Анализ актуального состояния технологий Big Data в России.

Введение
1. Анализ актуального состояния технологий Big Data в России.
1.1 Раскрытие понятия Big Data
1.2 Краткий обзор российского рынка Big Data
1.3 Потенциал для развития Big Data на основе зарубежного опыта
Заключение
Литература

Весь текст будет доступен после покупки

Технологии Big Data позволяют эффективно проникать через информационный шум, избегая излишних затрат на нерелевантные каналы и формы коммуникации, а также формировать целевую аудиторию на основе качества (т.е. релевантности) предоставляемой информации, а не её количества. Они основаны на машинном анализе обширных наборов данных о целевой аудитории, операционной или машинной деятельности компании, продукта, организации или других систем. Основная цель использования Big Data заключается в поиске новых знаний, корреляций и инсайдов, способных оптимизировать деятельность и сократить издержки. В маркетинге технологии Big Data применяются для анализа различных наборов данных о клиентах компании и потенциальной аудитории с целью формирования эффективной маркетинговой политики и обнаружения новых возможностей для взаимодействия с потребителями.

В России, как развивающемся рынке, применение технологий Big Data начало активно развиваться только в последние годы, однако результаты различных исследований указывают на позитивную динамику развития этого рынка. Это позволяет утверждать, что рынок Big Data в России обладает потенциалом, а изучение его становится актуальной задачей для российских исследователей.

В большинстве случаев компании заявляют, что в Big Data используются агрегированные и анонимизированные наборы персональных данных, и этот процесс не представляет угрозы вмешательства в личную жизнь отдельных лиц. Однако количество источников сбора личных данных и непрозрачность схем их использования вызывает у экспертов сомнения относительно безопасности этого процесса для обычных потребителей. Согласно исследованиям, сегодня возможно идентифицировать до 95% пользователей абонентских сетей, зная всего 4 точки их пространственно-временного присутствия.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Анализ актуального состояния технологий Big Data в России.
1.1 Раскрытие понятия Big Data
В последние годы тема "больших данных", или Big Data, и способы работы с ними стали основными в обсуждении развития технологий, применяемых во многих сферах человеческой жизни. Это связано в первую очередь с гигантским увеличением объема данных, генерируемых людьми. К 2022 году общий объем данных, собранных человечеством, составил около 97 зеттабайт, и к 2025 году это число возрастет до 180 зеттабайт.

Такой рост обусловлен внедрением в повседневную жизнь человека разнообразных технологий и измерительных датчиков, с которыми современный человек сталкивается намеренно или ненамеренно каждый день. Так, согласно типологии компании Kapow, источниками больших данных в настоящее время могут быть оцифрованные архивы, документы, медиа-материалы различного формата, социальные медиа, электроника, личные и бизнес-приложения, хранилища данных, а также в целом Интернет.

Находясь в медиапространстве и взаимодействуя с электроникой, человек, зачастую не задумываясь об этом, создает огромное количество информации ежедневно. Однако не весь этот объем информации пригоден, и поэтому за последнее десятилетие особый интерес вызывают технологии обработки больших данных и специалисты в этой области.
Основная задача этого направления - "расшифровать", то есть структурировать эти данные, выделить нужную информацию и обнаружить новые знания путем поиска корреляций. Поэтому понятие Big Data часто охватывает не только огромные массивы данных, но и ряд технологий для работы с ними.

Термин Big Data был впервые использован редактором журнала Nature Клиффордом Линчем 3 сентября 2008 года в его статье, посвященной росту объемов данных в мире и перспективам их использования в технологиях и бизнесе. Позднее этот термин получил широкое распространение, а само направление заняло свое место на кривой Gartner, будучи оцененным как второй по значимости тренд в информационных технологиях в 2011 году.

Дуглас Лэйни, аналитик из Gartner, уже в 2001 году в своей статье под названием "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety" выделил три основные отличительные черты данных в целом: огромный объем данных; скорость как обработки, так и поступления новых данных; и неоднородность, как ключевая особенность, которую решают технологии больших данных.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Авдеева И.Л. Анализ зарубежного опыта использования глобальных технологий «BigData» // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». - 2016. - №6. - 8. - С. 2-11.
2. Майер-Шенбергер В. Большие Данные. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. 240 с.
3. Малюк А. А., Полянская О. Ю., Алексеева И. Ю. Этика в сфере информационных технологий. М.: Горячая линия-Телеком, 2011. 344 с.
4. Черенков А. Управляемый данными маркетинг: Как трансформировать маркетинг чтобы он работал на прибыль в условиях экстремального роста объема данных о клиентах. Алексей Черенков, 2014. 105 с.
5. 11 рисков при работе с big data [Электронный ресурс] // Rusbase. URL: http://rb.ru/opinion/data-risks/
6. «Мегафон» закрыл сделку по покупке доли в Mail.ru [Электронный ресурс] // Интерфакс. URL: http://www.interfax.ru/business/549268
7. Big data дает много потенциальных возможностей для органов государственной власти [Электронный ресурс] // Совершенствование государственного управления. URL: http://ar.gov.ru/ru/news/30002/0/0/1/10/index.html
8. Big Data трансформирует российский телеком [Электронный ресурс] // Slon.ru. URL: https://republic.ru/specials/data-economics/research/telecom/
9. Аналитический обзор рынка Big Data [Электронный ресурс] // Habrahabr. URL: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/
10. В «Ленте» число активных держателей карты лояльности достигло 10 миллионов [Электронный ресурс] // Retail & Loyalty. URL: http://www.retail-loyalty.org/news/v-lente-chislo-aktivnykh-derzhateley-karty-loyalnosti-dostiglo-10-millionov/

Весь текст будет доступен после покупки