве бэкграунда для data scientist подойдет диплом в сфере математической статистики или информационных технологий. Дальнейшее обучение по специальности можно продолжить на курсах.

Европейские учебные заведения предлагают большой выбор программ по анализу больших данных. Среди них Барселонская технологическая школа. Очный курс обучения продолжительностью в 9 месяцев обойдется слушателям в 17 тыс. евро (1,2 млн рублей).

В Мюнхенском техническом университете можно учиться бесплатно, но отбор студентов проходит жестко: надо предоставить вузовский диплом, мотивационное письмо на английском языке и сертификат TOEFL (не ниже 90 баллов).

Офлайн-курсы для аналитиков big data

На базе вузов существуют программы очного обучения. Курс для слушателей, имеющих базовые знания, длится 24 академических часа и стоит 16 тыс. рублей.

Для руководителей самый дорогой ресурс — это время, поэтому они предпочитают обучаться на интенсивах

Для руководителей, желающих изучить методы и инструменты анализа big data, стоимость трехдневного интенсива начинается от 54 тыс. рублей.

Онлайн-курсы для аналитиков big data

Занятия рассчитаны для учащихся с разным уровнем подготовки. Для начинающих существуют курсы big data с нуля, где за 1,5 месяца и 17 тыс. рублей можно постичь азы профессии.

Углубленный курс может длиться до 1 года и стоить до 150 тыс. рублей. Обучение проводится в формате изучения материала в удобное время, выполнения практических заданий под руководством ментора и сдачи экзамена или дипломной работы.

Некоторые учебные заведения имеют центры развития карьеры и помогают своим выпускникам найти место стажировки или работу.

Бесплатное обучение на аналитика big data

Бесплатные лекции и вебинары в основном дают базовые теоретические знания. Некоторые из них предлагают и практические задания, но не оказывают помощи и консультаций при их выполнении. Существуют и программы с бесплатными учебными материалами, дающие возможность оплатить подписку и получать консультации наставника.

Как правило, организаторы платного обучения предоставляют возможность бесплатно посмотреть вводную лекцию. Это не дает достаточных знаний для работы, но стимулирует слушателей на покупку полного курса.

Роль аналитики в современном мире

В условиях увеличения информационного потока возникает необходимость искать способы обработки данных. Аналитика дает возможность определять ключевые направления развития в бизнесе, предвидеть определенные показатели на производстве, а главное позволяет оптимизировать затраты в этих и других сферах рынка. С этой целью компании идут на внедрение разработок ИТ. На рынке РФ к аналитике больших данных чаще прибегают компании банковского, государственного, промышленного секторов, телекоммуникационной сферы.

Сегодня к аналитике больших данных прибегает большая часть компаний мира. Со временем востребованность в аналитиках Big Data будет только возрастать. Такая тенденция, по прогнозам исследователей, в ближайшее время не изменится.  Frost & Sullivan прогнозируют увеличение в 2021 году оборота мирового аналитического рынка биг дата до 67,2 миллиардов долларов. Показатель ежегодного увеличения приблизится на 35,9 %.