Применение технологий big data для анализа дынных (на материалах ООО «АйтиДо»)»

ВВЕДЕНИЕ 3
1 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ. ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ 5
1.1 Большие данные 5
1.2 Технология Big Data: сбор, хранение и обработка данных 6
1.3 Преимущества и недостатки технологий больших данных 11
1.4 Применение аналитики больших данных 13
1.5 Сервисы для работы с большими данными 14
1.6 Параметры больших данных 16
1.7 Выбор языка программирования для внедрения Big Data в компанию 18
2 ВНЕДРЕНИЕ BIG DATA В КОМПАНИЮ 23
2.1 Исследование Big Data 23
2.2 Результаты исследования и их обсуждения 30
2.3 Вид деятельности организации и ее финансовые отчеты 32
2.4 Внедрение Big Data на предприятия 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 42
ПРИЛОЖЕНИЯ 45

Весь текст будет доступен после покупки

Обработка больших объёмов разной цифровой информации, известной как большие дынные, оказывается невозможной с использованием традиционных методов, однако она позволяет выявлять закономерности между событиями, которые невозможно обнаружить человеком. При конкретной формулировке запросов можно добиться значительных результатов в оптимизации различных сферы деятельности. Это в свою очередь, является одной из причин, почему за последнее время большие данные стали ценным экономическим ресурсом, что видно по изменению списка самых высоко оцениваемы в мире по рыночной капитализации.
Сегодня информация рассматривается как еще один важный стратегический национальный стратегическим ресурс, наряду с: землей, воздухом и водой. Страны по всему миру постепенно начинают осознают наступление эры больших данных и формулируют индустрию Big Data. Правительство Российской Федерации также, принимая во внимание тенденцию, выделяет использование больших данных как одно из ключевых направлений развития, что отражено в Национальной программе «Цифровая экономика» Российской Федерации, где большие используется как одна из прорывных цифровых технологий. Развитие цифровой экономики в России представляют собой стратегически важную задачу и соответствует целям установленным Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2018 г. № 204 по реализации задач и достижения целей в области «Цифровой экономики». Значение больших данных для сохранения конкурентоспособности предприятий выходит за рамки их генерации, хранения, управления, анализа и применения, т.к. важными являются инструменты обработки и классификации, позволяющие прогнозировать будущие тенденции управления.

Весь текст будет доступен после покупки

1 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ. ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

1.1 Большие данные

Большие данные, или Big Data – большое разнообразие данных. Большое оно потому – что объемы данных настолько велики, что обычный компьютер не справиться с обработкой такого количества данных. Разнообразные они из – за того что данные разного формата и содержат множество ошибок. По мере того как обычные методы обработки информации не смогли справляться с растущими объемами, возникла потребность в создании новых методов и алгоритмов. На рисунке 1 представлен график, показывающий прирост интереса к Big Data.


Рисунок 1 – Заинтересованность людей к Big Data

Рост индустрии больших данных ускорил процесс модернизации промышленного и структурного преобразования в экономике. С наступлением эры больших данных некоторые отрасли начали переключать свое внимание на модель развития, которая сочетает обычные отрасли и отрасли больших данных. В обычных отраслях применение методов обработки больших данных для изучения новых потребностей, также исследование в разработке новых материалов, может как сократить расходы, так и повысить точность создание новых продуктов.
Не зависимо от отрасли и специфики, у каждой компании существует два направления для внедрения применения технологий, основанных на анализе больших данных, это внутреннее и внешнее взаимодействие.
В рамках внешнего взаимодействия важным аспектом является накопленный клиентский опыт, который включает, понимание клиентов через анализ социальных сетей, возраст, предпочтения и тому подобное, информацию о регионах, рыночных сегментах, удовлетворенности товаром или услугой, способах продвижения, а также способах контакта и так далее. К внешним взаимодействиям можно отнести все аспекты бизнес – модели, структуры бизнеса и ее взаимодействием с внешним окружающими, к примеру: поставщиками, партнерами и каналами сбыта.

Весь текст будет доступен после покупки

1. «Big Data в логистике: новые возможности.» Логистика и управление цепями поставок. 2021. Смирнова Т. Ю.
2. «Big Data в управлении проектами.» Управление проектами. 2021. Николаев С. А.
3. «Big Data в финансовом секторе: современные подходы.» Финансовый журнал. 2022. Сидоров В. Н.
4. «Использование Big Data в маркетинге.» Маркетинг в России и за рубежом. 2021. Кузнецова Е. А.
5. Big Data в бизнесе: практическое применение. Санкт–Петербург: Питер. 2021. Петров, И. А.
6. Data Science и большие данные: курс лекций. [Электронный ресурс]: М. Логос. 2022. Безруков А. Н., Куприянов Ю. В., Лаптев В. Н., Инькова Н. А.
7. Алексеева Н. В. «Big Data и аналитика в производстве.» Журнал производственных технологий. 2021.
8. Анализ данных и методы Data Science. [Электронный ресурс]: М. Логос. 2022. Безруков А. Н., Инькова Н. А., Куприянов Ю. В., Лаптев В. Н.
9. Анализ данных: методы, модели, сложность. [Электронный ресурс]: М. Московский государственный университет геодезии и картографии. 2022. Глухих И. Н., Смирнов А. В., Цветков В. Я.
10. Большие данные в цифровой экономике. Технологии и инструменты. [Электронный ресурс]: М. ИНФРА–М. 2022. Бучацкий П. Ю., Сычев А. С.

Весь текст будет доступен после покупки